Token Kripto Berasaskan AI: Ilusi AI Terpencar?

Kandungan

1 Pengenalan

Pertemuan antara rantaian blok dan kecerdasan buatan (AI) telah membawa kepada kemunculan token berasaskan AI, iaitu aset kriptografi yang direka untuk menggerakkan platform dan perkhidmatan AI terpencar. Token ini bertujuan untuk mengalihkan kawalan ke atas teknologi AI daripada syarikat berpusat kepada ekosistem terbuka yang ditadbir komuniti. Motivasi teras adalah untuk membangunkan perkhidmatan AI yang mencerminkan prinsip rantaian blok: penserakan, kedaulatan diri, dan pemilikan pengguna ke atas data dan proses pengiraan.

Selepas pelancaran ChatGPT pada akhir 2022, aset kripto berkaitan AI mengalami pulangan tidak normal yang ketara, dengan puncak keuntungan melebihi 41% dalam masa dua minggu. Tindak balas pasaran ini menimbulkan persoalan penting sama ada token ini mewakili utiliti teknologi dan penserakan yang tulen atau hanya memanfaatkan naratif berkaitan AI untuk keuntungan kewangan.

2 Seni Bina Teknikal Token AI

2.1 Model Utiliti Token

Token AI berfungsi dalam pelbagai cara dalam ekosistem mereka:

• Pembayaran untuk Perkhidmatan: Token seperti RENDER dan AGIX memudahkan pembayaran untuk pengiraan AI dan akses model
• Hak Tadbir Urus: Pemegang token mengambil bahagian dalam pembuatan keputusan platform
• Mekanisme Staking: Pengguna meletakkan token untuk mengakses sumber rangkaian dan mendapat ganjaran
• Pemonetisan Data: Protokol seperti Ocean Protocol membolehkan perkongsian dan pemonetisan data

2.2 Mekanisme Konsensus

Projek token AI yang berbeza menggunakan pendekatan konsensus yang pelbagai:

• Varian Proof-of-Stake: Digunakan oleh platform seperti Fetch.ai untuk keselamatan rangkaian
• Konsensus Pembelajaran Teragih: Pendekatan Bittensor menggabungkan prestasi model AI dengan konsensus
• Model Hibrid: Menggabungkan konsensus rantaian blok tradisional dengan pengesahan khusus AI

3 Batasan dan Cabaran

3.1 Batasan Teknikal

Pelaksanaan token AI semasa menghadapi cabaran teknikal yang ketara:

• Kebergantungan Pengiraan Luar Rantaian: Kebanyakan pemprosesan AI berlaku di luar rantaian, mengehadkan faedah penserakan
• Isu Skalabiliti: Operasi AI pada rantaian menghadapi batasan kadar pemprosesan
• Kecerdasan Terhad pada Rantaian: Infrastruktur rantaian blok semasa tidak dapat menyokong pelaksanaan model AI yang kompleks

3.2 Kebimbangan Model Perniagaan

Banyak projek token AI meniru struktur berpusat:

• Lapisan pembayaran berasaskan token ditambah kepada model perkhidmatan tradisional
• Mekanisme tadbir urus yang tidak mengubah dinamik kuasa secara signifikan
• Nilai baru yang terhad berbanding perkhidmatan AI berpusat sedia ada

4 Keputusan Eksperimen

Analisis Prestasi Pasaran

Penyelidikan oleh [11, 12] mendokumenkan tindak balas pasaran signifikan terhadap pengumuman token AI:

Pergerakan harga boleh dimodelkan menggunakan model penetapan harga aset modal (CAPM):

$R_{it} - R_{ft} = \alpha_i + \beta_i(R_{mt} - R_{ft}) + \epsilon_{it}$

Di mana $R_{it}$ ialah pulangan token AI i pada masa t, $R_{ft}$ ialah kadar bebas risiko, dan $R_{mt}$ ialah pulangan pasaran.

5 Pelaksanaan Teknikal

Contoh Kontrak Pintar

Berikut ialah kontrak pintar dipermudah untuk pasaran model AI:

pragma solidity ^0.8.0;

contract AIModelMarketplace {
    struct Model {
        address owner;
        string modelHash;
        uint256 price;
        bool isActive;
    }
    
    mapping(uint256 => Model) public models;
    uint256 public modelCount;
    
    event ModelListed(uint256 modelId, address owner, uint256 price);
    event ModelPurchased(uint256 modelId, address buyer, uint256 price);
    
    function listModel(string memory _modelHash, uint256 _price) public {
        modelCount++;
        models[modelCount] = Model({
            owner: msg.sender,
            modelHash: _modelHash,
            price: _price,
            isActive: true
        });
        emit ModelListed(modelCount, msg.sender, _price);
    }
    
    function purchaseModel(uint256 _modelId) public payable {
        Model storage model = models[_modelId];
        require(model.isActive, "Model tidak tersedia");
        require(msg.value >= model.price, "Pembayaran tidak mencukupi");
        
        payable(model.owner).transfer(model.price);
        emit ModelPurchased(_modelId, msg.sender, model.price);
    }
}

Integrasi Pembelajaran Teragih

Integrasi rantaian blok dengan pembelajaran teragih boleh diwakili secara matematik:

$\min_{w} \sum_{k=1}^{K} \frac{n_k}{n} F_k(w) + \lambda R(w)$

Di mana $F_k(w)$ ialah fungsi objektif tempatan untuk klien k, $n_k$ ialah bilangan titik data di klien k, dan $R(w)$ ialah istilah pengekalan.

6 Aplikasi Masa Depan

Perkembangan Baru

• Pengesahan pada Rantaian: Bukti tanpa pengetahuan untuk pengesahan output AI
• Pembelajaran Teragih Diperkukuh Rantaian Blok: Pengagregatan selamat model AI tanpa perkongsian data
• Rangka Kerja Insentif Kukuh: Tokenomi yang diperbaiki untuk ekosistem mampan
• Perkhidmatan AI Rentas Rantaian: Model AI boleh operasi merentasi pelbagai rantaian blok

Pelan Hala Teknikal

Perkembangan masa depan memberi tumpuan kepada menangani batasan semasa:

• Pelaksanaan pengiraan boleh disahkan untuk operasi AI
• Pembangunan rantaian blok khusus berfokuskan AI
• Integrasi dengan penyelidikan keselamatan dan penjajaran AI yang baru muncul

7 Analisis Asli

Kemunculan token kripto berasaskan AI mewakili persilangan menarik dua teknologi transformatif, namun analisis kami mendedahkan jurang signifikan antara janji teori dan pelaksanaan praktikal mereka. Membuat persamaan dengan perkembangan rangkaian penentang generatif (GANs) seperti yang didokumenkan dalam kertas CycleGAN asal (Zhu et al., 2017), kami memerhatikan corak serupa di mana kempen teknologi sering mengatasi inovasi substantif. Walaupun projek seperti SingularityNET dan Bittensor bertujuan untuk mencipta pasaran AI terpencar, seni bina semasa mereka sangat bergantung pada pengiraan luar rantaian, mencipta kesesakan penumpuan yang melemahkan prinsip teras rantaian blok.

Dari perspektif teknikal, batasan skalabiliti amat membimbangkan. Seperti yang dinyatakan dalam kemas kini pelan hala Ethereum dan penyelidikan dari institusi seperti Stanford Blockchain Center, infrastruktur rantaian blok semasa tidak dapat mengendalikan keperluan pengiraan model AI yang kompleks dengan cekap. Asas matematik banyak mekanisme konsensus, biasanya berdasarkan varian proof-of-stake dengan $\text{Pr}(\text{pemilihan}) \propto \text{stake}^{\alpha}$, bergelut untuk menggabungkan metrik kualiti model AI yang bermakna tanpa memperkenalkan vektor penumpuan baru.

Dinamik pasaran sekitar token AI selepas pelancaran ChatGPT mendedahkan isu lebih mendalam tentang atribusi nilai dalam ekosistem kripto. Menurut data dari CoinGecko dan penyelidikan akademik dari platform seperti SSRN, kenaikan harga 41% yang diperhatikan dalam token AI sebahagian besarnya terputus dari kemajuan teknologi asas. Corak ini mencerminkan gelembung kripto sebelumnya di mana spekulasi berasaskan naratif mengatasi merit teknikal. Walau bagaimanapun, perkembangan menjanjikan dalam pembelajaran mesin tanpa pengetahuan (zkML) dan inferens boleh disahkan, seperti yang dikaji oleh pasukan di Berkeley dan MIT, menawarkan laluan potensi ke arah AI terpencar tulen dengan membolehkan pengesahan pada rantaian untuk pengiraan luar rantaian.

Penilaian kritikal kami mencadangkan bahawa walaupun pelaksanaan semasa mungkin mewakili "ilusi penserakan," visi asas tetap sah. Integrasi pengesahan tanpa kepercayaan rantaian blok dengan keupayaan ramalan AI akhirnya boleh menghasilkan aplikasi novel yang melampaui apa yang boleh dicapai oleh mana-mana teknologi secara bebas. Walau bagaimanapun, mencapai potensi ini memerlukan asas teknikal yang lebih teguh dan penilaian jujur tentang batasan semasa, bergerak melampaui spekulasi kewangan bertema AI yang kini mendominasi ruang ini.

8 Rujukan

1. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
2. Buterin, V. (2014). Ethereum White Paper: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform.
3. Goodfellow, I., et al. (2014). Generative Adversarial Networks. Neural Information Processing Systems.
4. Render Network Whitepaper (2023). Decentralized GPU Rendering Platform.
5. SingularityNET Foundation (2021). SingularityNET Whitepaper and Protocol Documentation.
6. Ocean Protocol Foundation (2022). Ocean Protocol: Tools for the Web3 Data Economy.
7. Fetch.ai (2023). Fetch.ai Whitepaper: Autonomous Economic Agents Framework.
8. Numerai (2022). Numerai Tournament Documentation and Tokenomics.
9. Bittensor (2023). Bittensor Protocol: Internet-Scale Neural Networks.
10. Stanford Blockchain Center (2023). Research on Blockchain Scalability and AI Integration.
11. Cryptocurrency and AI Research Group (2023). Market Impact of ChatGPT on AI Tokens. SSRN Electronic Journal.
12. MIT Digital Currency Initiative (2023). Verifiable Computation for AI on Blockchain.