Криптотокены на основе ИИ: Иллюзия децентрализованного искусственного интеллекта?

Содержание

1 Введение

Конвергенция блокчейна и искусственного интеллекта (ИИ) привела к появлению токенов на основе ИИ — криптографических активов, предназначенных для работы децентрализованных платформ и сервисов ИИ. Эти токены направлены на смещение контроля над технологиями ИИ от централизованных корпораций к открытым, управляемым сообществом экосистемам. Основная мотивация заключается в разработке сервисов ИИ, отражающих принципы блокчейна: децентрализацию, самосуверенность и право собственности пользователей на данные и вычислительные процессы.

После выпуска ChatGPT в конце 2022 года криптоактивы, связанные с ИИ, продемонстрировали существенные аномальные доходности, с пиковым ростом, превышающим 41% в течение двух недель. Эта рыночная реакция поднимает важные вопросы о том, представляют ли эти токены подлинную технологическую полезность и децентрализацию или же просто используют нарративы, связанные с ИИ, для финансовой выгоды.

2 Техническая архитектура токенов ИИ

2.1 Модели полезности токенов

Токены ИИ выполняют несколько функций в своих экосистемах:

• Оплата услуг: Токены, такие как RENDER и AGIX, обеспечивают оплату за вычисления ИИ и доступ к моделям
• Права управления: Держатели токенов участвуют в принятии решений на платформе
• Механизмы стейкинга: Пользователи стейкают токены для доступа к сетевым ресурсам и получения вознаграждений
• Монетизация данных: Протоколы, такие как Ocean Protocol, позволяют обмениваться данными и монетизировать их

2.2 Механизмы консенсуса

Различные проекты токенов ИИ используют разные подходы к консенсусу:

• Варианты Proof-of-Stake: Используются платформами, такими как Fetch.ai, для безопасности сети
• Консенсус федеративного обучения: Подход Bittensor, сочетающий производительность модели ИИ с консенсусом
• Гибридные модели: Сочетание традиционного блокчейн-консенсуса с валидацией, специфичной для ИИ

3 Ограничения и проблемы

3.1 Технические ограничения

Текущие реализации токенов ИИ сталкиваются со значительными техническими проблемами:

• Зависимость от внецепных вычислений: Большая часть обработки ИИ происходит вне цепи, что ограничивает преимущества децентрализации
• Проблемы масштабируемости: Внутрицепные операции ИИ сталкиваются с ограничениями пропускной способности
• Ограниченный внутрицепной интеллект: Текущая инфраструктура блокчейна не может поддерживать выполнение сложных моделей ИИ

3.2 Вопросы бизнес-модели

Многие проекты токенов ИИ дублируют централизованные структуры:

• Токен-ориентированные платежные слои, добавленные к традиционным сервисным моделям
• Механизмы управления, которые не меняют существенно баланс сил
• Ограниченная новая ценность по сравнению с существующими централизованными сервисами ИИ

4 Экспериментальные результаты

Анализ рыночных показателей

Исследования [11, 12] зафиксировали значительные рыночные реакции на анонсы токенов ИИ:

Движение цены можно смоделировать с использованием модели ценообразования капитальных активов (CAPM):

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

Где $R_{it}$ — доходность токена ИИ i в момент времени t, $R_{ft}$ — безрисковая ставка, а $R_{mt}$ — рыночная доходность.

5 Техническая реализация

Пример смарт-контракта

Ниже представлен упрощенный смарт-контракт для маркетплейса моделей ИИ:

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 not available");
        require(msg.value >= model.price, "Insufficient payment");
        
        payable(model.owner).transfer(model.price);
        emit ModelPurchased(_modelId, msg.sender, model.price);
    }
}

Интеграция федеративного обучения

Интеграция блокчейна с федеративным обучением может быть представлена математически:

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

Где $F_k(w)$ — локальная целевая функция для клиента k, $n_k$ — количество точек данных у клиента k, а $R(w)$ — член регуляризации.

6 Будущие применения

Новые разработки

• Внутрицепная верификация: Доказательства с нулевым разглашением для проверки выходных данных ИИ
• Федеративное обучение на блокчейне: Безопасная агрегация моделей ИИ без обмена данными
• Надежные фреймворки стимулирования: Улучшенная токеномика для устойчивых экосистем
• Кросс-чейн сервисы ИИ: Интероперабельные модели ИИ на нескольких блокчейнах

Техническая дорожная карта

Будущие разработки сосредоточены на решении текущих ограничений:

• Реализация верифицируемых вычислений для операций ИИ
• Разработка специализированных блокчейнов, ориентированных на ИИ
• Интеграция с новыми исследованиями по безопасности и согласованности ИИ

7 Оригинальный анализ

Появление криптотокенов на основе ИИ представляет собой захватывающее пересечение двух трансформационных технологий, однако наш анализ выявляет значительные разрывы между их теоретическими обещаниями и практическими реализациями. Проводя параллели с разработкой генеративных состязательных сетей (GAN), как описано в оригинальной статье CycleGAN (Zhu et al., 2017), мы наблюдаем схожие паттерны, когда технологический хайп часто опережает существенные инновации. В то время как проекты, такие как SingularityNET и Bittensor, стремятся создать децентрализованные маркетплейсы ИИ, их текущие архитектуры сильно зависят от внецепных вычислений, создавая узкие места централизации, которые подрывают основные принципы блокчейна.

С технической точки зрения, ограничения масштабируемости особенно вызывают беспокойство. Как отмечено в обновлениях дорожной карты Ethereum и исследованиях таких институтов, как Stanford Blockchain Center, текущая инфраструктура блокчейна не может эффективно справляться с вычислительными потребностями сложных моделей ИИ. Математическая основа многих механизмов консенсуса, обычно основанная на вариантах доказательства доли владения с $\text{Pr}(\text{selection}) \propto \text{stake}^{\alpha}$, с трудом включает значимые метрики качества моделей ИИ, не вводя новые векторы централизации.

Рыночная динамика, окружающая токены ИИ после выпуска ChatGPT, раскрывает более глубокие проблемы, связанные с атрибуцией стоимости в крипто-экосистемах. Согласно данным от CoinGecko и академическим исследованиям с платформ, таких как SSRN, 41%-ный скачок цен, наблюдаемый у токенов ИИ, в значительной степени оторван от фундаментальных технологических достижений. Этот паттерн отражает более ранние крипто-пузыри, где спекуляции, движимые нарративом, затмевали технические достоинства. Однако перспективные разработки в области машинного обучения с нулевым разглашением (zkML) и верифицируемого вывода, исследуемые командами из Беркли и MIT, предлагают потенциальные пути к подлинно децентрализованному ИИ, обеспечивая внутрицепную верификацию внецепных вычислений.

Наша критическая оценка предполагает, что хотя текущие реализации могут представлять «иллюзию децентрализации», основополагающее видение остается действительным. Интеграция доверительной верификации блокчейна с прогностическими возможностями ИИ могла бы в конечном итоге привести к новым приложениям, превосходящим то, что каждая технология может достичь самостоятельно. Однако достижение этого потенциала требует более строгих технических основ и честной оценки текущих ограничений, выходя за рамки финансовых спекуляций на тему ИИ, которые в настоящее время доминируют в этой сфере.

8 Ссылки

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.