a16z 報告:Crypto 如何解決 AI 面臨的迫切挑戰?
人工智慧面臨的問題之一是開發變得越來越昂貴和集中,對此 a16z 給出了以區塊鏈技術為核心的去中心化解決方案。本文源自 Cryptoslate ,由 區塊鏈騎士 整理、編譯及撰稿。
(前情提要: 從現在起,一切請基於 AI 的視角看待未來 )
(背景補充: a16z 重點關注的 AI 賽道新黑馬 Vana 是什麼?如何埋伏空投? )
本文目錄
- AI 集中化的挑戰
- 區塊鏈能解決 AI 更多問題
- 不斷增長的採用率
根據 a16z 釋出的《2024 年 Crypto 資產現狀》報告,Crypto 行業在應對人工智慧(AI)造成的挑戰方面發揮著重要作用。
人工智慧面臨的問題之一是開發變得越來越昂貴和集中,而該報告則給出了以區塊鏈技術為核心的去中心化解決方案。
報告強調,目前有 34% 的 Crypto 專案採用了人工智慧,與 2023 年的 27% 相比有了大幅躍升,其中許多專案專注於通過去中心化網路使人工智慧更易獲取。
AI 集中化的挑戰
同時,開發和訓練高階人工智慧模型的成本激增,導致資源集中在幾家大型科技公司手中。這種集中化限制了創新,也限制了獲取人工智慧突破所需的計算能力。
然而,Crypto 資產專案正開始通過分散獲取人工智慧資源來改變這種態勢。
報告指出,像 Gensyn 這樣的專案正在努力實現人工智慧計算能力的民主化。
Gensyn 的去中心化網路允許較小的開發者和初創企業獲取訓練人工智慧模型所需的計算資源,消除了傳統上與人工智慧開發相關的資金障礙。
通過分散人工智慧基礎設施,這些專案為更多參與者提供了在人工智慧領域進行創新的機會,而不是讓人工智慧掌握在少數主導者手中。
區塊鏈能解決 AI 更多問題
除了分散資源,區塊鏈技術還能提高人工智慧流程的透明度,特別是在智慧財產權(IP)和內容驗證方面。
Near 和 Story 等專案使用區塊鏈追蹤和驗證數位內容的來源,確保創作者得到適當的信用和補償。
這種驗證系統解決了人工智慧領域一個日益嚴重的問題,即訓練資料集往往包括創作者未經授權和補償的材料。
報告還認為,區塊鏈技術的透明性有助於恢復公眾對人工智慧行業的信心。
在過去五年中,美國公眾對人工智慧公司的信任度大幅下降,從 50% 降至 2024 年的 35%。
不斷增長的採用率
加密開發人員正越來越多地將人工智慧整合到他們的專案中,區塊鏈基礎設施仍然是採用人工智慧最多的類別。
根據 a16z 的 Builder Energy 儀表板,構建者正在使用人工智慧來優化智慧合約,增強去中心化自治組織(DAO),並改進演算法交易系統。
報告指出,隨著區塊鏈基礎設施的不斷完善,Crypto 生態系統中人工智慧驅動的應用程式的潛力也在擴大。
區塊鏈技術的顯著進步大大降低了交易成本,使構建可擴展套件的人工智慧驅動應用變得更加容易。
成本的降低為將人工智慧與去中心化技術相結合提供了更多嘗試和創新的機會,從而在身份驗證、預測市場和內容認證等領域開發出新的應用。
這些用例都表明了人工智慧在區塊鏈平臺上釋放新功能的潛力。
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