Самые главные криптоновости в Телеграм-канале CryptoMoon, присоединяйтесь!👇

Cryptomoon Telegram

В современном цифровом мире избранная группа технологических гигантов, таких как Google, Facebook (Meta) и Amazon, обладает беспрецедентным контролем над самым ценным активом нашего времени: информацией, генерируемой пользователями. Накапливая, сохраняя и коммерциализируя личные данные бесчисленного множества людей, эти корпорации накопили колоссальные объемы данных. Такая концентрация данных препятствует конкуренции, ограничивает прогресс и способствует созданию изолированных пространств, доступ к которым предоставляется лишь избранным.

Проще говоря, хотя сети децентрализованной физической инфраструктуры (DePIN) поощряют пользователей к участию в децентрализованной инфраструктуре, одной областью, которой до сих пор не уделяется внимания, является управление данными. Именно здесь в игру вступают сети курирования данных (DCN), тип децентрализованной системы, предназначенной для сбора и управления данными непосредственно от пользователей. DCN потенциально могут решить проблему ограничения данных, освободившись от этой разрозненности.

DCN (децентрализованные сети передачи данных) представляют исключительную перспективу для растущего рынка искусственного интеллекта. Чтобы добиться максимальной производительности, ИИ в значительной степени полагается на первоклассные, отдельные наборы данных, а существенные наборы данных имеют решающее значение для обучения моделей, улучшения системы и запуска будущих приложений. Кроме того, DCN могут помочь смягчить нормативные проблемы, связанные с предвзятостью ИИ, генерируя разнообразные и открытые наборы данных, созданные людьми.

Децентрализация сбора данных для ИИ через сети курирования данных

Как аналитик, я являюсь свидетелем захватывающего развития: Децентрализованная платформа для интернет-сетей (DePIN) уже превысила рыночную капитализацию в 50 миллиардов долларов, а прогнозы предполагают, что к 2028 году потенциальная рыночная стоимость составит ошеломляющие 3,5 триллиона долларов. Такая траектория роста подчеркивает огромную потенциал децентрализованных сетей революционизировать владение данными, возвращая контроль пользователям и позволяя им пожинать плоды своего вклада. DePIN возглавляет эту трансформацию, передавая сбор данных от корпоративных титанов в отдельные руки, способствуя созданию более справедливого цифрового ландшафта.

С развитием искусственного интеллекта необходимость в разнообразных и высококачественных данных станет еще более важной. Традиционным централизованным корпорациям может быть сложно собрать широкий спектр данных, необходимых для многочисленных приложений ИИ, из-за их ограничений. В отличие от корпоративных наборов данных, на которые может влиять база пользователей или ограничиваться рамками компании, сети DePIN способны получать доступ к широкому спектру источников. В результате создаются более полные и разнообразные наборы данных, которые жизненно важны для создания превосходных, более инклюзивных моделей ИИ и обнаружения инновационных сценариев использования.

Например, рассмотрим эволюцию беспилотных автомобилей. Для безопасной и эффективной работы самоуправляемые системы в значительной степени полагаются на данные в реальном времени о дорожном потоке, дорожных условиях и привычках вождения. Раньше эти данные в основном собирали крупные компании, имеющие в своем распоряжении подключенные транспортные средства и дорожные датчики. Создание такой инфраструктуры обходится дорого и требует как финансовых инвестиций в инфраструктуру, так и большого количества рабочего времени. Вместо того, чтобы брать на себя эти расходы и собирать рабочую силу для этой конкретной цели, криптосети могут поощрять людей превращать свои устройства в станции сбора данных, пассивно собирая ценные данные в ходе своей повседневной жизни. Такой подход позволяет более эффективно обрабатывать географически разнообразные данные, создавая органичные наборы данных, которые идеально подходят для целей обучения ИИ.

Автономные транспортные средства, как и многие другие сценарии, демонстрируют потенциал распределенных систем в сборе важной информации для повышения безопасности и эффективности. Объединив оперативные данные из различных децентрализованных ресурсов с аналитическими возможностями искусственного интеллекта, мы можем добиться революционного сдвига в таких секторах, как транспорт и здравоохранение.

Стимулирование инноваций в области искусственного интеллекта и вознаграждение пользователей

Модели искусственного интеллекта, предназначенные для удовлетворения потребностей человека, должны использовать сгенерированные человеком данные в качестве основы для обучения, поскольку они служат высшим источником истины. С развитием Интернета вещей и носимых устройств, включающих в себя вычислительную мощность и чипы с улучшенным искусственным интеллектом, а также миллиардов подключенных потребительских устройств, таких как смартфоны, глубинные сверточные нейронные сети (DCN) на базе периферии потенциально могут масштабироваться в широких масштабах. Такое масштабирование, в свою очередь, значительно расширит их масштабы и возможности. Благодаря этому эффекту масштабирования процессы курирования данных станут невероятно эффективными, а качество доступных наборов данных значительно улучшится.

Используя обычные устройства, такие как смартфоны и ноутбуки, вместо того, чтобы требовать инвестиций в новое оборудование, децентрализованные вычислительные сети (DCN) на базе обычных товаров делают участие более доступным для людей. Такой подход устраняет многие проблемы, связанные с производством и распространением оборудования, упрощает процесс регистрации и поощряет участие пользователей при минимальных первоначальных затратах. В условиях растущей среды DCN наборы данных часто накапливаются за счет использования существующей физической инфраструктуры, подкрепленной творческими стимулами в области криптовалют. Например, некоторые проекты в области web3 предоставляют услуги очистки веб-страниц через расширения Chrome на персональных компьютерах, в то время как другие используют камеры смартфонов для картографирования. Это демонстрирует, как DCN на основе сырьевых товаров снижают барьеры для входа.

В этом современном подходе пользователи являются основными получателями преимуществ. Они получают право собственности на свою информацию, получают доход от пожертвований децентрализованным платформам и потенциально могут получить прибыль от достижений на основе искусственного интеллекта, которым способствуют эти сети. Это не только способствует созданию более справедливого цифрового ландшафта, но и способствует более активному участию в рынке данных, а это означает, что разработки ИИ формируются требованиями и вкладом обычных людей, а не управляются исключительно финансовыми амбициями избранной группы крупных корпораций.

Эта статья написана в соавторстве Алирезой Годс и Томми Истманом.

Alireza Ghods & Tommy Eastman

Алиреза Годс является генеральным директором и одним из основателей NATIX. Он имеет докторскую степень. в области геопространственного позиционирования и имеет значительный опыт работы инженером-исследователем в области геопространственных данных, автономных транспортных средств и создания динамических карт в реальном времени. До своей работы в NATIX он курировал инициативы Интернета вещей (IoT) и блокчейна в Европе для PWC.

Томми Истман, руководитель исследований в Plaintext Capital, посвятил два года руководству проектами, ориентированными на децентрализованный искусственный интеллект и DePIN, в качестве инженера-программиста в Foundry. До этого он приобрел ценный опыт в области искусственного интеллекта и практического решения проблем с помощью машинного обучения для обнаружения объектов в L3Harris, оборонном подрядчике.

Смотрите также

2025-01-20 16:16