NEAR's Illia Polosukhin: Web3 অ্যাডভান্সমেন্টের গুরুত্বপূর্ণ অংশ হিসেবে AI

EthCC সপ্তাহে, NIAR AI শোকেসে, আমার সাথে বসার সুযোগ ছিল ইলিয়া পোলোসুখিন, এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা কাছাকাছি প্রোটোকল এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং ব্লকচেইনের ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য অবদানকারী। ট্রান্সফরমার মডেল তৈরিতে তার কাজ এবং ChatGPT-এ "T" যোগ করার ক্ষেত্রে তার ভূমিকার জন্য পরিচিত, Illia প্রত্যেকের উপকার করে এমন উদ্ভাবন চালানোর জন্য Web3-এর সাথে AI সংহত করার তার দৃষ্টিভঙ্গি শেয়ার করেছেন।

ইলিয়া, গুগলে আপনার কাজ এবং ট্রান্সফরমার মডেল তৈরি করা আধুনিক এআই-এর ভিত্তি স্থাপন করেছে। তারপর থেকে আপনি কীভাবে এআই পরিবর্তন দেখেছেন?

এটা অবশ্যই পরিবর্তিত হয়েছে, তাই না? AI ব্যাক-এন্ড প্রযুক্তি থেকে চলে গেছে যা পণ্যগুলিকে নিজেই পণ্য হিসাবে সমর্থন করে। এই কারণেই আমি NIAR AI শুরু করার জন্য Google-কে ত্যাগ করেছি—কারণ আমি AI-কে পণ্য বানাতে এবং তারপরে ডেটা লুপের উন্নতি করতে চেয়েছিলাম। সেই সময়ে, 2017 এবং 2018 সালে, এটি খুব তাড়াতাড়ি ছিল। কিন্তু আজ, আমরা একটি আকর্ষণীয় বিন্দুতে রয়েছি যেখানে আমাদের কাছে এই AI-প্রথম পণ্যগুলি রয়েছে যা উদ্ভূত হতে শুরু করেছে।

এই পণ্যগুলির সাথে চ্যালেঞ্জ হল যে নতুন স্টার্টআপগুলির কাছে কীভাবে নগদীকরণ করা যায় তা বের করার জন্য খুব সীমিত সময় রয়েছে। তারা উচ্চ মূল্যায়নে বাড়ায়, তাদের অনেক পুড়ে গেছে, এবং এখন, অনেকগুলি বড় কোম্পানি দ্বারা কেনা হচ্ছে। তাই যা ঘটছে তা হল AI দায়িত্বশীলদের উপকার করে কারণ তাদের ইতিমধ্যেই বিতরণ আছে, আরও ব্যয় করার ক্ষমতা রয়েছে এবং তারা জানে কীভাবে ব্যবহারকারীর মনোযোগ নগদীকরণ করতে হয়।

ওয়েব 3 সেই সমস্যার সমাধান করতে শুরু করছে। এটি নতুন ভোক্তা পণ্য তৈরি করতে সময় দিচ্ছে যা প্রকৃতপক্ষে ব্যবহারকারীদের উপকার করে, হতে পারে একটি ভিন্ন ব্যবসায়িক মডেলের সাথে, এবং প্ল্যাটফর্ম হিসাবে এআইকে লিভারেজ করে। তাই আমি মনে করি যে এটি যেখানে শুরু হয়. স্ট্যাকের মধ্যে অনেকগুলি উপাদান রয়েছে যা এটিকে শক্তিশালী করবে। একটি বড় কোম্পানী সবকিছু করার চেষ্টা করার পরিবর্তে, আপনি এই ওয়েব3 মানসিকতার মতই অনেকগুলি কোম্পানি একসাথে কাজ করতে পারেন। আরও সাধারণ দর্শকদের জন্য, Web2 AI স্টার্টআপগুলির অতি-লাভজনক হওয়ার জন্য খুব কম সময় আছে, অথবা তাদের বড় কোম্পানিগুলির দ্বারা অধিগ্রহণ করতে হবে।

বিভ্রান্তি একটি মহান উদাহরণ; তারা গণনার জন্য প্রচুর অর্থ ব্যয় করে, তাদের অপারেশনগুলিকে খুব ব্যয়বহুল করে তোলে। এই কারণেই তাদের বৃদ্ধি বজায় রাখার জন্য তাদের দ্রুত নগদীকরণ করতে হবে, নতুবা তারা সেই খরচ বহন করতে পারে এমন একটি বড় কোম্পানির দ্বারা অধিগ্রহণ করার ঝুঁকি নেবে।

NEAR এই সবের সাথে কীভাবে ফিট করে এবং আপনি উভয় প্রযুক্তির সাথে কী করার পরিকল্পনা করছেন?

সবচেয়ে বড় ব্যবধানটি আমরা দেখেছি যে এই বড় কোম্পানিগুলির মধ্যে এই বিস্তৃত স্ট্যাকের বিভিন্ন অংশ শুরু করার জন্য অনেক সক্ষম প্রতিষ্ঠাতা রয়েছে, কিন্তু তারা ভালভাবে সংযুক্ত নয়। এখানে ডেটা ক্রাউডসোর্সিং, ডেটা লেবেলিং, বিকেন্দ্রীভূত অনুমান, এজেন্ট পেমেন্ট এবং আরও অনেক কিছু আছে, কিন্তু কোন সমন্বিত পণ্য নেই। একজন বিকাশকারী হিসাবে, আমি কীভাবে 50 টি ভিন্ন টুকরা ব্যবহার করব তা বের করতে চাই না-এটি খুব জটিল। ওপেনএআই বা গুগলে যাচ্ছেন, যেখানে ব্যবহার করার জন্য একটি একক API আছে।

সুতরাং, আমরা এই প্রকল্পগুলিকে একত্রিত করার জন্য NEAR AI এবং NEAR Foundation-এর AI ইনকিউবেটরের উপর ফোকাস করেছি এবং তাদের সাথে যোগাযোগ করা সহজ করে তাদের সমন্বয় করার জন্য একটি ইন্টারফেস বের করেছি। উপরন্তু, আমরা ওপেন সোর্স গবেষণা সমন্বয় করতে পারি। শীর্ষ বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকদের গণনার ক্ষমতার খুব বেশি অ্যাক্সেস নেই, তবে তারা যদি অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য আকর্ষণীয় সমস্যাগুলি সমাধান করে তবে সেই অ্যাপ্লিকেশনগুলি এটি করতে উল্লেখযোগ্য পরিমাণে ব্যয় করবে। সাধারণত, তারা যে কোড এবং মডেলগুলি তৈরি করে তা খুব কাস্টম-নির্মিত এবং পুনরায় ব্যবহারযোগ্য নয়।

আমরা গবেষকদের প্লাগ ইন করার জন্য, তাদের ক্রেডিট দিতে, গণনা করতে এবং ডেটা অধিগ্রহণ করতে এবং নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন সমস্যা বা জেনেরিক সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য একটি সমন্বয় হাব তৈরি করছি৷ তাদের কাজ উত্পাদন ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং অ্যাপ্লিকেশন বিকাশকারীদের দ্বারা পুনরায় ব্যবহারযোগ্য হয়ে ওঠে।

এটি একটি জটিল, চার দিকনির্দেশক বাজারের মতো, সমস্ত বৈচিত্র্যময় শ্রোতাদের একত্রিত করে যা একটি কেন্দ্রীভূত কোম্পানী সকলকে নিয়োগের মাধ্যমে পরিচালনা করবে এবং এটি নিজেই করবে। পরিবর্তে, আমরা একটি ওপেন প্ল্যাটফর্ম তৈরি করছি যেখানে সবকিছুই ওপেন সোর্স এবং প্রত্যেকের ব্যবহারের জন্য একটি হাবে একত্রিত।

আপনি কি ব্যবহারকারীর মালিকানাধীন AI এর ধারণা ব্যাখ্যা করতে পারেন, কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ এবং কীভাবে এটি ঐতিহ্যগত AI মডেলগুলির থেকে আলাদা?

এখানে বৈসাদৃশ্য হল কেন আমি একটি বিভাগ হিসাবে "ওপেন সোর্স এআই" পছন্দ করি না। ওপেন সোর্সে অনেক কিছু আছে, এবং এটি সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশ হল এই মডেলগুলি নির্দিষ্ট ফাংশনগুলির জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে৷ যখন আমি Google-এ কাজ করি, তখন আমার লক্ষ্য হল Google-এর জন্য আরও অর্থ উপার্জন করা কারণ এভাবেই আমি উৎসাহিত হই। আমি Google এর লাভের উপর ভিত্তি করে বোনাস, স্টক বিকল্প এবং অন্যান্য সুবিধা পাই। এমনকি যদি একটি বড় কোম্পানী একটি মডেল উন্মুক্ত করে, তবুও এটি একটি ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত যা সেই কোম্পানিকে উপকৃত করার জন্য।

এর বিপরীত হল AI যা প্রতিটি ব্যবহারকারীকে উপকৃত করে। ধরা যাক আমি আকর্ষণীয় বিষয়বস্তু গ্রাস করতে চাই এবং সব সময় রাগান্বিত হতে চাই না। এর জন্য, আপনার অপারেশন এবং এআই গবেষণার একটি ভিন্ন মডেল প্রয়োজন। বর্তমান গবেষণা সংজ্ঞায়িত লক্ষ্যগুলির সাথে বন্ধ ল্যাবগুলিতে ঘটে।

ঐতিহ্যগতভাবে লাভজনক সিস্টেমে, একটি পরিবর্তন হয় যেখানে আপনি প্রথমে একজন স্টার্টআপ, আপনার দর্শক বৃদ্ধি এবং মূল্য প্রদান করেন। কিছু সময়ে, আপনি আপনার লক্ষ্য শ্রোতা বা এটির একটি বড় অংশে পৌঁছান। এখন, রাজস্ব বাড়াতে, আপনাকে বিদ্যমান ব্যবহারকারী বেস থেকে আরও নগদীকরণ করতে হবে। আপনি ইতিমধ্যে তাদের মান প্রদান করেছেন, তারা ইতিমধ্যে আপনার জিনিস ব্যবহার করছেন. এখন, আপনাকে কীভাবে তাদের আরও বেশি সময় ব্যয় করতে এবং তাদের আরও নগদীকরণ করতে হবে তা খুঁজে বের করতে হবে।

এই সংস্থাগুলির সাথে মূল সমস্যাটি সেখানেই ঘটে। প্রযুক্তিতে, কম ভলিউম খরচ এবং নেটওয়ার্ক প্রভাবের কারণে, সাধারণত, আপনি যখন সেই ইনফ্লেকশন পয়েন্টে আঘাত করেন, সেখানে অনেক প্রতিযোগী থাকে। কিন্তু এখানে প্রযুক্তিতে, আপনি শুধু একচেটিয়া অধিকারে আছেন এবং আপনি মান বের করতে শুরু করেন। এখানেই Web3 আসে—এমন একটি অর্থনীতি তৈরি করা যা আপনাকে নিষ্কাশনযোগ্য হতে হবে না। Crypto প্রতি বছর আরো আয় পোস্ট করার প্রয়োজন হয় না. হ্যাঁ, লোকেরা চায় সংখ্যাটি বাড়ুক, তবে এটির প্রয়োজন নেই। বিটকয়েন $65,000-এ থাকায় আমরা খুশি হতে পারি এবং এটা সম্পূর্ণ স্বাভাবিক।

আমাদের এমন একটি অর্থনীতি থাকতে পারে যেখানে সবাই অংশগ্রহণ করে এবং উপকৃত হয়। আপনার ক্রমাগত বৃদ্ধি বা সম্প্রসারণের প্রয়োজন নেই; আপনি রাষ্ট্রের সাথে ঠিক আছেন যেমন আছে। ব্যবহারকারীর মালিকানাধীন AI এর সাথে আমরা এই ধারণাগত পার্থক্যটি অনুসরণ করছি।

আপনি ইক্যুইটি এবং স্থায়িত্বের সাথে সারিবদ্ধ অন্য কোন উদ্ভাবনগুলি অন্বেষণ করছেন?

টেকসইতার বিষয়ে, আমরা NEAR-এর জন্য কার্বন নিরপেক্ষ হওয়ার জন্য বিনিয়োগ করেছি, যা একটি প্রুফ-অফ-স্টেক নেটওয়ার্ক, এবং আমাদের কাছে কার্বন ক্রেডিট, ট্র্যাকিং এবং পুনঃবনায়নের প্রকল্প রয়েছে। এগুলো গুরুত্বপূর্ণ। আমার মধ্যে এআই গবেষকের মানসিকতা সর্বদা এই সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য আমরা কীভাবে আরও পরিশীলিত AI সরঞ্জামগুলি বিকাশ করতে পারি তা দেখছে।

ক্যান্সার গবেষণা এবং বস্তুগত বিজ্ঞানে আমার বন্ধু আছে, এবং আমি সেই ক্ষেত্রগুলি সম্পর্কে উত্তেজিত। কিন্তু যেখানে আমি আমার বুদ্ধি প্রয়োগ করতে পারি তা হল এই গবেষকদের সাহায্য করার জন্য আরও ভাল সরঞ্জাম তৈরি করা। এই ক্ষেত্রের ডেটা বিজ্ঞানীদের প্রায়ই ভাল ডেটা বিজ্ঞান বা কোডিং সংস্থানগুলিতে অ্যাক্সেস থাকে না। বিকাশকারীরা তাদের প্রচেষ্টাকে উল্লেখযোগ্যভাবে স্কেল করতে পারে।

ব্লকচেইনের ক্ষেত্রেও এটি একই: সমস্যা সমাধানের জন্য আরও ভাল নেটওয়ার্ক তৈরি করার জন্য লোকেদের উদ্দীপনা এবং সমন্বয় সরঞ্জাম দিয়ে সজ্জিত করা।

আপনার কাছে কি একটি প্রিয় অ্যাপ বা ব্যবহার কেস আছে

আমি প্রিয় বাছাই করতে পারি না, হাহা। প্রতিটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে মহান. আমরা ওয়েব2 থেকে প্রচুর ব্যবহারকারী-মুখী পণ্য দেখতে পাচ্ছি, যেমন Sweatcoin, যা অর্থপ্রদান, আনুগত্য এবং লেনদেনের জন্য হুডের নিচে ব্লকচেইন ব্যবহার করে। তাদের বেশিরভাগ ব্যবহারকারী এমনকি জানেন না যে তারা NEAR ব্যবহার করছেন৷

HOT এবং Bitte-এর মতো মাল্টি-চেইন হয়ে উঠছে মানিব্যাগ, যা ব্যবহারকারীদের একাধিক চেইন জুড়ে নির্বিঘ্নে লেনদেন করতে দেয়। Bitte এমনকি কমান্ডের জন্য একটি প্রাকৃতিক ভাষা ইন্টারফেস আছে.

এছাড়াও আমাদের আর্থিক অ্যাপ্লিকেশন, মাল্টি-চেইন DEXs, বিভিন্ন সম্পদ জুড়ে ঋণ প্রদান এবং আরও অনেক কিছু রয়েছে। AI এর দিকে, NEAR Crowd-এর মতো ক্রাউডসোর্সিং অ্যাপ্লিকেশনগুলি বছরের পর বছর ধরে চলছে, কম খরচে ডেটা অধিগ্রহণকে উন্নত করছে। এই সমস্ত অংশ একত্রিত হচ্ছে, এবং NEAR সক্রিয় ব্যবহারকারীদের মধ্যে দ্রুতগতিতে বৃদ্ধি পাচ্ছে।

কেউ একজন টুইট করেছেন যে ব্লকচেইন অ্যাপের চেয়ে EthCC-তে আরও বেশি সাইড ইভেন্ট রয়েছে। কিভাবে স্থান উন্নত করতে পারেন?

এজন্য আমরা এআই ডেভেলপার এবং এআই হাব করছি। আমরা লোকেদের অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে বা সেগুলি তৈরি করা সহজ করার চেষ্টা করতে পারি। স্থানটিতে অনেকগুলি ভুলভাবে সংগঠিত প্রণোদনা রয়েছে এবং কেবল সেগুলি সম্পর্কে কথা বললে সমস্যার সমাধান হবে না৷ আমরা বিদ্যমান অ্যাপ্লিকেশানগুলিকে ব্যবহারকারীদের সাথে আনতে, তাদের সংহত এবং আন্তঃসংযোগে বিনিয়োগ করেছি, এই কারণেই Web3-এ আমাদের সর্বাধিক ব্যবহারকারী রয়েছে৷

ভোক্তা অ্যাপ তৈরি করা কঠিন, এবং পরিকাঠামোর জন্য তহবিল সংগ্রহ করা সহজ। আমরা অ্যাপ্লিকেশন তৈরির প্রক্রিয়া সহজ করতে চাই যাতে লোকেরা আরও পরীক্ষা করতে পারে এবং উদ্ভাবন করতে পারে।