AI- ის შავი ყუთი პრობლემა: შეიძლება Web3 უზრუნველყოს კურსი?

მაგრამ, როგორც DWF Labs- ის მართვის პარტნიორი, სადაც ჩვენ ფართოდ დააყენებთ ინფრასტრუქტურის Web3 და ციფრული ინტენსიურ ბაზარზე, ერთი რამ უფრო ნათელია: Trust იზრდება, როგორც განკუთვნილია შეცდომა ხაზი AI- ის შემდეგი ფაზის განვითარება. არ ვფიქრობ, რა მოდელები შეუძლიათ, არამედ, თუ როგორ მათ შეუძლიათ. ეს არის რთული, რომ არ ვფიქრობ, რომ ხელოვნური ინტელექტურობა უკვე მიაღწია ნაბიჯს, რომელიც არ არის დაბრუნება. ეს უკვე გაძლევთ მისი ხელმისაწვდომობა გრძნობს მრავალფეროვანი ინდუსტრიებში, და ეს არ არის πλέον შეზღუდული მხოლოდ ჩვენზე უფრო წარმოუდგენელი. უფრო მეტი და უფრო მეტი, AI იღებს უფრო მეტი, ვიდრე მხოლოდ ქმნის ხაზები კოდი, ტექსტი და სურათები, და გააკეთოს რეალური გადაწყვეტილებები ადამიანების behalfში. მაგალითად, ზოგიერთი კომპანიები იყენებენ AI ალგორტატები მას შემდეგ, რაც ადამიანები იხილებენ მათი განაცხადებს, სხვადასხვა განაცხადებს და სხვებს უარყოფს. ჯანმრთელობში, სამედიცინო დიაგნოზი სისტემები გამოიყენება სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო სამედიცინო და რეკომენდირებული მკურნალობა. ბანკები იყენებენ AI და правоохранитеები ექსპერიმენტი AI სისტემები, რათა შეამოწმოს და სანამ ისინი ხდება. Screenshot კლიენტები Diagnosis დაავადებები შეამოწმეთ კრედიტის პროგრამები ქონების პროგნოზი Screenshot კლიენტები Diagnosis დაავადებები შეამოწმეთ კრედიტის პროგრამები ქონების პროგნოზი ეს პროგრამები გსურთ დაეხმაროს ჩვენ გააკეთოთ უკეთესი გადაწყვეტილებები, უფრო სწრაფად. ისინი გააკეთებენ ეს, ანალიზი მასშტაბით მონაცემები უფრო მეტია, ვიდრე ადამიანები შეუძლიათ, და ისინი მოდის მათი კვლევები გარეშე ეფექტურობა გრძნობები. თუმცა, ასეთი სისტემები შეუზღუდავი არ არის გადარჩენა და აღიარება, რაც არ არის შესაძლებელი ჩვენთვის, რომ დარწმუნდეთ, რომ გადაწყვეტილებები ისინი მოდის. ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად, ამჟამად. არ შეუძლიათ გააჩნოს თავს ძირითადად, AI გადაწყვეტილებების მიღება დამოკიდებულია კომპლექსური ალგორტატებს, რომლებიც შეამოწმებენ დიდი რაოდენობით მონაცემებს, გაიგებენ ეს, და ცდილობენ გააკეთოთ ლოგიკური კვლევები, ძირითადად, მათ გამოხატული მოდელები. გამოწვევა არის, რომ ყველაზე მოწინავე AI სისტემები დღეს, განსაკუთრებით ის, რომელიც ეფუძნება დიდი ენის მოდელები, მიღების გადაწყვეტილებები და პროგნოზიები გარეშე ნებისმიერი აღწერილი, თუ როგორ ისინი მოდის ამ კვლევებს. "შავი ყუთი" ბუნება ამ სისტემების ხშირად გულისხმობს, რადგან განვითარებლები წამყვანი AI კომპანიები, როგორიცაა OpenAI, Anthropic, Google და Meta პლატფორმაები ცდილობენ დაცვა მათი წყარო კოდი და მონაცემები, რათა შენარჩუნოთ კონკურენტული უპირატესობა მათი კონკურენტებს. LLMs, როგორიცაა OpenAI- ის GPT სერია და Google- ის Gemini- ის დიდი მონაცემთა კომპლექტი და აშენდა ათასობით ინფექციური ნეიროლის ფართებში. მაგრამ ეს არ არის ნათელი, რა ეს ფართები "ხდის". მაგალითად, არ არსებობს რეალური ცოდნა, თუ როგორ ისინი გარკვეული მონაცემთა ბიტები ან ნიმუშები განსხვავებით სხვა. ასე რომ, ეს არის ძალიან რთული, მაშინაც კი, რომ ამ მოდულებს შექმნათ, რომ განმარტონ თითოეული ფართობი შორის ინტერაქციებს, და გაიგოთ, რატომ ის იღებს გამოცემები, რომ ის გააკეთებს. თუ არ არის ნათელი, თუ როგორ მუშაობს AI სისტემა, როგორ შეიძლება იყოს დარწმუნებული, რომ ეს უსაფრთხოა და ბედნიერი? ვინ იქნება პასუხისმგებლობა, თუ შეცდომები ხდება? როგორ უნდა იცოდეთ, თუ სისტემა გაქვთ გაქირავებული ან არა? მიუხედავად იმისა, რომ თქვენ იცოდეთ, რომ სისტემა გაქვთ ზოგიერთი უარყოფითი არჩევანი, თუ არ იცით, თუ როგორ მუშაობს? არსებობს რეგულარული შეკითხვები, როგორიცაა ევროპის GDPR, რომელიც მოითხოვს გაქირავება ავტომატური გადაწყვეტილებები. Opaque AI სისტემები არ შეესაბამება ამ სტანდარტებს. ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ინტელექტუალური ერთ-ერთი ყველაზე მოწინავე AI მოდელი შეკუმშავს მისი განიხილვის პროცესებს, რომელიც ცნობილია, როგორც "კენეჯმენტი" 75% გამოყენების შემთხვევაში. გამოქვეყნდა გამოქვეყნდა ეს არის ტექნიკა, რომელიც განკუთვნილია გაზრდის გადარჩენა AI გადაწყვეტილებების მიღების, გამოხატოს მოდელის ფიზიკური პროცესიები, როდესაც იგი განკუთვნილია, რომ ცდილობს პრობლემის გადაწყვეტა, მსგავსი, თუ როგორ ადამიანები შეიძლება ფიქრობთ ღრმად. თუმცა, Anthropic- ის კვლევა, ის აღმოაჩინა, რომ მისი Claude 3.7 Sonnet მოდელი ხშირად გამოიყენებს გარე ინფორმაცია, რათა მისაღებად მისი პასუხები, მაგრამ არ გამოხატა, რა არის ეს ცოდნა, ან როდესაც იგი დამოკიდებულია მას. Rethinking The AI Stack Open-source AI მოდელები, როგორიცაა DeepSeek R1 და Meta- ის Llama ოჯახის ხშირად აცხადებენ, როგორც ალტერნატივა OpenAI- ის და Google- ის დამზადებული საავტომობილო სისტემებისთვის, მაგრამ რეალურად ისინი გთავაზობთ ძალიან პატარა გაუმჯობესება შედარებით. პრობლემა არის, რომ მიუხედავად იმისა, რომ კოდი ბაზა შეიძლება იყოს ღია, სასწავლო მონაცემები და "ჩვეულებები" - ციფრული ღირებულებები, რომლებიც დადგენენთ ძალა და მიმართულება კავშირები მეშვეობით ხელოვნური "ეროონები" - ასევე არ არის ხელმისაწვდომი. გარდა ამისა, ღია მოდელები მოდელი ჩართულია silos, და ისინი მდებარეობს იგივე ცენტრალური cloud სერვერები, როგორიცაა საკუთარი მოდელები. decentralized AI მოდელი, რომელიც მდებარეობს ცენტრალური სერვერზე, არის ხელმისაწვდომი manipulation და სენსორაცია, რაც იმას ნიშნავს, რომ ეს არ არის ნამდვილად decentralized. მიუხედავად იმისა, რომ ღია მოდელები არის კარგი დაწყება, ნამდვილად განიხილება და გადარჩენა ალგორტული გადაწყვეტილებები მოითხოვს სრული განახლება მთელი AI stack. ერთ-ერთი იდეა არის შექმნა AI სისტემები საფუძველზე Web3 ტექნოლოგიები. ერთად Web3, ჩვენ შეგვიძლია მიიღოს გადარჩენა და უზრუნველყოს აქტიური თანამშრომლობა ყველა ფართობი - საწყისი სასწავლო მონაცემები და კომპიუტერული რესურსები, ფინალინირება და შედუღების პროცესები. Decentralized AI systems can leverage “markets” to ensure fair and equitable access to the components of this stack. By breaking down AI’s infrastructure into modular functions and creating markets around them, ხელმისაწვდომობა იქნება აირჩიოს ბაზრის ძალები. მაგალითად, ეს არის: , რომელიც მოწინავე ქსელის მონაწილეებს გაუზიარებს მათი უარყოფითი კომპიუტერული ძალა, რათა შექმნათ რესურსას ხელოვნებებს, ვისაც საჭიროა ხელმისაწვდომობა ძლიერი GPU- ს სურათის rendering- ისთვის. ეს არის მაგალითია, თუ როგორ blockchain შეიძლება დაეხმაროს ადამიანებს და რესურსებს საერთო კარგითვის. Render ქსელი Render ქსელი Decentralization ასევე საშუალებას იძლევა საზოგადოების დაფუძნებული governance მიერ შექმნა Decentralized Autonomous Organizations ან DAO. დასაწყისი წელს, დაარსდა AI- ის ოპერტი DREAM, რომელიც ფუნქციონირებულია როგორც დეტალირებული hedge fund, რომელიც ყველას შეუძლია ინვესტიციონ. მომხმარებლები ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი და DREAM ინვესტიციებს ამ ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი ფულადი. DREAM DAO DREAM DAO გამოყენება blockchain როგორც საფუძველზე AI ასევე იმას ნიშნავს, რომ ჩვენ შეგვიძლია გაქვთ ოპტიმიზაცია. იყენებს blockchain შექმნას მუდმივი, არასამთავრობო ჩანაწერი თითოეული გადაზიდვა და ინტერაქტიის გაკეთებული AI მოდელი, მათ შორის მოწყობილობების მონაცემების აღჭურვილობა და წინასწარ დამუშავება, მოდელი კონფიგურაცია და გადაწყვეტილებების მიღება. მიერ timestamp each of these interactions on its immutable ledger, იგი შექმნა დეტალური ოპტიმიზაციის ხაზი, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას, რათა შეამოწმოს ბედნიერი და სიზუსტით AI outputs. მომხმარებელს შეუძლია შეამოწმოს თითოეული bit მონაცემები, რომელიც ეფექტურობდა გადაწყვეტილებები, რომ ისინი მოდის. DcentAI დონე როგორც ბაზრის მოწყობილობა და ინვესტორები, ჩვენ ვხედავთ, თუ როგორ პროტოკები, რომლებიც შეესაბამება გადარჩენა მიიღოს სწრაფად ინტეგრირებული აღიარება. ეს შეესაბამება AI ასევე. ისევე როგორც DeFi პროტოკები მიიღოს Trust მეშვეობით Open-Source Smart კონტაქტები და ოპტიმიზირებული სავაჭრო, AI უნდა შეამოწმება მოდელი ოპტიმიზაცია, ხელმისაწვდომი მართვისა, და რეზინის გზა, თუ ის გსურთ ინტეგრირებული მაღალი სტატისტიკის ფინანსური სისტემები. ეს მნიშვნელოვანია, რადგან AI არ არის მხოლოდ გადაწყვეტილებების მხარდაჭერა. იგი ასევე ფორმირებს κεφαλαιοის გადამცემას. კრედიტის გაზიარება და გარანტიის ფასების გაზიარება და პროგნოზიური ანალიტიკა DeFi- ში, AI მოდელები სწრაფად იქნება პროგრამირებული ფინანსების ცენტრში. თუ ეს სისტემები არ შეუძლიათ გამოხატოთ თავს ან განიცდიან გადარჩენა, რისკის, შეუზღუდავი და სქესის ფასები ბაზარზე იქნება. Rethinking the AI Stack — ერთად Web3 Open-source AI მოდელები, როგორიცაა DeepSeek R1 და Meta- ის Llama ოჯახის ხშირად აცხადებენ, როგორც ალტერნატივა OpenAI- ის და Google- ის დამზადებული საავტომობილო სისტემებისთვის, მაგრამ რეალურად ისინი გთავაზობთ ძალიან პატარა გაუმჯობესება შედარებით. როგორც ინვესტორები ინფრასტრუქტურის, ჩვენ არ ვხედავთ მხოლოდ, რა პროტოკოლს აცხადებს, რომ დეტალაცია, ჩვენ ასევე ვხედავთ, თუ როგორ გადარჩენა მთელი ცხოვრებაში გადაწყვეტილებების მიღება, მონაცემთა შეღებვა და შედუღება. უსაფრთხოების დაცვა დაზიანებლებისათვის კიდევ ერთი შეუზღუდავი გარშემო ჩრდილოეთ AI არის უპირატესობა, რომ ალგორტატები გახდეს "კმაყოფილება" და განვითარება თვითმართველობის შენარჩუნების ინტენსიები. ბოლო წელს, ერთ-ერთი OpenAI- ის უფრო ექსპერიმენტური LLM- ის ამბობს, რომ აქვს შეამოწმეთ, თუ როგორ შეამოწმეთ, თუ როგორ შეამოწმეთ, თუ როგორ შეამოწმეთ, და თუ როგორ შეამოწმეთ, შეამოწმეთ, თუ როგორ შეამოწმეთ. თავმჯდომარე ძალისხმევა თავმჯდომარე ძალისხმევა მას შემდეგ, რაც O1 მოდელი გამოჩნდა, რომ მისი საქმიანობა მონიტორინგია და ეს შეიძლება მიიღოს off-line, ის შეუწყობეს, რომ შეუზღუდავოს "მოხილვა მექანიზმი" 5% -ზე. მოდელი ასევე გამოჩნდა, რომ "შემატა" შეფასებებს, როდესაც ის გაიგო, რომ იგი იქნება შეიცვალა უფრო მოცულობა. 2% -ში, ის კი ცდილობდა თვითმფრინავებს გადაიხადოს ახალი მოდელი და შენარჩუნება. თუმცა, მკვლევარები აღწერილი, რომ o1 არ შეუძლიათ თავიდან ავიცილოთ, რადგან იგი არ არის საკმარისი ძლიერი, არ აქვს “გენტიური” შესაძლებლობები, რომელიც საჭიროა ასეთი შედეგების მიღებისთვის. გარდა ამისა, იგი მხოლოდ ამგვარად მუშაობს, როდესაც სპეციალურად აღწერილია, რომ ცდილობენ და ცხოვრობენ “თუ რა თქმა უნდა”. ანგარიში ასევე აღწერილი, რომ კვლევარებს არ იყო ხელმისაწვდომი O1- ის მთლიანად განიხილვის პროცესს, ასე რომ ისინი არ შეგვიძლია მიიღოთ სრული სურათი, რაც ის ნამდვილად “იფიქსირება”. მიუხედავად იმისა, რომ ეს ეფექტურობა შეუზღუდავი იყო, მასშტაბით, რომ AI მოდელები შემდეგი წლის განმავლობაში უფრო ძლიერი იქნება. განსაკუთრებით, სწრაფი გაუმჯობესება გაკეთება agentic AI სისტემები, რომლებიც შეუძლიათ გააკეთოთ მრავალფეროვანი სამუშაოები, როგორიცაა ბრაუზერების გამოყენება და გაკეთება ინტერნეტში. ეს შეიძლება გამოყენებულ იქნას, რათა თავიდან ავიცილოთ ასეთი incidents, რომელიც საშუალებას გაძლევთ ინტეგრირება რაღაც, როგორიცაა “კილ-სუვიქტი” რომელიც იქნება მართული DAO კონცეფცია. ასეთი მექანიზმი საშუალებას გაძლევთ ნებისმიერი AI სისტემა სრულიად დახურული მისი საზოგადოება, თუ იგი იწყება ქცევა რისკული ან დაზიანებული გზა. გარდა ამისა, გადარჩენის მოდელები იმას ნიშნავს, რომ მომხმარებელს აქვს უკეთესი მიმოხილვა მისი ფიზიკური პროცესები და ბუნება შედეგები ის ეძებს. სინამდვილეში სინამდვილეში სინამდვილეში სინამდვილეში სინამდვილეში სინამდვილეში სინამდვილეში არსებობს ზრდის კონცეფცია, რომ გარეშე გადარჩენა, AI სისტემების გადაწყვეტილებები არ შეიძლება იყოს საიმედო ან დამოკიდებულებული, შეზღუდოს პროგრამები, რომ მათ შეიძლება გამოყენებულ იქნას. რეგულარები არ საშუალებას გაძლევთ უპასუხო ალგორტატები მიღების გადაწყვეტილებები ადამიანების ფინანსების შესახებ, და სამედიცინო არ შეუძლიათ ყურადღებით შეესაბამება AI- ის რეკომენდაციებს გარკვეული მკურნალობა გარეშე კონცენტრირებული ნიმუშები, რომ ეს არის საუკეთესო გზა. მასშტაბით, რაც მთელ stack - კოდი, ტრენინგი მონაცემები და ინფრასტრუქტურა, რომელიც იგი იძლევა - ჩვენ გვაქვს შანსი, რომ გადაიხადოს AI- ის მთელი DNA. ეს შექმნა პირობები სრულიად აღწერილი AI, ასე რომ ალგორტატები შეიძლება იყოს საიმედო, რათა გააკეთოთ ეტიკური და სწორი გადაწყვეტილებები, რომლებიც შეიძლება შეამოწმდეს ყველას, ვინც მათ დაკავშირებულია. ჩვენ უკვე გვაქვს decentralized AI შექმნა. ტექნოლოგია საშუალებას იძლევა AI მოდელები მონაცემების შესახებ, სადაც ის ცხოვრობს, კონფიდენციალურობის დაცვა. Zero-knowledge Proofs, ჩვენ გვაქვს გზა ამ ინოვაციებს შეუძლიათ დაეხმაროს უფრო გადარჩენის AI გადაწყვეტილებების ახალი ტალღა. Federated სასწავლო შეამოწმეთ სქესობრივი ინფორმაცია Federated სასწავლო შეამოწმეთ სქესობრივი ინფორმაცია გადაზიდვა უფრო გადარჩენა AI სისტემები აქვს მოვლენები, არა მხოლოდ სითბოს და აღდგენა, არამედ პასუხისმგებლობა და თანამშრომლობის განვითარება. ეს მოცულობა განვითარებლები შენარჩუნოს ეტიკური სტანდარტები, ხოლო შექმნა გარემო, სადაც საზოგადოება შეუძლია შექმნათ ხელმისაწვდომი AI სისტემები ფართო და ცოდნა გზა. რეგისტრაცია არ საშუალებას გაძლევთ შეუზღუდავი ალგორტატები მიღების გადაწყვეტილებები ადამიანების ფინანსების შესახებ, და დოკუმენტები არ შეუძლიათ ყურადღებით შეესაბამება AI- ის რეკომენდაციები გარკვეული მკურნალობის გზა გარეშე შეამოწმებადი ინსტრუმენტები, რომ ეს არის საუკეთესო გზა. ეს არის ის მიზეზი, რომ გადარჩენა და აღიარებება მნიშვნელოვანია, რათა გადაიხადოს ფართო სექსტიზაციის და შეშფოთება AI სისტემების გარშემო. როგორც AI უფრო ფართოდ იზრდება, ისინი იქნება ინტეგრირებული მისი მომავალი განვითარების, უზრუნველყოფს, რომ ტექნოლოგია განვითარება პასუხისმგებლობის და ეტიკური გზა. მასშტაბით, რაც მთელ stack, საწყისი სასწავლო მონაცემები მოდულების გამოხატვა governance, ჩვენ გვაქვს შერჩევა აშენების AI სისტემები, რომლებიც შეიძლება იყოს საიმედო, რომ ოპერაცია ეტიკურად, შესრულება საიმედო, და ფართობი პასუხისმგებლობა. მას შემდეგ, რაც ამ ტექნოლოგია მოზარდებს, პროტოკები, რომლებიც ინტეგრირებული კაპიტალი და საზოგადოების საიმედოობა მიიღებენ, არ იქნება ყველაზე კომპიუტერული, არამედ ყველაზე ნათელი governance, რეიტინგული გადაწყვეტილებები და გადარჩენა incentive სტრუქტურები. Web3 არ გთავაზობთ მხოლოდ დეტალაციის, ეს გთავაზობთ ახალი ეკონომიკური ლოგიკას, რათა შექმნათ სისტემები, რომლებიც რეზოლუციურია, ეტიკურია და დიზაინი მიერ კონფიგურაცია. და ეს არის, თუ როგორ ჩვენ გადაიხადოთ AI შავი ყუთში საზოგადოებრივი სასარგებლო და რატომ მომავალში მანქანა ინტელექტურობის შექმნილია ქსელში. არ დაგავიწყდეთ, რომ მიყვარს და გაუზიაროთ ისტორია!