在 EthCC 周的 NEAR AI 展示会上，我有幸与 Illia Polosukhin， 联合创始人 靠近 协议，也是人工智能和区块链领域的重要贡献者。Illia 因其在创建转换器模型方面的工作以及在 ChatGPT 中添加“T”方面所发挥的作用而闻名，他分享了他的愿景，即将 AI 与 Web3 相结合，以推动造福所有人的创新。 Illia，你在谷歌的工作以及你创建的 Transformer 模型为现代人工智能奠定了基础。从那时起，你看到人工智能发生了哪些变化？ 它肯定变了，对吧？人工智能从支持产品的后端技术变成了产品本身。这就是我最初离开谷歌创办 NEAR AI 的原因——因为我想把人工智能变成产品，然后利用数据循环来改进它。当时，也就是 2017 年和 2018 年，还为时过早。但今天，我们正处于一个有趣的节点，这些以人工智能为先的产品开始涌现。 这些产品的挑战在于，新创业公司只有非常有限的时间来思考如何盈利。它们以高估值融资，资金充裕，现在许多公司都被大公司收购了。因此，人工智能让现有企业受益，因为它们已经拥有分销渠道，有能力花更多的钱，而且它们知道如何将用户注意力货币化。 Web3 正在开始解决这个问题。它为开发真正造福用户的新型消费产品提供了时间，也许采用不同的商业模式，并利用人工智能作为平台。所以我认为这就是起点。堆栈中有很多组件将为此提供动力。你可以让许多公司合作，而不是一家大公司试图做所有事情，就像这种 Web3 思维模式一样。对于更广泛的受众来说，Web2 AI 初创公司几乎没有时间实现超额盈利，否则它们就需要被大公司收购。 就是一个很好的例子；他们在计算上花费了大量资金，这使得他们的运营成本非常高。这就是为什么他们需要快速盈利以维持增长，否则他们就会面临被一家能负担得起这些成本的大型公司收购的风险。 困惑 NEAR 如何融入这一切？您计划如何使用这两种技术？ 我们看到的最大差距是，这些大公司中有许多有能力的创始人，他们各自负责这个更广泛堆栈的不同部分，但他们之间并没有很好的联系。有数据众包、数据标签、分散推理、代理支付等等，但没有一个有凝聚力的产品。作为一名开发人员，我不想弄清楚如何使用 50 个不同的部分——这太复杂了。相比之下，OpenAI 或 Google 只有一个 API 可供使用。 因此，我们专注于 NEAR AI 和 NEAR 基金会的 AI 孵化器，将这些项目整合在一起，并设计一个界面来协调它们，使与它们的互动变得简单。此外，我们还可以协调开源研究。顶尖大学的研究人员没有太多的计算能力，但如果他们为应用程序解决有趣的问题，这些应用程序将花费大量资金来做到这一点。通常，他们开发的代码和模型都是高度定制的，不可重复使用。 我们正在创建一个协调中心，以便研究人员加入进来，为他们提供信用、计算和数据采集，并解决特定的应用问题或一般问题。他们的工作成果可供生产用例和应用程序开发人员重复使用。 它就像一个复杂的四向市场，将所有分散的受众联系在一起，而集中式公司则需要雇佣所有人并自己处理所有事情。相反，我们正在创建一个开放平台，其中所有内容都是开源的，并整合到一个中心中，供所有人使用。 你能解释一下用户拥有的人工智能的概念、它为什么重要以及它与传统人工智能模型有何不同吗？ 这里的对比就是为什么我不喜欢“开源 AI”这个类别。开源有很多东西，而且确实很重要，但最重要的是这些模型针对特定功能进行了优化。当我在谷歌工作时，我的目标是为谷歌赚更多的钱，因为这就是我的激励方式。我会根据谷歌的利润获得奖金、股票期权和其他福利。即使一家大公司开源一个模型，这仍然是一个旨在使该公司受益的商业决策。 与此相反的是，人工智能让每个用户受益。假设我想消费有趣的内容，而不是一直生气。为此，你需要一个非常不同的运营模式和人工智能研究。当前的研究是在封闭的实验室中进行的，目标明确。 在传统的盈利系统中，有一个过渡阶段，一开始你是一家初创公司，不断扩大受众群体，提供价值。在某个时候，你会接触到目标受众群体或其中很大一部分。现在，为了增加收入，你需要从现有用户群中获得更多收益。你已经为他们提供了价值，他们已经在使用你的东西了。现在，你需要想办法让他们花更多的时间，并从他们身上获得更多收益。 这就是这些公司的主要问题所在。在科技领域，由于低批量成本和网络效应，通常情况下，当你达到那个拐点时，就会有很多竞争对手。但在科技领域，你只是处于垄断地位，你开始提取价值。这就是 Web3 的用武之地——创造一个不需要你进行提取的经济。加密货币不需要每年增加收入。是的，人们希望这个数字上升，但没有必要。我们可以对比特币的价格达到 65,000 美元感到高兴，这完全正常。 我们可以拥有一个每个人都参与并受益的经济。你不需要持续的增长或扩张；你对现状感到满意。这就是我们在用户拥有的人工智能中追求的概念差异。 您正在探索哪些符合公平和可持续性的其他创新？ 在可持续发展方面，我们投资了 NEAR（一种权益证明网络）来实现碳中和，并且我们有碳信用、跟踪和重新造林的项目。这些都很重要。我内心的人工智能研究人员思维一直在研究如何开发更复杂的人工智能工具来解决这些问题。 我有朋友从事癌症研究和材料科学，我对这些领域很感兴趣。但我可以运用我的智慧的地方是构建更好的工具来帮助这些研究人员。这些领域的数据科学家通常无法获得良好的数据科学或编码资源。开发人员可以大大扩展他们的工作。 区块链也是一样：为人们提供激励和协调工具，以建立更好的网络来解决问题。 您是否有喜欢的基于 NEAR 的应用程序或用例？ 哈哈，我没法挑出最喜欢的。每个用例都很棒。我们看到很多面向用户的产品都来自 Web2，比如 Sweatcoin，它在底层使用区块链进行支付、忠诚度和交易。他们的大多数用户甚至不知道他们正在使用 NEAR。 一些钱包正在支持多链，例如 HOT 和 Bitte，允许用户无缝跨多链进行交易。Bitte 甚至还拥有用于命令的自然语言界面。 我们还有金融应用程序、多链 DEX、跨不同资产借贷等等。在人工智能方面，NEAR Crowd 等众包应用程序已经运行多年，以更低的成本改善了数据采集。所有这些因素都结合在一起，NEAR 的活跃用户数量呈指数级增长。 有人发推文称，EthCC 的会外活动比区块链应用还多。这个领域如何才能有所改善？ 这就是我们开发 AI Developer 和 AI Hub 的原因。我们可以尝试让人们构建应用程序或让构建应用程序变得容易。这个领域存在许多不一致的激励措施，仅仅谈论它们并不能解决问题。我们投资于将现有应用程序带给用户，并将它们集成和互连，这就是我们在 Web3 中拥有最多用户的原因。 开发消费级应用很难，而为基础设施筹集资金则更容易。我们希望简化应用程序开发流程，以便人们可以进行更多尝试和创新。
