NEAR'dan Illia Polosukhin: Web3 Gelişiminde Önemli Parça Olarak Yapay Zeka

EthCC haftasında, NEAR AI Showcase'de sizinle birlikte oturma şansım oldu. Illia Polosukhin, kurucu ortağı YAKIN Protokol ve yapay zeka ve blockchain alanlarına önemli katkılarda bulunan bir şirkettir. Transformatör modelini oluşturma çalışmaları ve ChatGPT'ye "T" eklemedeki rolüyle tanınan Illia, herkese fayda sağlayacak inovasyonu teşvik etmek için yapay zekayı Web3 ile entegre etme vizyonunu paylaştı.

Illia, Google'daki ve transformatör modelini yaratma konusundaki çalışman modern yapay zekanın temelini oluşturdu. O zamandan bu yana yapay zekanın nasıl değiştiğini gördünüz?

Kesinlikle değişti, değil mi? Yapay zeka, ürünleri destekleyen arka uç teknolojisi olmaktan çıkıp ürünün kendisi olmaya dönüştü. NEAR AI'yi başlatmak için başlangıçta Google'dan ayrılmamın nedeni budur; çünkü AI'yi ürün haline getirmek ve ardından onu geliştirmek için veri döngüsünden yararlanmak istedim. O zamanlar, yani 2017 ve 2018'de henüz çok erkendi. Ancak bugün, AI öncelikli ürünlerin ortaya çıkmaya başladığı ilginç bir noktadayız.

Bu ürünlerdeki zorluk, yeni girişimlerin nasıl para kazanılacağını anlamak için çok sınırlı bir süreye sahip olmasıdır. Yüksek değerlemelerle yükseliyorlar, çok fazla zararları var ve şimdi birçoğu büyük şirketler tarafından satın alınıyor. Yani yapay zeka yerleşik şirketlere fayda sağlıyor çünkü onlar zaten dağıtıma sahipler, daha fazla harcama yeteneğine sahipler ve kullanıcıların ilgisinden nasıl para kazanabileceklerini biliyorlar.

Web3 bu sorunu çözmeye başlıyor. Belki farklı bir iş modeliyle kullanıcılara gerçekten fayda sağlayan yeni tüketici ürünleri oluşturmak ve platform olarak yapay zekadan yararlanmak için zaman veriyor. Yani bence her şey burada başlıyor. Yığında buna güç verecek birçok bileşen var. Her şeyi yapmaya çalışan büyük bir şirket yerine, tıpkı Web3 zihniyetinde olduğu gibi, birçok şirketin birlikte çalışmasını sağlayabilirsiniz. Daha genel bir izleyici kitlesi için, Web2 AI girişimlerinin aşırı kârlı hale gelmek için çok az zamanı var veya büyük şirketler tarafından satın alınmaları gerekiyor.

Şaşkınlık harika bir örnek; bilgi işlem için çok para harcıyorlar, bu da işlemlerini çok pahalı hale getiriyor. Bu nedenle büyümelerini sürdürmek için hızla para kazanmaları gerekiyor, aksi takdirde bu maliyetleri karşılayabilecek daha büyük şirketlerden biri tarafından satın alınma riskiyle karşı karşıya kalacaklar.

NEAR tüm bunlara nasıl uyuyor ve her iki teknolojiyle de ne yapmayı planlıyorsunuz?

Gördüğümüz en büyük boşluk, bu büyük şirketlerde bu geniş yığının farklı kısımlarını başlatan birçok yetenekli kurucunun bulunması, ancak bunların iyi bir şekilde bağlantılı olmamasıdır. Veri kitle kaynak kullanımı, veri etiketleme, merkezi olmayan çıkarım, temsilci ödemeleri ve daha fazlası var, ancak tutarlı bir ürün yok. Bir geliştirici olarak 50 farklı parçanın nasıl kullanılacağını çözmek istemiyorum; bu çok karmaşık. Kullanılacak tek bir API'nin olduğu OpenAI veya Google'a gitmek yerine.

Bu nedenle, bu projeleri bir araya getirmek ve bunları koordine edecek, onlarla etkileşimi basitleştirecek bir arayüz bulmak için NEAR AI ve NEAR Vakfı'nın Yapay Zeka İnkübatörüne odaklandık. Ayrıca açık kaynak araştırmalarını koordine edebiliriz. En iyi üniversitelerdeki araştırmacıların bilgi işlem kapasitesine çok fazla erişimi yok, ancak uygulamalara yönelik ilginç sorunları çözerlerse, bu uygulamalar bunu yapmak için önemli miktarda harcama yapacaktır. Genellikle geliştirdikleri kod ve modeller oldukça özeldir ve tekrar kullanılamaz.

Araştırmacıları bağlamak, onlara kredi vermek, bilgi işlem yapmak ve veri toplamak ve belirli uygulama sorunlarını veya genel sorunları çözmek için bir koordinasyon merkezi oluşturuyoruz. Çalışmaları, üretim kullanım senaryoları ve uygulama geliştiricileri tarafından yeniden kullanılabilir hale gelir.

Bu, merkezi bir şirketin herkesi işe alarak ve her şeyi kendisi yaparak halledeceği, birbirinden farklı tüm hedef kitleleri birbirine bağlayan karmaşık, dört yönlü bir pazar gibidir. Bunun yerine, her şeyin açık kaynak olduğu ve herkesin kullanabileceği tek bir merkezde birleştirildiği açık bir platform yaratıyoruz.

Kullanıcıya ait yapay zeka kavramını, neden önemli olduğunu ve geleneksel yapay zeka modellerinden nasıl farklı olduğunu açıklayabilir misiniz?

Buradaki zıtlık, kategori olarak "açık kaynaklı yapay zeka"yı sevmememin nedenidir. Açık kaynakta çok şey var ve bu gerçekten önemli, ancak en önemli kısım bu modellerin belirli işlevler için optimize edilmiş olmasıdır. Google'da çalışırken amacım Google için daha fazla para kazanmak çünkü bu şekilde teşvik ediliyorum. Google'ın kârına bağlı olarak ikramiyeler, hisse senedi opsiyonları ve diğer avantajlar elde ediyorum. Büyük bir şirket bir modeli açık kaynak olarak kullansa bile, bu yine de o şirkete fayda sağlayacak bir iş kararıdır.

Bunun tam tersi ise her kullanıcıya fayda sağlayan yapay zekadır. Diyelim ki ilginç içerikler tüketmek ve sürekli öfkelenmemek istiyorum. Bunun için çok farklı bir operasyon modeline ve yapay zeka araştırmasına ihtiyacınız var. Mevcut araştırmalar, tanımlanmış hedeflere sahip kapalı laboratuvarlarda gerçekleştirilmektedir.

Geleneksel kâr amacı güden sistemlerde, başlangıçta bir startup olduğunuz, hedef kitlenizi büyüttüğünüz ve değer sağladığınız bir geçiş vardır. Bir noktada hedef kitlenize ya da onun büyük bir kısmına ulaşıyorsunuz. Artık gelirinizi artırmak için mevcut kullanıcı tabanından daha fazla para kazanmanız gerekiyor. Onlara zaten değer verdiniz, onlar da zaten sizin eşyalarınızı kullanıyorlar. Şimdi onların daha fazla zaman harcamasını ve onlardan daha fazla para kazanmasını nasıl sağlayacağınızı bulmanız gerekiyor.

Bu şirketlerin asıl sorunu burada yaşanıyor. Teknolojide, düşük hacim maliyetleri ve ağ etkileri nedeniyle normalde o dönüm noktasına ulaştığınızda çok sayıda rakip olur. Ancak burada teknolojide tekelsiniz ve değer elde etmeye başlıyorsunuz. Web3'ün devreye girdiği yer burası; çıkarıcı olmanızı gerektirmeyen bir ekonomi yaratmak. Kripto her yıl daha fazla gelir beyan etmeyi gerektirmez. Evet, insanlar sayının artmasını istiyor ama buna gerek yok. Bitcoin'in diyelim ki 65.000 dolarda olmasından memnun olabiliriz ve bu tamamen normal.

Herkesin katıldığı ve faydalandığı bir ekonomiye sahip olabiliriz. Sürekli büyümeye veya genişlemeye ihtiyacınız yok; Devletin bu haliyle sorun yok. Kullanıcıya ait yapay zeka ile peşinde olduğumuz kavramsal fark budur.

Eşitlik ve sürdürülebilirlikle uyumlu başka hangi yenilikleri araştırıyorsunuz?

Sürdürülebilirlik konusunda, Proof-of-Stake ağı olan NEAR için karbon nötr olmaya yatırım yaptık ve karbon kredileri, takip ve yeniden ağaçlandırma projelerimiz var. Bunlar önemlidir. İçimdeki yapay zeka araştırmacısı zihniyeti her zaman bu sorunları çözmek için daha karmaşık yapay zeka araçlarını nasıl geliştirebileceğimize bakıyor.

Kanser araştırmaları ve malzeme bilimi alanında arkadaşlarım var ve bu alanlar beni heyecanlandırıyor. Ancak aklımı uygulayabileceğim yer bu araştırmacılara yardımcı olacak daha iyi araçlar geliştirmektir. Bu alanlardaki veri bilimcileri genellikle iyi veri bilimi veya kodlama kaynaklarına erişime sahip değildir. Geliştiriciler çabalarını önemli ölçüde ölçeklendirebilirler.

Blockchain için de durum aynı: Sorunları çözmek için daha iyi ağlar kurmaları için insanları teşvikler ve koordinasyon araçlarıyla donatmak.

NEAR'da oluşturulmuş favori bir uygulamanız veya kullanım senaryonuz var mı?

Favorileri seçemiyorum, haha. Her kullanım durumu mükemmeldir. Ödemeler, sadakat ve işlemler için blok zincirini kullanan Sweatcoin gibi Web2'den kullanıcıya yönelik pek çok ürünün geldiğini görüyoruz. Kullanıcılarının çoğu NEAR kullandıklarını bile bilmiyor.

HOT ve Bitte gibi çoklu zincir haline gelen ve kullanıcıların birden fazla zincirde sorunsuz bir şekilde işlem yapmasına olanak tanıyan cüzdanlar var. Bitte'nin komutlar için doğal bir dil arayüzü bile var.

Ayrıca finansal uygulamalarımız, çok zincirli DEX'lerimiz, farklı varlıklar üzerinden kredi verme ve daha fazlası da var. Yapay zeka tarafında, NEAR Crowd gibi kitle kaynak uygulamaları yıllardır çalışıyor ve daha düşük maliyetlerle veri edinimini iyileştiriyor. Tüm bu parçalar bir araya geliyor ve NEAR'ın aktif kullanıcı sayısı katlanarak artıyor.

Birisi EthCC'de blockchain uygulamalarından daha fazla yan olay olduğunu tweetledi. Alan nasıl geliştirilebilir?

Bu yüzden AI Developer ve AI Hub'ı yapıyoruz. İnsanların uygulamalar geliştirmesini sağlamaya veya bunları oluşturmayı kolaylaştırmaya çalışabiliriz. Bu alanda pek çok yanlış yönlendirilmiş teşvik var ve sadece bunlardan bahsetmek sorunu çözmüyor. Mevcut uygulamaları kullanıcılarla buluşturmak, entegre etmek ve birbirine bağlamak için yatırım yaptık, bu nedenle Web3'te en fazla kullanıcıya sahibiz.

Tüketici uygulamaları oluşturmak zordur ve altyapı için bağış toplamak daha kolaydır. İnsanların daha fazla deney yapabilmesi ve yenilik yapabilmesi için uygulama geliştirme sürecini basitleştirmek istiyoruz.