AI & Crypto: tiga wilayah ini layak diikuti

Solusi MLOps, hardware terdistribusi, dan pelacakan berbasis blockchain akan membuka jalan bagi masa depan AI yang lebih Desentralisasi dan inklusif.

Menulis: io.net

Kompilasi: Alex Liu, Foresight News

Kecerdasan buatan telah menjadi salah satu kekuatan yang paling terpusat di dunia dengan cepat. Pengembangan dan implementasi kecerdasan buatan memerlukan sumber daya yang besar - termasuk modal besar, kemampuan komputasi yang maju, dan tenaga ahli yang sangat terkhusus. Tentu saja, hanya organisasi dengan sumber daya terkaya yang mampu berinvestasi dalam infrastruktur terdepan dan menarik bakat terbaik, sementara perusahaan yang lebih kecil sulit mengikuti.

Dalam situasi konvensional, MLOps (Machine Learning Operations, operasi pembelajaran mesin) dikendalikan oleh organisasi besar yang mengelola semua hal mulai dari pengumpulan data hingga pelatihan dan implementasi model. Ekosistem tertutup ini menguasai bakat dan sumber daya, menciptakan hambatan besar bagi perusahaan baru dan perusahaan kecil.

Salah satu cara paling menarik dari tantangan blockchain terhadap sentralisasi adalah mendukung model kecerdasan buatan tanpa izin dan desentralisasi. Dengan memanfaatkan komunitas terdistribusi untuk melindungi, memvalidasi, menyesuaikan, dan memverifikasi setiap tahap proses implementasi LLM (Large Language Model), kami dapat mencegah sedikit peserta memonopoli bidang kecerdasan buatan.

io.net sedang memantau persimpangan kecerdasan buatan dan blockchain dengan cermat, menentukan tiga area kunci yang dapat mengubah bentuk.

MLOps Terdistribusi

Dalam MLOps tradisional, perusahaan teknologi besar memiliki keunggulan. Mereka memiliki monopolisasi sumber daya bakat dan mengoperasikan segalanya secara internal. Di sisi lain, MLOps Desentralisasi menggunakan blockchain dan Token insentif untuk menciptakan jaringan terdistribusi, memungkinkan partisipasi yang lebih luas dalam seluruh siklus pengembangan kecerdasan buatan.

Dari penandaan data hingga penyetelan model, jaringan Desentralisasi dapat diperluas dengan lebih efisien dan adil. Basis data bakat dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan kompleksitas, yang membuat pendekatan ini sangat efektif di bidang-bidang profesional di mana bakat biasanya terkonsentrasi di perusahaan-perusahaan yang kaya akan dana.

Contoh CrunchDao, mereka membangun model Desentralisasi yang mirip dengan Kaggle di mana bakat kecerdasan buatan dapat bersaing untuk memecahkan masalah bagi perusahaan perdagangan. Dengan semakin umumnya kumpulan data tertentu, perusahaan akan semakin bergantung pada jaringan bakat ini untuk memberikan pengawasan, penyesuaian, dan optimasi oleh ‘orang di dalam lingkaran’. Proyek lainnya, Codigo, menggunakan pendekatan serupa dengan membangun jaringan Desentralisasi yang terdiri dari pengembang enkripsi yang mendapatkan Token untuk melatih dan meningkatkan model bahasa yang khusus untuk Aset Kripto.

Perangkat Keras Terdistribusi

Salah satu hambatan terbesar dalam pengembangan kecerdasan buatan saat ini adalah mendapatkan GPU kelas atas, seperti Nvidia A100 dan H100. Mereka sangat penting untuk melatih model kecerdasan buatan skala besar, tetapi biayanya terlalu tinggi bagi sebagian besar perusahaan rintisan. Sementara itu, perusahaan seperti AWS sedang melakukan transaksi langsung dengan Nvidia, yang lebih membatasi akses bagi perusahaan kecil.

Itulah mengapa model Desentralisasi berbasis blockchain seperti io.net diperlukan. Dengan memungkinkan orang menguangkan GPU yang tidak terpakai (baik berada di pusat data, fasilitas Penambangan Aset Kripto, atau bahkan konsol game), perusahaan kecil dapat memperoleh kekuatan komputasi yang dibutuhkan dengan biaya yang sangat rendah. Ini adalah alternatif yang tidak memerlukan izin dan efisien secara ekonomi bagi penyedia cloud tradisional, tanpa risiko audit atau biaya tinggi.

Pelacakan Terdistribusi

Seperti yang dikatakan oleh Balaji Srinivasan, “kecerdasan buatan adalah produk digital yang kaya, sedangkan Aset Kripto adalah aset digital yang langka; kecerdasan buatan dihasilkan, sementara Aset Kripto diverifikasi.” Dengan semakin bergantungnya model kecerdasan buatan pada data baru, pribadi, bahkan dilindungi hak cipta, dan dengan ancaman aset digital palsu yang semakin besar, memastikan sumber data dan lisensi yang tepat menjadi semakin penting.

Ketika menyangkut model kecerdasan buatan yang melatih data yang dilindungi tanpa persetujuan yang tepat, pelanggaran hak cipta merupakan masalah serius. Di sinilah solusi jejak Desentralisasi menonjol. Dengan buku besar transparan dan Desentralisasi menggunakan blockchain, kita dapat melacak dan memverifikasi data sepanjang siklus hidup data (dari pengumpulan hingga implementasi) tanpa bergantung pada lembaga pusat. Ini menambahkan lapisan kepercayaan, tanggung jawab, dan penghormatan terhadap hak data, yang sangat penting untuk perkembangan masa depan kecerdasan buatan.

Kesimpulan

Kombinasi kecerdasan buatan dan teknologi blockchain menyediakan metode baru yang menarik untuk menghadapi ancaman sentralisasi dalam pengembangan kecerdasan buatan. Desentralisasi MLOps, perangkat keras terdistribusi, dan solusi jejak balik berbasis blockchain berperan dalam menciptakan ekosistem kecerdasan buatan yang lebih adil dan dapat diperluas. Model-model ini memungkinkan jaringan bakat yang dinamis, memanfaatkan sumber daya komputasi yang tidak terpakai, dan memastikan keandalan data, membuka jalan bagi masa depan kecerdasan buatan yang lebih desentralisasi dan inklusif.