AI Phi Tập Trung Đang Phát Triển Khi Nhiều Giao Thức Hợp Tác
Lumerin, Morpheus và Exabits đang phối hợp để xây dựng một nền kinh tế tác nhân AI dựa trên blockchain, nhưng vấn đề về nhân tài và thời gian vẫn là những thách thức lớn.
Ngày càng nhiều dự án trí tuệ nhân tạo (AI) đang hợp tác để triển khai dịch vụ của họ trên các blockchain, tìm kiếm công nghệ phi tập trung để giải quyết các thách thức trong phát triển AI.
Sau vụ sáp nhập trị giá hàng tỷ đô la giữa Fetch.ai, SingularityNET và Ocean Protocol nhằm đối phó với sự kiểm soát của các gã khổng lồ công nghệ đối với AI sinh tạo, giờ đây nhiều giao thức khác đang tìm kiếm các chiến lược tương tự.
Giao thức mã nguồn mở Lumerin, chẳng hạn, đang hợp tác với Morpheus và Exabits để thúc đẩy một nền kinh tế “tác nhân AI” được hỗ trợ bởi tài nguyên máy tính phi tập trung.
Trong khi Morpheus kết nối người dùng với các dịch vụ AI và tài nguyên máy tính, Lumerin sẽ quản lý và chỉ đạo dòng dữ liệu qua mạng Morpheus và là nền tảng phần mềm nút cốt lõi. Exabits, một giao thức lớp cơ sở cho máy tính AI phi tập trung, cung cấp phần cứng máy tính cần thiết cho các phép toán phức tạp này.
Cơ sở hạ tầng phi tập trung này sẽ cho phép những gì các công ty hình dung như là tương lai của AI, trong đó các tác nhân có thể thực hiện các nhiệm vụ giữa các hệ sinh thái Web2 và Web3 thay mặt cho người dùng, khiến các dịch vụ tài chính như trao đổi, staking và hoán đổi token “dễ dàng như trò chuyện với Siri.”
“Chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mới của nền kinh tế tự động,” Ryan Condron, trưởng dự án tại Lumerin, nói với Cointelegraph.
Thị trường AI blockchain đang phát triển dự kiến sẽ đạt 703 triệu đô la vào năm 2025, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm kết hợp là 25,3%, theo các dự báo. Những vấn đề trong phát triển AI đang hỗ trợ sự mở rộng này. Theo các nhà nghiên cứu từ Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), những vấn đề này bao gồm việc tiếp cận dữ liệu hạn chế, các mô hình không linh hoạt, và thiếu minh bạch và trách nhiệm với dữ liệu và thuật toán bị ẩn giấu.
“Mô hình AI tập trung dễ bị thiên lệch và gia tăng rủi ro kiểm duyệt và độc quyền,” Lumerin cho biết trong một tuyên bố.
Việc phi tập trung hóa AI có thể đồng nghĩa với việc bối cảnh của người dùng không được lưu trữ bởi các hệ thống AI tập trung như ChatGPT hay Gemini, và các tương tác peer-to-peer sẽ riêng tư hơn, nhưng điều này không thiếu những thách thức.
Theo Condron, các công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực này vẫn đang gặp khó khăn với thời gian và nhân tài. “Phát triển phần mềm mã nguồn mở cho một mạng phi tập trung rất, rất khác biệt so với phát triển sản phẩm trong một công ty. Những thách thức về phối hợp và tính nhất quán ở cấp độ kỹ thuật rất khó điều hướng trong giai đoạn đầu của các dự án này,” ông lưu ý.
Doug Keeney, giám đốc marketing của Exabits, tin rằng AI độc lập là rất cần thiết để xây dựng một thế giới có lợi cho nhân loại. “Sở hữu trí thông minh của chúng ta đòi hỏi một cách tiếp cận phi tập trung đối với AI,” ông nói.
