A kezdeti modellkínálat felfedezése ORA protokollal

2024-be lépve, amikor a mesterséges intelligencia a kripto-narratívák új sarokkövévé vált, az AI-központú eszközkibocsátás ötlete új utakat nyitott meg a kreatív felfedezéshez. A BeInCrypto leült az ORA Protocol alapítójával, Kartin Wong, hogy megvitassák a kezdeti modellajánlatot (IMO). Ez az új koncepció már széles körben felkeltette a figyelmet, és új iparági szabvánnyá válhat.

Új korszak a mesterséges intelligencia fejlesztésében

Történelmileg a mesterséges intelligencia fejlesztését a bevételszerzés monolitikus megközelítése szabta meg, amely nagymértékben támaszkodott szabadalmaztatott modellekre és előfizetés-alapú szolgáltatásokra. Ez a modell korlátozza a szabad eszmecserét, és jelentős pénzügyi és erőforrás-alapú akadályokat állít a fejlesztők elé. Wong ORA-víziója az AI-innovátorok kritikus kihívásaival foglalkozik – elsősorban az AI-modellek bevételszerzésével és hozzáférhetőségével.

„A mesterséges intelligencia modellekkel manapság az a legnagyobb probléma, hogy még nem elég erősek ahhoz, hogy teljes mértékben megoldják azokat a problémákat, amelyeket meg kell oldani. A széles körű használathoz a technológiának csúcsminőségűnek kell lennie, mint például a ChatGPT, amely több száz millió dolláros befektetést igényelt egy nagy teljesítményű nyelvi modell kifejlesztéséhez. A legtöbb mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat, különösen saját területein, azzal küzd, hogy nincs elég pénze termékeik sikeres bevezetéséhez. A finanszírozás hiánya jelentős akadályt jelent számos mesterséges intelligencia-vállalat számára, amely termékeit piacra kívánja hozni.

Felismerve egy olyan új modell szükségességét, amely egyensúlyt teremt a nyílt forráskódú együttműködés és a pénzügyi életképesség között, az ORA bevezette az „IMO” fogalmát, amely az Initial Model Offering rövidítése. Lényegében az IMO alaptétele egyértelmű. Ha a tokenizálás mindenre vonatkozik, akkor az AI-modellek nem kiugróak, és tokenizálhatók az eszközkibocsátáshoz. Ez lehetővé teszi az alkotók számára, hogy megtérítsék befektetéseiket, és potenciálisan közvetlenül profitálhassanak fejlesztéseikből.

Például, miután 5 millió dollárt fektet be egy kiváló minőségű mesterséges intelligencia modellbe, az alkotó megnyithatja a forráskódot, hogy javítsa a képességeit. A modell tokenizálásával és a tokenek azonnali eladásra való felkínálásával, vagy a többségnek a közösségnek történő eladásával az alkotók előre jelezhetik a token értékének növekedését. Ez a stratégia egy sikeres modell elindítása után azonnal jelentős likviditást biztosít a modell készítőjének.

A felhasználók szemszögéből egy ilyen eszköz is nagyon vonzónak tűnik. Azok az egyének, akik bíznak egy adott AI-modellben, befektethetnek a kapcsolódó tokenbe. Amennyiben a modell alkalmazása gazdasági hasznot hoz, a befektetők részesedést kaphatnak ezekből az előnyökből.

„Például egy AI-modellt letettem a láncra, és minden alkalommal, amikor egy intelligens szerződés vagy felhasználó használni akarja, 0.01 ETH-t fizetnek nekem. Egy hét után körülbelül 10 000 ember hívja láncon, így a protokoll bevétele most 100 ETH egy hét alatt. Ez az ETH a modell tokentulajdonosaihoz kerül, a befektetésük nagyságától függően».

Az ORA Protocol alapítója hangsúlyozza annak fontosságát, hogy az embereket felvilágosítsák az IMO-ról és ezek hatásáról az AI-projektek finanszírozására. Ha egy modellajánlat sikeres, és tokenjének értéke meredeken emelkedik, felhívja az emberek figyelmét. Ez növeli az érdeklődést és a jövőbeni IMO-k iránti befektetéseket, növelve a mesterséges intelligencia szektor likviditását.

A paradigmaváltás megértése

Kartin elismeri, hogy a teljesen decentralizált és engedély nélküli ökoszisztéma felé vezető út tele van technikai kihívásokkal. Ide tartozik a modell integritásának biztosítása, a teljesítményszabványok fenntartása és a valódi decentralizáció a felhasználói bizalom vagy a modell minőségének veszélyeztetése nélkül.

Az ORA két ERC-szabvány, az ERC-7641 és az ERC-7007 segítségével küzdi le az akadályokat, az onchain AI orákulum mellett. Nézzük meg ezeket az összetevőket külön-külön.

• Az ERC-7641 egy ERC-20 kompatibilis token szabvány. Az IMO elindításához a fejlesztők összekapcsolják a modellt egy ERC-7641 eszközzel, és beállítják a tokenszámokat az intelligens szerződésben. A befektetők megvásárolják ezeket a tokeneket, és a részvényesekhez hasonlóan a token részesedésükkel arányos tulajdonjogot szereznek az AI-modellben. Az ERC-7641 protokoll nyereségfelosztási szabályokat határoz meg a szerződésben, lehetővé téve a token birtokláson alapuló automatikus nyereségmegosztást.
• Az ERC-7007 a mesterséges intelligencia által generált tartalom token szabványa, amely védi a hitelességet és az eredet nyomon követhetőségét. Karbantartja a mesterséges intelligencia által generált tartalom metaadatait a blokkláncon, és intelligens szerződéseket használ az automatikus ellenőrzéshez. A fejlesztők olyan technológiákat alkalmazhatnak, mint a zkML vagy az opML, hogy megbizonyosodjanak arról, hogy az AI által generált tartalom (AIGC) egy adott NFT-hez valóban egy bizonyos gépi tanulási modelltől és bemenetektől származik.
• Az ORA Onchain AI Oracle hitelesíti és operacionalizálja az AI-modelleket a blokkláncon, biztosítva, hogy az AI-modellek telepítése és működése teljes mértékben a láncon belül történjen, és fokozza működési folyamatuk átláthatóságát és hitelességét.

Az ORA egy további Optimistic Machine Learning (opML) technológiát is integrált. Az AI-modellek gyakran döntő versenyelőnyöket képviselnek, és ezek teljes felfedése alááshatja kereskedelmi értéküket – az opML nulla tudásalapú bizonyítékokat vagy hasonló kriptográfiai technikákat alkalmazhat a modell eredményeinek pontosságának megerősítésére anélkül, hogy felfedné a modell részleteit. Ez a módszer megőrzi a modell hitelességét és hatékonyságát, miközben megóvja bizalmasságát és egyedülálló előnyét.

Mindazonáltal Kartin elismeri, hogy a protokollnak még sok a tennivalója fő céljának elérése érdekében. 

„Az AI-modellek tokenizálásának fő problémája az, hogy azt akarjuk, hogy engedély nélküli és teljesen decentralizált legyen. 18 hónapot töltöttünk a kutatás-fejlesztéssel, hogy valósággá tegyük; ez nagyon forradalmi. De a probléma az, hogy mi vagyunk az egyetlenek, akik képesek működtetni egy opML könyvtárat, mert mi találtuk ki. Tehát jelenleg, ha egy AI-modellt szeretne tokenizálni, át kell mennie az ORA protokollon – vesszük a modellt, keresztbefordítjuk, majd megosztjuk a Docker-képet az összes csomóponttal stb. A jövőben teljesen decentralizált és engedély nélküli. Jelenleg decentralizált, de nem teljesen engedély nélküli».

Etikai vonatkozások és a szabályozási összehangolás útja

Az AI-modellek tokenizálása jelentős etikai kérdéseket vet fel, különösen a visszaélésekkel és az elszámoltathatósággal kapcsolatban. Az ORA Protocol ezeket a kihívásokat kettős stratégiával közelíti meg, amely az etikai irányelvekre és a szabályozási megfelelésre összpontosít. Kartin hangsúlyozza egy olyan irányítási keret létrehozásának fontosságát, amely igazodik a globális szabványokhoz, biztosítva, hogy a tokenizált AI-modellek lehetőségei ne haladják meg a társadalmi és szabályozási normákat.

„A legnagyobb etikai kihívás az IMO-ban az, hogy valójában nem maga az IMO. Valójában az AI Oracle. Ha egyszer egy AI-modellt helyez a blokkláncra, nem lehet leállítani, amíg az emberek használják. Így ez bizonyos aggályokat vet fel – például az emberek etikátlan tartalmat generálhatnak egy AI-modellel. De magának a blokkláncnak is ugyanezek az aggályai. Vannak, akik pénzmosásra használják, és nincs mód megállítani. Ha egyszer megteszi ezt Bitcoinon vagy Ethereumon, az teljesen decentralizált. Akkor egyszerűen nem tudod irányítani."

Az ORA alapítója megjegyzi, hogy amikor egy mesterséges intelligencia modellgyártó cég vállalja az IMO-t, a modelljük tokenizálásával biztosítják a teljes megfelelést, ami nem minősül értékpapírnak, különösen az Egyesült Államokban érvényes előírások betartásával. A megközelítés az, hogy minden mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat, függetlenül globális helyétől, felelősséget vállaljon a megfelelésért a különböző országokban eltérő törvények és rendelkezések miatt. Mivel az IMO elsődleges kedvezményezettje maga az AI-társaság, nekik kell eligazodniuk és be kell tartaniuk az adott ország jogi kereteit.

Például Szingapúr mesterséges intelligenciával és tokenizálással kapcsolatos szabályozása jelentősen eltérhet az Egyesült Államokban érvényes szabályozástól, ami megköveteli a szingapúri vállalatoktól, hogy önállóan kezeljék és enyhítsék az AI-modelljeikkel kapcsolatos esetleges etikai aggályokat. Ez magában foglalhatja az irányítási mechanizmusok bevezetését a tokeneken belül, vagy egy feketelista beágyazását az intelligens szerződésbe az AI-modell etikátlan használatának megakadályozása érdekében. A helyi felelősség és megfelelés ezen elve univerzálisan érvényes minden joghatóságban.

Új iparági szabvány 

A kriptovaluta narratívák és a mesterséges intelligencia szektor jelenlegi metszéspontja az AI termelésre gyakorolt ​​hatásából fakad. Ez a konvergencia különösen fontos, mert a blokklánc-technológia két jelentős kihívást is képes kezelni az AI-iparon belül. Az első a likviditás, amellyel az Initial Model Offerings (IMO) foglalkozni kezdett az AI-modellek finanszírozására szolgáló platform biztosításával. A második kihívás az átláthatóság biztosítása annak megakadályozása érdekében, hogy az IMO-kat átláthatatlannak vagy megbízhatatlannak tekintsék. A blokklánc technológia használatával ellenőrizhető ezeknek az ajánlatoknak a hitelessége, ami segít megoldani a bizalommal és az átláthatósággal kapcsolatos kérdéseket.

Kartin szilárdan hisz abban, hogy a termelési folyamataiban mesterséges intelligenciát használó valamennyi iparág látni fogja a tokenizált AI-modellek előnyeit, különösen az úgynevezett „on-chain supervisor” révén. Ez a koncepció a mesterséges intelligencia gyártási modelljeinek egy gyakori problémáját kezeli – nem a mesterséges intelligencia ember ellen fordulásától való félelmet, hanem a működési hibák gyakori előfordulását. Egy nagyobb nyelvi modell (LLM) észleli és megoldja az ilyen hibákat. Ha egy felhasználó hibát gyanít, jelentheti a problémát ennek az LLM-nek, és felméri, hogy az eredeti AI-modell nem tapasztal-e hibát. 

A leghatékonyabb felügyelő erre a célra a blokkláncon létezik. A magasabb költségek ellenére a fő előnye, hogy ez a felügyeleti mesterségesintelligencia-modell éjjel-nappal működőképes, biztosítva a helyi eszközökön telepített mesterséges intelligencia-modellek folyamatos teljesítményfigyelését. Ezért minden lokálisan működő AI-modell számára előnyös lehet egy tokenizált, láncon belüli AI-modellhez való kapcsolódás, amely állandó felügyelőként szolgál.

Záró gondolataiban Kartin megjegyzi, hogy az AI-kriptoteret körülvevő lelkesedés várhatóan mindaddig folytatódni fog, amíg új fejlesztések és áttörések születnek. Tekintettel erre a dinamikára, az AI-szektoron belüli lendület, amelyet a fejlődés és a blokklánc-integráció egyaránt táplál, valószínűleg még hosszú ideig fennmarad.

„A mesterséges intelligencia azért van, hogy maradjon, és amit itt csinálunk, az megoldja a világ összes mesterségesintelligencia-vállalatának fő problémáját. Ez tehát rengeteg értéket fog hozni a kriptográfiai eszközökbe, és több tonna értéket az összes mesterséges intelligencia-cégnek. Szerintem az IMO lesz az év története, az egész ciklusé. Úgy gondolom, hogy az idei év után 100%-ban iparági szabvány lesz a dolgok elvégzése, az AI-modell bevezetése.