Ai cần thông tin chính xác và lớn và đây là cách mà Blockchain có thể cung cấp

Câu nói "thông tin là dầu của thế kỷ 21", viết bởi cựu Gartner Peter Sondergaard vào đầu những năm 2010, mô tả tầm quan trọng của kiến thức trong một thế giới số.

Với sự giới thiệu của trí tuệ nhân tạo (AI) cho đại đa số, tuy nhiên, câu chuyện này đã được chỉnh sửa qua những năm qua. Do lượng dữ liệu cần thiết để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ AI lớn (LLM) quá lớn, dữ liệu đã trở thành vàng mới. Trong khoảng thời gian tương đối hẹp là năm năm, tổng lượng dữ liệu toàn cầu được tạo ra, chụp ảnh, sao chép và tiêu thụ sẽ tăng gấp ba lần, theo thống kê từ Statista.

Tác động của AI không thể phủ nhận trong vũ trụ dữ liệu, và nhà đầu tư dường như đang đặt tiền của họ vào nơi mà dữ liệu đi đến. Crunchbase ước lượng rằng hơn 1 trong mỗi bốn đô la đã được đầu tư vào các công ty tại Mỹ đang làm việc trên các dự án liên quan đến AI vào năm 2023, gấp đôi so với khung thời gian bốn năm trước đó.

Tỷ lệ vốn đầu tư khởi nghiệp ở Mỹ dành cho các công ty làm việc trên dự án về AI. Nguồn: Crunchbase

Những con số ấn tượng này tạo nên cuộc đua với dòng vốn lớn vào việc đầu tư vào AI, và các tổ chức sớm nhận ra rằng AI đang phải đối mặt với những thách thức với quy mô lớn đáng kinh ngạc cho một ngành công nghiệp đang trên con đường vượt qua mức 200 tỷ đô la vào năm 2024 và được dự kiến đạt 1,81 nghìn tỷ đô la vào năm 2030.

Tại sao AI cần blockchain?

AI sử dụng dữ liệu như là nguồn sống của mình, dữ liệu này có thể làm phong phú hoặc độc hại cuộc sống kỹ thuật số dựa trên cách quản lý và vận hành của nó. Nếu dữ liệu đưa vào AI không chính xác và được xác minh, nguy cơ tạo ra sự chệch lệch trong AI tăng lên đáng kể. Để AI sẵn sàng cho quy mô ảnh hưởng lớn mà công nghệ hứa hẹn, cần phải hạn chế các ảo tưởng, quản lý mối lo ngại về sự chệch lệch, và tránh vi phạm quyền sở hữu trí tuệ.

Sự phát triển của AI đặt ra một vấn đề tăng trưởng mũi nhọn trong xử lý dữ liệu, tạo ra nhu cầu ngày càng lớn cho việc xác minh và xác thực thông tin. Nếu các tổ chức lớn và gần như mọi doanh nghiệp sử dụng các công cụ hiệu suất và năng suất khổng lồ này trong thời đại thông tin thì cần phải chính xác.

Nhờ vào những tính năng bẩm sinh như không thể sửa đổi, có thể truy vết và minh bạch, blockchain đứng đây như một sự kết hợp hoàn hảo để giải quyết những cơn đau đầu lớn liên quan đến AI. Sử dụng sức mạnh của phân cấp chắc chắn có thể cho phép duy trì sự thật có thể xác minh qua thời gian. Tuy nhiên, blockchain đã quá bận rộng rải và lập trình cho đủ tuổi mà không chỉ làm chủ mà còn giải quyết ba ác mộng của bảo mật, khả năng mở rộng và phân cấp - để giúp đỡ các doanh nghiệp tìm một cơ sở hạ tầng đáng tin cậy để thành lập cửa hàng trong không gian AI.

Khả năng mở rộng và tương tác

Hầu hết các mạng blockchain gặp khó khăn để đáp ứng nhu cầu băng thông hiện nay, làm cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng như vậy trở nên khả thi cho sự tăng trưởng mạnh mẽ của dữ liệu là gần như không thể. Với mạng lưới multichain dạng nhiều mảnh của mình cho phép xử lý song song của các giao dịch, Polkadot nhắm tới việc loại bỏ những chướng ngại dẫn đến tắc nghẽn trong các mạng kế thừa.

Sharding là một kỹ thuật đã được thiết lập trong khoa học máy tính cho phép xử lý lượng lớn dữ liệu bằng cách chia nhỏ nó thành các đoạn nhỏ, dễ quản lý hơn. Khi được sử dụng trong bối cảnh blockchain, mạng multichain sharded của Polkadot cho phép xử lý đồng thời nhiều giao dịch trên nhiều chuỗi. Điều này cải thiện khả năng mở rộng và định vị Polkadot như một cơ sở hạ tầng lý tưởng để xử lý sự bùng nổ dữ liệu do AI điều khiển.

Ngoài những lợi ích cốt lõi mà hệ thống cung cấp ở cấp độ cơ sở hạ tầng, hệ sinh thái Polkadot cũng chứa nhiều parachain - các chuỗi khối tầng đối lập 1 chức năng trong mạng Polkadot để mở rộng khả năng của nó. Dưới đây là một số ví dụ:

Bảng tri thức phi tập trung

AI chỉ tốt và hiệu quả dựa vào dữ liệu mà nó được huấn luyện, và đây chính là lý do tại sao "đưa" nó với dữ liệu được xác minh cực kỳ quan trọng để ngăn AI khỏi ảo tưởng. OriginTrail, một parachain Polkadot đang xây dựng một bảng tri thức phi tập trung, nhằm mục đích giải quyết các vấn đề về tính xác thực của dữ liệu.

OriginTrail sắp xếp các tài sản tri thức quan trọng, giúp chúng trở nên có thể khám phá và xác minh bằng sức mạnh của phân cấp. Thay vì tin tưởng vào một bên trung ương để tạo và giữ bảng tri thức mà AI dựa trên để huấn luyện và thực hiện truy vấn, OriginTrail khuyến khích một mạng mở của các tài sản tri thức - dữ liệu chuỗi cung ứng, chi tiết sản phẩm hoặc thông tin thực tế khác - mà bất kỳ ai cũng có thể đóng góp và xác minh.