"Mạng lưới khuyến khích có thể tiết kiệm hàng triệu đô la cho chi phí tính toán trí tuệ nhân tạo"

Mạng lưới phân tán làm mọi thứ phức tạp hơn, nhưng mạng lưới phân tán có thể xử lý các vấn đề phức tạp. Khi đến việc giải quyết nhu cầu dữ liệu tính toán khổng lồ của trí tuệ nhân tạo, vấn đề có thể chỉ phức tạp đủ để cần phải phân tán.

Mạng lưới khuyến khích là một hình thức của mạng lưới phân tán thưởng cho hành vi cá nhân mang lại lợi ích cho toàn bộ mạng lưới, tạo ra một tư duy "sinh thái". Sự khác biệt giữa một hệ sinh thái đơn giản và một mạng lưới khuyến khích là sự chủ đạo và cơ chế của nó. Một hệ sinh thái thường là một sự cố may mắn, tổng hợp từ những lực lượng cạnh tranh quyết định họ tốt hơn khi làm việc trong những giới hạn cụ thể thay vì bên ngoài nhóm. Một mạng lưới khuyến khích được thiết kế cho sự thành công chung từ ngày đầu.

Nhưng điều này làm sao liên quan lại với trí tuệ nhân tạo? Hãy tưởng tượng ứng dụng trí tuệ nhân tạo có thể mở rộng được mô tả như một cỗ máy sản xuất câu trả lời đơn giản từ các bộ dữ liệu cực lớn bằng sức mạnh tính toán, giống như xăng trong một chiếc ô tô. Một cỗ máy mạnh nhỏ hoá và muốn câu trả lời nhanh hơn, càng tiêu thụ nhiều xăng hơn, và những mô hình trí tuệ nhân tạo lớn và phức tạp nhất tiêu thụ nhiều lần những gì mà mô hình nhỏ hơn làm: GPT-4 của OpenAI tốn 78 triệu đô la để đào tạo, trong khi Gemini Ultra của Google tốn 191 triệu đô la. Với những con số lớn như vậy, một hệ thống có thể giảm đầu tư phần cứng và phân bổ tài nguyên để giảm chi phí tổng cộng trong khi không phân biệt những người tham gia là quan trọng - và đó chính là điều mà mạng lưới khuyến khích làm.

Liên quan: Blockchain có vai trò trong ngăn chặn tác động xấu của trí tuệ nhân tạo

Tính chất chiếm trọn và việc trao thưởng token là rất quan trọng đối với sự thành công của mạng lưới khuyến khích. Bằng cách khuyến khích người dùng tham gia vào hành vi mang lại lợi ích cho tất cả mọi người, người sáng lập của mạng lưới khuyến khích đảm bảo rằng giá trị của hệ sinh thái đó tiếp tục tăng lên ở mức cơ bản và thông qua hành động của người dùng của nó chứ không phải dựa vào lòng tốt hoặc ý định của người khác. Sử dụng một token cho phép hệ thống khuyến khích này được định hình đến mức thưởng nhỏ nhất, tạo ra một nền kinh tế thực sự phức tạp và phúc lợi cho người tham gia hoạt động.

Có nhiều ví dụ tốt có ở đó. Numeraire (tên gọi khác là Numerai) là một quỹ đầu tư dựa trên dữ liệu khoa học máy tính được thưởng cho việc dự đoán chính xác thị trường chứng khoán. Farcaster là một giao thức mạng xã hội phi tập trung được thiết kế để cung cấp người dùng sự kiểm soát lớn hơn đối với nội dung của họ trong đó người dùng có thể sở hữu dữ liệu của mình và có một đồ thị xã hội có thể chuyển qua các nền tảng khác nhau. Trong cả hai trường hợp, họ đã đưa ra các mô hình truyền thống - giao dịch và xuất bản - và các vấn đề cũ - dự đoán thị trường và thu hút sự chú ý - và giải quyết chúng thông qua việc đưa ra nước này. Cả hai ngành hỏi có mà nói đang chứng kính bằng một ngưỡng cửa tương đối thấp cho những người tham gia của mình, ít nhất ở phải cứng rẽ thấp, và cả hai đã chứng kính sự tích hợp đáng kể trong những thập kỷ trước.

Hợp lý rằng mạng lưới khuyến khích sẽ là một giải pháp hữu ích cho việc giải quyết thách thức chính của thế kỷ 21, đó là việc áp dụng trí tuệ nhân tạo và tác động của nó lên nhu cầu tính toán, đôi khi còn được biết đến là "tính toán".

Nhưng hãy trở lại với mạng lưới khuyến khích. Để thực sự phân tán, các động lực không chỉ cần khuyến khích hành vi có lợi cho mạng lưới mà còn cần được lập trình và sau đó được chấp nhận bởi đa số, không phải được quyết định và thích nghi bởi một số ít. Họ phải công bằng nhưng có thể mở rộng, cá nhân hóa cho người dùng nhưng chấp nhận sự đa dạng. Họ còn phải đơn giản đến mức có thể được hiểu hoặc ít nhất được tin tưởng. Điều này ngụ ý hoặc các trường hợp sử dụng đơn giản hoặc một lượng tri thức đáng kinh ngạc. Làm thế nào những người thườn có thể thiết kế những động cơ đáng kinh ngạc như vậy?

Bước đầu tiên để giải quyết các vấn đề phức tạp thường là chia nhỏ và giải quyết chúng một cách riêng biệt. Cấu trúc động cơ lớp do chính vấn đề đó, đối phó với các vai trò và đóng góp khác nhau của người dùng một cách riêng biệt và thưởng cho giá trị lớn với phần thưởng lớn. Các cơ chế điều chỉnh động cơ động như hy vọng của một mạng lưới thần kinh có thể cũng điều chỉnh phần thưởng dựa trên các điều kiện mạng để khuyến khích các nhiệm vụ cần thiết mà không thực hiện tốt hoặc ngắn hạn nhưng không tích cực của hệ thống. Hệ thống đánh giá uy tín ưu tiên hành động lâu dài, chất lượng cao và bền vững hơn nhanh chóng cơ hội mang lại sự ổn định cho quần thể người dùng và cũng có thể khuyến khích người mới vào tham gia nỗ lực bổ sung để tự xác lập, trong khi công nghệ tập trung vào quyền riêng tư như bằng chứng không biết không thể làm tăng sự tham gia mà không gặp sự phê bình.

Liên quan: Độc quyền: Mike Flood đang làm chấn động Quốc hội về tiền điện tử

Mục tiêu, khi đến tính, là một hệ thống bao gồm cả những tổ chức nhỏ lẫn lớn trong khi vẫn công bằng với cả hai, một hệ thống phản ứng theo nhu cầu của thị trường mà không cần cơ sở dự phòng và có thể nâng cấp hoặc tái sử dụng tài sản của mình mà không phụ thuộc (chỉ) vào những người chơi lớn. Đó là một hệ thống không che mắt cho người dùng và nhà cung cấp và cho phép thương mại hóa tài sản và sở hữu trí tuệ vì lợi ích của tất cả mọi người.

Bạn có thể làm gì về thông tin này trong thực tế? Như mọi khi, làm việc tự kiểm tra của bạn. Xem các dự án như ThoughtAI (THT), Bittensor (TAO), và Ocean Protocol (OCE