在去年的鐵人賽系列,就開始探索AI跟區塊鏈的匯聚,但那時候老實說沒有太多論述,下面是那時候寫的文章:
我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci:機器學習與區塊鏈
我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci:機器學習與區塊鏈(II)
我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci:Raven Protocol
我們的基因體時代-Web3 & 去中心化科學DeSci:聯邦學習與區塊鏈
現在重新來看,會發現因為ChatGPT後,整個AI的行業因為生成式AI的異軍突起,一般人也體會到原來電腦跟人的對話幾乎是可以批敵,跟區塊鏈交融的速度更加速,因為需要一些驗證機制來避免這類工具的影響。
目前可以看到AI與區塊鏈的連結其實可以有很多方向上的結合:
我們可以看一下Messari研究對於去中心化機器學習方向的一些整理
不過可以明顯看到裡面其實缺少蠻多也算是蠻重要的項目,比如去年開始關注的Revel Protocol、Fetch.AI等等,我們把這些項目挑選如下:
其中,我們看一下Revel Protocol 在Twitter這邊分享他們近期對於區塊鏈和AI的看法和寫相關文章的Messari研究員Sami Kassab的貼文
Hugging Face是近期AI領域非常火紅的項目,很多生成式AI的開源項目其實都是放在Hugging Face上面,有點像是AI專屬的github,他本身是位於紐約的公司,主要做的是開發開源機器學習應用的工具。他們於2016年創立,最開始是做聊天機器人的。在做聊天機器人的過程中,他們創建了“Transformers”這個工具庫,這個工具庫用了一種很先進的技術叫做“Transformer”,在處理語言方面特別厲害。很多人都在用這個工具庫,它在GitHub(一個程序員分享代碼的地方)上非常受歡迎。基於“Transformers”工具庫的成功,Hugging Face還創建了一個平台叫做“Hugging Face Hub”,讓大家可以在這個平台上分享自己的機器學習模型和數據集。這個平台現在有超過200,000個模型和40,000個數據集,不僅僅是語言處理,還有視覺和音訊處理等等。
如今Hugging Face已成為在AI領域做語言翻譯、生成文字、建立問答系統時開源機器學習最長找尋的代碼庫。
當 AI 遇到 Web3,我們可以預見以下的可能性:
智能合約的優化:AI 可以幫助設計更加智能和高效的智能合約,自動執行和調整合約的條款。
去中心化的AI模型:在Web3的架構下,AI模型可以分散存儲和運行,這不僅可以提高安全性,還可以使得AI模型更加透明和可驗證。
數據隱私和安全:AI 可以幫助加密和保護用戶的數據,同時在Web3的環境下,數據的所有權真正歸還給用戶。
去中心化的市場預測:結合AI的預測能力和Web3的透明性,我們可以建立一個更加公正和準確的市場預測系統。
增強的用戶體驗:AI 可以根據用戶的行為和偏好,提供更加個性化的Web3服務和內容。
閱讀參考:
What are AI Tokens and 7 AI Crypto Projects to Watch
Attention AI Devs Decentralized GPU Marketplaces are Here
Decentralizing Machine Learning
Infra Brief: Akash GPU Mainnet, Fleek Edge Network, and More
The Fast Evolving AI landscape
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