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DAY 26
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我們的基因體時代-Web3 X 去中心化科學DeSci-探索基建系列 第 26

Web3 X 去中心化科學DeSci-AI、社群和Web3

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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:

  • GPU/CPU租用:運算效能的去中心化共享調用
  • 語言模型代幣化
  • Prompt代幣化
  • 結合密碼學的運算(零知識證明Zero-knowledge和機器學習):ex:Nova

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
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20231005/20103989WkJEGfcrBZ.png

Web3 相關的AI項目

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:

  • alethea.ai
    • Alethea AI的願景是通過將AI人格與NFTs相結合,創建智能NFT頭像(稱為iNFTs),以保留和發展人類的文化、故事和集體智慧。AI生成的內容將保留激發其創建的文化。此外,人們在與這些富有創造性和獨立的iNFTs互動時,將更深入地理解集體智慧。
  • SingularityNET
    • SingularityNET是由Dr. Ben Goertzel創立,旨在創建一個去中心化、民主的、包容性的和有益的人工智能(AGI)。這種AGI不依賴於任何中央實體,對所有人開放,並不僅限於單一公司或單一國家的狹窄目標。、
  • OpenMined
    • 聯邦學習的重要項目,專注在發展開源機器學習用在不取得敏感資料的方法,PySyft是他們主要的Library
  • Matrix
    • 本身是一個鏈,目前進展到3.0,結合神經科學和計算以及區塊鏈,專注在所謂的替身智慧(Avatar Intelligence),很怪所以很值得了解一下
  • Cortex
    • 本身是一個鏈,ZkMatrix是他們一個在以太坊上面的L2,利用零知識證明的方式來做驗證
  • Oraichain
    • 本身是一個鏈,主打目前所謂的AI oracle系統
  • Bittensor

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
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20231005/20103989Tw35vTFOL4.png

HuggingFace:AI社群的新樂巢

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20231007/20103989rVfQ6mod5L.png

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。

AI 與 Web3 的可能結合

當 AI 遇到 Web3,我們可以預見以下的可能性:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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

Awesome blockchain Ai

The Fast Evolving AI landscape


我們的基因體時代是我經營的部落格,如有對於合成生物學、生物資訊、檢驗醫學、資料視覺化、R語言有興趣的話,可以來交流交流!也可以追蹤我的工作IG,但就是偏向醫療為主,假如對去中心化科學有興趣,則可以進入到g0v的da0頻道中多多交流。


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