แหล่งที่มา: Bitroot

วิธีที่มนุษย์โต้ตอบกับคอมพิวเตอร์ได้ผ่านการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานสองประการ ซึ่งแต่ละประการได้เปลี่ยนแปลงโลกดิจิทัลไปอย่างสิ้นเชิง ประการแรกคือ "การปฏิวัติการใช้งาน" จาก DOS ไปสู่ส่วนต่อประสานผู้ใช้แบบกราฟิก (GUI) ซึ่งแก้ปัญหาหลักที่ผู้ใช้ "รู้วิธีใช้งาน" คอมพิวเตอร์ได้ ด้วยการนำองค์ประกอบภาพ เช่น ไอคอน หน้าต่าง และเมนูมาใช้ ซอฟต์แวร์ Office และเกมต่างๆ จึงได้รับความนิยม และวางรากฐานสำหรับการโต้ตอบที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ต่อมา การเปลี่ยนแปลงประการที่สองคือ "การปฏิวัติสถานการณ์" จาก GUI ไปสู่อุปกรณ์พกพา ซึ่งแกนหลักคือการแก้ปัญหาความต้องการของผู้ใช้ "ทุกเวลา ทุกสถานที่" ซึ่งนำไปสู่การพัฒนาแอปพลิเคชันมือถืออย่าง WeChat และ Douyin ที่เฟื่องฟู และทำท่าทางต่างๆ เช่น การเลื่อนภาษาดิจิทัลสากล

ปัจจุบัน มนุษย์อยู่ในจุดสูงสุดของการปฏิวัติปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ระลอกที่สาม ซึ่งเรียกว่า "การปฏิวัติเจตนา" หัวใจสำคัญของการปฏิวัติครั้งนี้คือการทำให้คอมพิวเตอร์ "เข้าใจคุณได้ดีขึ้น" นั่นคือ ระบบ AI สามารถเข้าใจและคาดการณ์ความต้องการและความตั้งใจที่ลึกซึ้งของผู้ใช้ได้ แทนที่จะดำเนินการตามคำสั่งที่ชัดเจนเท่านั้น การเปลี่ยนแปลงนี้ถือเป็นวิวัฒนาการพื้นฐานของกระบวนทัศน์การประมวลผลจาก "คำสั่งที่ชัดเจน" ไปสู่ "ความเข้าใจและการคาดการณ์โดยปริยาย" AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือสำหรับการทำงานอีกต่อไป แต่กำลังพัฒนาเป็นชั้นของปัญญาประดิษฐ์เชิงทำนายตลอดการโต้ตอบดิจิทัลทั้งหมด ตัวอย่างเช่น เครือข่าย AI ที่ขับเคลื่อนด้วยเจตนาสามารถคาดการณ์และปรับตัวตามความต้องการของผู้ใช้ ปรับการใช้ทรัพยากรให้เหมาะสม และสร้างกระแสคุณค่าใหม่ ในด้านโทรคมนาคม การทำงานอัตโนมัติตามเจตนาช่วยให้เครือข่ายปรับตัวตามความต้องการและเงื่อนไขที่เปลี่ยนแปลงได้แบบเรียลไทม์ จัดสรรทรัพยากรแบบไดนามิก และมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่นยิ่งขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิก เช่น 5G ความสามารถในการจัดการความซับซ้อนจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง

ความเข้าใจเจตนาของผู้ใช้ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นนี้มีความสำคัญต่อการใช้งาน AI ในวงกว้างและการสร้างมูลค่า ดังนั้น ความสมบูรณ์ ความเป็นส่วนตัว และการควบคุมโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานที่รองรับ AI จึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง

อย่างไรก็ตาม "การปฏิวัติเจตนา" นี้ยังนำมาซึ่งความซับซ้อนอีกด้วย แม้ว่าอินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติจะถือเป็นระดับสูงสุดของการแยกส่วน - ผู้ใช้จำเป็นต้องแสดงเจตนาเท่านั้น - ความท้าทายของ "วิศวกรรมสัญญาณ" แสดงให้เห็นว่าการแสดงเจตนาที่ชัดเจนต่อระบบ AI นั้นอาจต้องใช้ความรู้ทางเทคนิคแบบใหม่ด้วย สิ่งนี้เผยให้เห็นถึงความขัดแย้งที่อาจเกิดขึ้นได้: AI มุ่งหวังที่จะลดความซับซ้อนของการโต้ตอบของผู้ใช้ แต่เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เหมาะสม ผู้ใช้จำเป็นต้องเข้าใจอย่างลึกซึ้งถึงวิธี "พูดคุย" กับระบบที่ซับซ้อนเหล่านี้ เพื่อสร้างความไว้วางใจอย่างแท้จริงและรับรองว่าระบบ AI จะได้รับการชี้นำและควบคุมอย่างมีประสิทธิภาพ ผู้ใช้จะต้องสามารถ "มองเข้าไปข้างใน" และเข้าใจและชี้นำกระบวนการตัดสินใจของตนเอง สิ่งนี้เน้นย้ำว่าระบบ AI จะต้องไม่เพียง "ชาญฉลาด" เท่านั้น แต่ยังต้อง "เข้าใจได้" และ "ควบคุมได้" โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อระบบเหล่านี้เปลี่ยนจากการทำนายอย่างง่ายไปสู่การดำเนินการอัตโนมัติ

"การปฏิวัติเจตนา" ครั้งนี้ทำให้โครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานมีความต้องการพื้นฐาน ความต้องการข้อมูลและทรัพยากรคอมพิวเตอร์จำนวนมหาศาลของ AI หากยังคงถูกควบคุมโดยหน่วยงานส่วนกลาง จะทำให้เกิดข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวอย่างร้ายแรง และนำไปสู่การผูกขาดสิทธิ์ในการตีความเจตนาของผู้ใช้ ในฐานะ "ชั้นปัญญาประดิษฐ์เชิงทำนาย" ที่มีอยู่ทั่วไป ความสมบูรณ์ ความเป็นส่วนตัว และการควบคุมโครงสร้างพื้นฐานของ AI จึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง ความต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่ง เป็นส่วนตัว และควบคุมได้นี้ รวมถึงความสามารถของ AI ที่จะ "ปรับตัวให้เข้ากับความสามารถที่เกิดขึ้นใหม่ เข้าใจความแตกต่างในบริบท และเชื่อมช่องว่างระหว่างการแสดงออกของผู้ใช้และความต้องการที่แท้จริง" เป็นตัวขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงไปสู่รูปแบบกระจายอำนาจ การกระจายอำนาจทำให้มั่นใจได้ว่า "ชั้นเจตนา" นี้จะไม่ถูกผูกขาดโดยหน่วยงานเพียงไม่กี่แห่ง ทนต่อการเซ็นเซอร์ และปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ผ่านการระบุตำแหน่งข้อมูล ดังนั้น "การปฏิวัติเจตนา" ไม่ใช่แค่ความก้าวหน้าในเทคโนโลยี AI เท่านั้น แต่ยังขับเคลื่อนวิวัฒนาการของสถาปัตยกรรมพื้นฐานของ AI ไปสู่การกระจายอำนาจเพื่อปกป้องอำนาจตัดสินใจของผู้ใช้และหลีกเลี่ยงการผูกขาดแบบรวมศูนย์เหนือสิทธิในการตีความเจตนาอีกด้วย

"การปฏิวัติเจตนา" ของ AI และการแสวงหา "การกระจายอำนาจ" ของ Web3

ในยุคเทคโนโลยีปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ Web3 ถือเป็นเทคโนโลยีล้ำสมัยสองอย่างที่สร้างความปั่นป่วนอย่างไม่ต้องสงสัย AI กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน การศึกษา และการจัดการห่วงโซ่อุปทานอย่างล้ำลึก โดยจำลองความสามารถในการเรียนรู้ การคิด และการใช้เหตุผลของมนุษย์ ในเวลาเดียวกัน Web3 เป็นตัวแทนของชุดเทคโนโลยีที่ออกแบบมาเพื่อกระจายอำนาจอินเทอร์เน็ต โดยมีบล็อคเชน แอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจ (dApps) และสัญญาอัจฉริยะเป็นแกนหลัก หลักการพื้นฐานของ Web3 คือ การเป็นเจ้าของดิจิทัล ความโปร่งใส และความไว้วางใจ และมีเป้าหมายเพื่อสร้างประสบการณ์ดิจิทัลที่ปลอดภัยและเน้นผู้ใช้มากขึ้น โดยที่ผู้ใช้มีอำนาจควบคุมข้อมูลและทรัพย์สินของตนเองได้มากขึ้น

การบรรจบกันของ AI และ Web3 ถือเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกอนาคตแบบกระจายอำนาจ การผสมผสานข้ามสายงานนี้ก่อให้เกิดการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ ความสามารถของ AI ช่วยเพิ่มการทำงานของ Web3 ได้อย่างมาก และในทางกลับกัน Web3 ก็มีบทบาทเร่งปฏิกิริยาในการแก้ไขข้อกังวลและข้อจำกัดที่มีอยู่ใน AI แบบรวมศูนย์ สร้างสถานการณ์ที่เป็นประโยชน์ร่วมกันสำหรับทั้งสองฝ่าย

การบรรจบกันนี้ก่อให้เกิดประโยชน์มากมาย:

ความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น:

ความสามารถของ AI ในการระบุรูปแบบจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยเพิ่มความสามารถด้านความปลอดภัยของเครือข่าย Web3 ได้อย่างมาก โดยป้องกันการละเมิดความปลอดภัยโดยการระบุช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้นและตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติ ความไม่เปลี่ยนแปลงของบล็อคเชนยังมอบสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและป้องกันการปลอมแปลงสำหรับระบบ AI อีกด้วย

ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ได้รับการปรับปรุง:

ด้วยความสามารถของ AI แอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจที่ชาญฉลาดจึงเกิดขึ้นและมอบประสบการณ์ใหม่ๆ ให้กับผู้ใช้ การปรับแต่งที่ขับเคลื่อนโดย AI สามารถมอบประสบการณ์ที่ปรับแต่งได้ซึ่งตรงกับความต้องการและความคาดหวังของผู้ใช้ได้อย่างสมบูรณ์แบบ จึงช่วยเพิ่มความพึงพอใจและการมีส่วนร่วมกับแอปพลิเคชัน Web3

การทำงานอัตโนมัติและประสิทธิภาพ: AI ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการในระบบนิเวศ Web3 การทำงานอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนโดย AI ซึ่งมักจะรวมเข้ากับสัญญาอัจฉริยะ สามารถจัดการธุรกรรม การยืนยันตัวตน และงานปฏิบัติการอื่นๆ โดยอัตโนมัติ ทำให้ความจำเป็นในการมีคนกลางลดลงอย่างมากและลดต้นทุนการดำเนินงาน

ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลอันทรงพลัง:

Web3 สร้างและจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากบนเครือข่ายบล็อคเชน AI มีความสำคัญอย่างยิ่งในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่ดำเนินการได้จากข้อมูลนี้ ช่วยให้องค์กรต่างๆ ตัดสินใจตามข้อมูล ตรวจสอบประสิทธิภาพของเครือข่าย และรับรองความปลอดภัยโดยตรวจจับความผิดปกติและภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นแบบเรียลไทม์

การผสมผสานนี้ไม่ใช่แค่การซ้อนทับของเทคโนโลยีธรรมดาๆ แต่เป็นความสัมพันธ์แบบพึ่งพาอาศัยกันที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ซึ่งความสามารถในการวิเคราะห์และคุณสมบัติอัตโนมัติของ AI ช่วยเพิ่มความปลอดภัย ประสิทธิภาพ และประสบการณ์ของผู้ใช้ Web3 ในขณะที่การกระจายอำนาจ ความโปร่งใส และความไว้วางใจที่ลดลงของ Web3 จะจัดการกับปัญหาการรวมศูนย์โดยธรรมชาติของ AI และข้อกังวลทางจริยธรรมโดยตรง การเสริมแรงซึ่งกันและกันนี้แสดงให้เห็นว่าไม่มีเทคโนโลยีเดียวที่สามารถบรรลุศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงอย่างเต็มที่ได้อย่างอิสระ เทคโนโลยีเหล่านี้พึ่งพาซึ่งกันและกันเพื่อสร้างอนาคตดิจิทัลที่กระจายอำนาจอย่างแท้จริง ชาญฉลาด และยุติธรรมร่วมกัน แนวทางฟูลสแต็กของ Bitroot สร้างขึ้นจากความเข้าใจนี้ และมุ่งหวังที่จะบรรลุการบูรณาการที่ราบรื่นระหว่างเลเยอร์ต่างๆ เพื่อสร้างการทำงานร่วมกันแทนที่จะเป็นการรวบรวมส่วนประกอบที่หลวมๆ

การรวมกันของเทคโนโลยีทั้งสองเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้สำหรับการพัฒนา แต่ต้องเผชิญกับความขัดแย้งและความท้าทายที่ฝังรากลึก

สิ่งที่กล่าวมาข้างต้นได้ชี้แจงเหตุผลสำคัญหลายประการที่ผลักดันให้ AI และ Web3 หลอมรวมกันอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ อย่างไรก็ตาม การผสมผสานที่ทรงพลังนี้ไม่ได้ปราศจากจุดเสียดทานและความขัดแย้งที่ฝังรากลึก ปรัชญาพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังเทคโนโลยีทั้งสองนี้ ได้แก่ แนวโน้มในอดีตของ AI ที่จะมุ่งสู่การรวมอำนาจและการควบคุม และการแสวงหาการกระจายอำนาจและการปกครองตนเองพื้นฐานของ Web3 นำเสนอความขัดแย้งภายในที่หยั่งรากลึก ความแตกต่างพื้นฐานเหล่านี้ มักถูกมองข้ามหรือแก้ไขไม่เพียงพอด้วยวิธีแก้ปัญหาแบบแยกส่วน ก่อให้เกิดความท้าทายที่สำคัญซึ่งยากต่อการปรับประสานกันสำหรับกรอบความคิดทางเทคโนโลยีปัจจุบัน

ความขัดแย้งหลักของการบรรจบกันนี้คือ "ความขัดแย้งของการควบคุม" “การปฏิวัติเจตนา” ของ AI สัญญาว่าจะให้ความเข้าใจและความสามารถในการทำนายที่ไม่เคยมีมาก่อน ซึ่งในตัวมันเองก็หมายถึงอิทธิพลหรือการควบคุมที่สำคัญต่อประสบการณ์ของผู้ใช้ การไหลของข้อมูล และผลลัพธ์ในที่สุด ในอดีต การควบคุมนี้จะรวมอยู่ในมือของหน่วยงานที่รวมศูนย์ Web3 ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อกระจายการควบคุมและให้บุคคลเป็นเจ้าของและมีอำนาจตัดสินใจโดยตรงเหนือข้อมูล สินทรัพย์ดิจิทัล และการโต้ตอบออนไลน์ ดังนั้น ความขัดแย้งหลักของการบรรจบกันของ Web3-AI คือวิธีการผสมผสานเทคโนโลยีที่อาศัยการรวบรวมและควบคุมข้อมูลแบบรวมศูนย์ (AI) เข้ากับเทคโนโลยีที่ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อขัดขวางการรวมศูนย์นี้ (Web3) หาก AI มีพลังมากเกินไปและรวมศูนย์อยู่ในกรอบงาน Web3 ก็จะบั่นทอนจิตวิญญาณหลักของการกระจายอำนาจ ในทางกลับกัน หาก Web3 กำหนดข้อจำกัดมากเกินไปสำหรับ AI ในนามของการกระจายอำนาจ ก็อาจจำกัดศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงและการนำไปใช้อย่างแพร่หลายของ AI โดยไม่ได้ตั้งใจ โซลูชันของ Bitroot นำทางความขัดแย้งที่ลึกซึ้งนี้ด้วยความระมัดระวัง ความสำเร็จขั้นสุดท้ายจะขึ้นอยู่กับว่าสามารถกระจายอำนาจของ AI ไปสู่ระบบประชาธิปไตยได้อย่างแท้จริงหรือไม่ โดยให้แน่ใจว่าผลประโยชน์ต่างๆ จะถูกกระจายไปอย่างกว้างขวางและถูกควบคุมโดยชุมชน แทนที่จะเพียงแค่บรรจุ AI แบบรวมศูนย์ไว้ในเชลล์ของบล็อคเชน Bitroot พยายามแก้ไขข้อขัดแย้งนี้โดยตรงโดยฝังการกำกับดูแล ความรับผิดชอบ และข้อจำกัดที่ผู้ใช้กำหนดไว้ในระดับโปรโตคอล จึงทำให้ความสามารถของ AI สอดคล้องกับหลักการแบบกระจายอำนาจของ Web3

บทความนี้จะเจาะลึกถึงข้อขัดแย้งที่แฝงอยู่และข้อจำกัดในทางปฏิบัติเหล่านี้ พร้อมเปิดเผย "ทางเลือกสองทาง" ที่ซับซ้อนซึ่งจำเป็นต้องใช้แนวทางใหม่ที่สมบูรณ์ เช่นเดียวกับแนวทางที่ Bitroot เสนอ

ความท้าทายหลักที่การบรรจบกันของ Web3AI ต้องเผชิญ (ทางเลือกสองทาง)

อุปสรรคสำคัญเหล่านี้สามารถแบ่งออกเป็น 2 ประเภทหลักๆ คือ ปัญหาการรวมอำนาจที่แพร่หลายซึ่งเป็นปัญหาหนักหน่วงในอุตสาหกรรม AI และข้อจำกัดทางเทคนิคและเศรษฐกิจที่สำคัญซึ่งโดยเนื้อแท้แล้วอยู่ในโครงสร้างพื้นฐาน Web3 ในปัจจุบัน “ปัญหาสองทาง” นี้ยังเป็นปัญหาพื้นฐานที่โซลูชันนวัตกรรมของ Bitroot ตั้งใจจะเอาชนะ

ปัญหาการรวมศูนย์ของ AI:

ปัญหาปัจจุบันที่เกิดจากการรวมศูนย์การพัฒนา การนำไปใช้ และการควบคุม AI ในระดับสูงนั้นขัดแย้งโดยตรงกับหลักการพื้นฐานของ Web3 และเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการบรรลุอนาคตอัจฉริยะแบบกระจายอำนาจอย่างแท้จริง

ปัญหาที่ 1: การผูกขาดพลังการประมวลผล ข้อมูล และโมเดลจำนวนมาก

ภูมิทัศน์ของ AI ในปัจจุบันถูกครอบงำโดยบริษัทไม่กี่แห่ง โดยส่วนใหญ่เป็นยักษ์ใหญ่ด้านการประมวลผลบนคลาวด์ เช่น Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) และ Microsoft Azure บริษัทเหล่านี้มีอำนาจผูกขาดในการควบคุมทรัพยากรการประมวลผลขนาดใหญ่ (โดยเฉพาะ GPU ประสิทธิภาพสูง) และชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่จำเป็นต่อการพัฒนาและปรับใช้โมเดล AI ที่ทันสมัย การรวมศูนย์อำนาจดังกล่าวทำให้ผู้พัฒนาอิสระ สตาร์ทอัพ หรือห้องปฏิบัติการวิจัยทางวิชาการประสบปัญหาในการหาหรือได้รับพลังประมวลผล GPU ที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมและการใช้เหตุผลด้าน AI ขนาดใหญ่

การผูกขาดโดยพฤตินัยนี้ไม่เพียงแต่ขัดขวางนวัตกรรมโดยการกำหนดอุปสรรคด้านต้นทุนที่สูง แต่ยังจำกัดความหลากหลายของมุมมองและวิธีการที่รวมอยู่ในการพัฒนา AI อีกด้วย นอกจากนี้ การได้รับข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและมีจริยธรรมได้กลายเป็นคอขวดสำคัญสำหรับบริษัทหลายแห่ง ซึ่งเน้นย้ำถึงปัญหาการขาดแคลนและการควบคุมของส่วนประกอบสำคัญนี้ของ AI การรวมศูนย์อำนาจการประมวลผลและข้อมูลนี้ไม่เพียงแต่เป็นอุปสรรคทางเศรษฐกิจเท่านั้น แต่ยังเป็นอุปสรรคสำคัญต่อ "การทำให้ AI เป็นประชาธิปไตย" อีกด้วย การรวมศูนย์ทรัพยากรและการควบคุมนี้จะกำหนดว่าใครได้รับประโยชน์จากความก้าวหน้าของ AI และก่อให้เกิดข้อกังวลด้านจริยธรรมที่ร้ายแรง ซึ่งอาจนำไปสู่อนาคตที่อัลกอริทึมถูกขับเคลื่อนด้วยผลกำไรแทนที่จะให้บริการเพื่อความเป็นอยู่ที่ดีของมวลมนุษยชาติโดยรวม

ปัญหาที่ 2: “กล่องดำ” และการขาดความไว้วางใจในกระบวนการตัดสินใจของ AI

ระบบ AI แบบรวมศูนย์ โดยเฉพาะโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อน เผชิญกับความท้าทายสำคัญ นั่นคือ “ปัญหากล่องดำ” โมเดลเหล่านี้มักทำงานโดยไม่เปิดเผยกระบวนการใช้เหตุผลภายใน ทำให้ผู้ใช้ไม่สามารถเข้าใจได้ว่าพวกเขาไปถึงข้อสรุปได้อย่างไร การขาดความโปร่งใสโดยธรรมชาตินี้ทำให้ความเชื่อมั่นในผลลัพธ์ของโมเดล AI ลดลงอย่างรุนแรง เนื่องจากผู้ใช้มีปัญหาในการตรวจสอบการตัดสินใจหรือทำความเข้าใจปัจจัยพื้นฐานของการแลกเปลี่ยนระหว่างระบบ “Clever Hans Effect” เป็นกรณีตัวอย่าง: โมเดลอาจไปถึงข้อสรุปที่ถูกต้องโดยบังเอิญหรือโดยตั้งใจด้วยเหตุผลที่ผิดอย่างสิ้นเชิง ความทึบนี้ทำให้ยากต่อการวินิจฉัยและปรับการทำงานของโมเดลเมื่อสร้างผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง มีอคติ หรือเป็นอันตรายอย่างสม่ำเสมอ นอกจากนี้ ลักษณะ “กล่องดำ” ยังนำไปสู่ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่สำคัญอีกด้วย ตัวอย่างเช่น โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์นั้นอ่อนไหวต่อการโจมตีแบบฉีดข้อมูลทันทีและการโจมตีด้วยการวางยาพิษข้อมูล ซึ่งสามารถเปลี่ยนพฤติกรรมของโมเดลได้อย่างลับๆ โดยที่ผู้ใช้ไม่ทราบหรือตรวจพบ ปัญหา "กล่องดำ" นี้เป็นมากกว่าอุปสรรคทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังเป็นความท้าทายทางจริยธรรมและกฎระเบียบพื้นฐาน แม้จะมีความก้าวหน้าในเทคโนโลยี AI ที่สามารถอธิบายได้ แต่หลายวิธียังคงให้คำอธิบายโดยประมาณภายหลังมากกว่าการอธิบายตามความเป็นจริง และที่สำคัญ ความโปร่งใสเพียงอย่างเดียวไม่สามารถรับประกันความยุติธรรมหรือความสอดคล้องทางจริยธรรมได้ ซึ่งสิ่งนี้เน้นย้ำถึงการขาดความไว้วางใจอย่างลึกซึ้งที่ AI แบบกระจายอำนาจที่ตรวจสอบได้มุ่งเป้าที่จะแก้ไขโดยพื้นฐานผ่านกระบวนการที่ตรวจสอบได้แทนที่จะเป็นการไว้วางใจแบบไร้สติปัญญา

ปัญหาที่ 3: การกระจายมูลค่าที่ไม่เป็นธรรมและแรงจูงใจที่ไม่เพียงพอสำหรับนวัตกรรม

ในรูปแบบ AI แบบรวมศูนย์ในปัจจุบัน บริษัทขนาดใหญ่จำนวนน้อยควบคุมทรัพยากร AI ส่วนใหญ่ ในขณะที่บุคคลที่มีส่วนสนับสนุนพลังการประมวลผลหรือข้อมูลที่มีค่ามักไม่ได้รับค่าตอบแทนที่เหมาะสมหรือไม่มีเลย ดังที่คำวิจารณ์ชี้ให้เห็น การที่หน่วยงานเอกชน "ยึดทุกอย่างแล้วขายกลับคืนให้คุณ" ถือเป็นการไม่ยุติธรรมอย่างยิ่ง การควบคุมแบบรวมศูนย์นี้ขัดขวางไม่ให้ธุรกิจขนาดเล็ก นักวิจัยอิสระ และโครงการโอเพนซอร์สแข่งขันกันอย่างยุติธรรม ส่งผลให้นวัตกรรมที่กว้างขึ้นถูกปิดกั้นและจำกัดความหลากหลายในการพัฒนา AI การขาดโครงสร้างแรงจูงใจที่ชัดเจนและยุติธรรมขัดขวางการมีส่วนร่วมและการมีส่วนสนับสนุนในระบบนิเวศ AI อย่างกว้างขวาง การกระจายมูลค่าที่ไม่เป็นธรรมใน AI แบบรวมศูนย์นี้ทำให้แรงจูงใจในการมีส่วนร่วมและการมีส่วนสนับสนุนในทรัพยากรที่หลากหลายลดลงอย่างมาก ซึ่งท้ายที่สุดจะจำกัดภูมิปัญญาและอินพุตที่หลากหลายซึ่งสามารถเร่งการพัฒนา AI ได้ ความไม่สมดุลทางเศรษฐกิจนี้ส่งผลโดยตรงต่อความเร็ว ทิศทาง และการเข้าถึงนวัตกรรม AI โดยมักจะให้ความสำคัญกับผลประโยชน์ขององค์กรมากกว่าผลประโยชน์ร่วมกันและการทำงานร่วมกันแบบเปิด

ปัญหาข้อจำกัดด้านขีดความสามารถของ Web3:

ข้อจำกัดทางเทคนิคและเศรษฐกิจโดยธรรมชาติของโครงสร้างพื้นฐานบล็อคเชนที่มีอยู่ทำให้ไม่สามารถรองรับความต้องการที่ซับซ้อน ประสิทธิภาพสูง และคุ้มทุนของแอปพลิเคชัน AI ขั้นสูงได้อย่างเต็มที่ ข้อจำกัดเหล่านี้แสดงถึงมิติสำคัญประการที่สองของ "ปัญหาสองทาง" ในการผสมผสาน Web3-AI

ปัญหาที่ 1: คอขวดด้านประสิทธิภาพ (TPS ต่ำ ความหน่วงสูง) ไม่สามารถรองรับการคำนวณ AI ที่ซับซ้อนได้

โดยทั่วไปแล้วเครือข่ายสาธารณะแบบดั้งเดิม เช่น Ethereum มักมีปัญหาเรื่องประสิทธิภาพการทำงานที่จำกัด ซึ่งแสดงออกมาในรูปของปริมาณธุรกรรมที่ต่ำ (TPS หรือปริมาณธุรกรรมต่อวินาที) (ตัวอย่างเช่น Ethereum Layer 1 มักจะประมวลผลธุรกรรม 15-30 รายการต่อวินาที) และมีค่าความหน่วงของธุรกรรมสูง ข้อจำกัดนี้ส่วนใหญ่มาจากหลักการออกแบบการดำเนินการตามลำดับธุรกรรมที่เข้มงวด นั่นคือ การดำเนินการแต่ละครั้งจะต้องได้รับการประมวลผลทีละรายการตามลำดับที่เข้มงวด ส่งผลให้เกิดความแออัดของเครือข่ายและค่าธรรมเนียมธุรกรรมสูง ทำให้ไม่เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่มีความถี่สูง การคำนวณ AI ที่ซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ การฝึกโมเดลขนาดใหญ่ หรือการใช้เหตุผลอย่างรวดเร็ว จำเป็นต้องมีปริมาณข้อมูลและเวลาหน่วงที่สูงกว่าที่สถาปัตยกรรมบล็อกเชนปัจจุบันสามารถให้ได้ การไม่สามารถจัดการการโต้ตอบความถี่สูงได้เป็นอุปสรรคพื้นฐานต่อการผสานรวม AI เข้ากับฟังก์ชันหลักของแอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจอย่างลึกซึ้ง การออกแบบโดยธรรมชาติของบล็อกเชนที่มีอยู่จำนวนมาก ซึ่งมีลักษณะเฉพาะคือการดำเนินการตามลำดับและกลไกฉันทามติเฉพาะ กำหนดเพดานความสามารถในการปรับขนาดที่เข้มงวด นี่ไม่เพียงแต่เป็นความไม่สะดวกเท่านั้น แต่ยังเป็นข้อจำกัดทางเทคนิคที่ยากต่อการขยายขอบเขตการใช้งานให้กว้างไกลออกไปเพื่อรองรับเวิร์กโหลด AI ที่ใช้ข้อมูลจำนวนมากและมีวัตถุประสงค์ทั่วไป หากไม่มีการเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรมพื้นฐาน ข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพของ Web3 จะยังคงเป็นปัญหาสำคัญสำหรับการผสานรวม AI ที่มีความหมายต่อไป

ปัญหาที่ 2: ค่าใช้จ่ายทางการคำนวณบนเครือข่ายสูง

การใช้งานและการรันแอปพลิเคชันบนเครือข่ายสาธารณะ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเครือข่ายที่ต้องใช้การคำนวณที่ซับซ้อน จะมีค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมสูง ซึ่งมักเรียกว่า "ค่าธรรมเนียมแก๊ส" ค่าใช้จ่ายเหล่านี้ผันผวนอย่างมาก ขึ้นอยู่กับระดับความแออัดของเครือข่ายและความซับซ้อนในการคำนวณของธุรกรรม

ตัวอย่างเช่น กลไกฉันทามติ "หลักฐานการทำงาน" ที่มีชื่อเสียงของ Bitcoin ใช้พลังในการประมวลผลและพลังงานจำนวนมาก ซึ่งนำไปสู่ค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมที่สูงและปัญหาด้านสิ่งแวดล้อมโดยตรง แม้แต่สำหรับเครือข่ายส่วนตัวหรือกลุ่มคอนโซเชียม การตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานเบื้องต้นและค่าใช้จ่ายการบำรุงรักษาต่อเนื่องก็อาจค่อนข้างสูงได้ ค่าใช้จ่ายในการอัปเกรดสัญญาอัจฉริยะหรือการนำฟีเจอร์ใหม่มาใช้ยังเพิ่มค่าใช้จ่ายทางคณิตศาสตร์ทั้งหมดอีกด้วย โมเดลเศรษฐกิจปัจจุบันของเครือข่ายสาธารณะจำนวนมากทำให้การดำเนินการ AI ที่ใช้การคำนวณเข้มข้นนั้นยากต่อการนำมาใช้อย่างแพร่หลายเนื่องจากมีต้นทุนที่สูง อุปสรรคด้านต้นทุนนี้ เมื่อรวมกับข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพแล้ว จะผลักภาระงาน AI ที่หนักหน่วงให้หลุดออกจากเครือข่ายได้อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้ทำให้เกิดความเสี่ยงในการรวมศูนย์และปัญหาด้านความน่าเชื่อถืออีกครั้ง ซึ่ง Web3 ตั้งใจจะแก้ไข ทำให้เกิดภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกที่ผลประโยชน์ของการกระจายอำนาจจะลดน้อยลงเนื่องจากไม่สามารถปฏิบัติได้จริงทางเศรษฐกิจ ความท้าทายคือการออกแบบระบบที่ส่วนประกอบที่สำคัญที่ตรวจสอบได้สามารถคงอยู่บนเชนได้ ในขณะที่การคำนวณหนักสามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพและตรวจสอบได้นอกเชน

ประเด็นที่ 3: ความแตกต่างของรูปแบบทางเทคนิค (AI แบบน่าจะเป็นเทียบกับบล็อคเชนแบบกำหนดได้)

มีข้อแตกต่างเชิงปรัชญาและทางเทคนิคอย่างลึกซึ้งระหว่าง AI และบล็อคเชน:

AI แบบน่าจะเป็น:

โมเดล AI สมัยใหม่ โดยเฉพาะโมเดลที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรและการเรียนรู้เชิงลึก มีลักษณะเป็นความน่าจะเป็น โดยมักมีองค์ประกอบของความสุ่มโดยสร้างแบบจำลองความไม่แน่นอนและให้ผลลัพธ์ตามความน่าจะเป็น ซึ่งหมายความว่า หากมีเงื่อนไขอินพุตที่เหมือนกันทุกประการ ระบบ AI เชิงความน่าจะเป็นอาจสร้างเอาต์พุตที่แตกต่างกันเล็กน้อย ระบบเหล่านี้เหมาะที่สุดสำหรับการจัดการสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและไม่แน่นอน เช่น การจดจำเสียงพูดหรือการวิเคราะห์เชิงทำนาย

บล็อกเชนที่กำหนดแน่นอน:

ในทางตรงกันข้าม เทคโนโลยีบล็อกเชนนั้นกำหนดแน่นอนโดยพื้นฐาน เมื่อได้รับชุดอินพุตที่เฉพาะเจาะจง สัญญาอัจฉริยะหรือธุรกรรมบนบล็อกเชนจะสร้างเอาต์พุตที่เหมือนกัน คาดเดาได้ และตรวจสอบได้เสมอ การกำหนดแน่นอนนี้เป็นรากฐานของลักษณะที่ไร้ความน่าเชื่อถือ ไม่เปลี่ยนแปลง และตรวจสอบได้ของบล็อกเชน ทำให้เหมาะสำหรับงานที่อิงตามกฎ เช่น การประมวลผลธุรกรรมทางการเงิน

ความแตกต่างทางเทคนิคและปรัชญาโดยธรรมชาตินี้เป็นความท้าทายอย่างยิ่งในการบรรลุการบรรจบกันอย่างแท้จริง ลักษณะเฉพาะของบล็อคเชนคือข้อได้เปรียบหลักในการสร้างความไว้วางใจและความไม่เปลี่ยนแปลง แต่ขัดแย้งโดยตรงกับลักษณะเชิงความน่าจะเป็น การปรับตัว และมักไม่เป็นเชิงเส้นของ AI ความท้าทายไม่ได้อยู่แค่การเชื่อมโยงสองแนวคิดเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการสร้างระบบที่สามารถประสานทั้งสองแนวคิดเข้าด้วยกันอีกด้วย วิธีการบันทึกหรือดำเนินการกับบล็อคเชนที่กำหนดได้อย่างน่าเชื่อถือ ตรวจสอบได้ และไม่เปลี่ยนแปลงด้วยผลลัพธ์ของ AI เชิงความน่าจะเป็น โดยไม่สูญเสียคุณสมบัติโดยธรรมชาติของ AI หรือกระทบต่อความสมบูรณ์ของแกนหลักของบล็อคเชนนั้น จำเป็นต้องมีการออกแบบอินเทอร์เฟซที่ซับซ้อน ชั้นการตรวจสอบ และอาจต้องมีการเข้ารหัสแบบไพรมิทีฟใหม่ด้วย

ความพยายามที่จะบูรณาการ AI กับ Web3 มักจะล้มเหลวในการแก้ไขข้อขัดแย้งและข้อจำกัดพื้นฐานที่อธิบายไว้ข้างต้น โซลูชันที่มีอยู่มากมายนั้นเพียงแค่รวมบริการ AI แบบรวมศูนย์ด้วยโทเค็นเข้ารหัส ไม่สามารถบรรลุการควบคุมแบบกระจายอำนาจอย่างแท้จริง หรือดิ้นรนเพื่อเอาชนะปัญหาประสิทธิภาพ ต้นทุน และความน่าเชื่อถือที่เป็นปัญหาของ AI แบบรวมศูนย์และโครงสร้างพื้นฐานของบล็อคเชนแบบดั้งเดิม แนวทางแบบแยกส่วนนี้ไม่สามารถบรรลุผลประโยชน์ทั้งหมดตามที่สัญญาไว้จากการบูรณาการอย่างแท้จริง

ดังนั้น "สแต็ก AI แบบกระจายอำนาจ" ที่ครอบคลุมและครบวงจรจึงหลีกเลี่ยงไม่ได้ สแต็กนี้จะต้องจัดการกับสถาปัตยกรรมทางเทคนิคทุกระดับ ตั้งแต่โครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพพื้นฐาน (การประมวลผล การจัดเก็บ) ไปจนถึงโมเดลระดับสูง การจัดการข้อมูล และชั้นแอปพลิเคชัน สแต็กแบบองค์รวมดังกล่าวมีจุดมุ่งหมายเพื่อกระจายอำนาจใหม่โดยพื้นฐาน บรรเทาปัญหาความเป็นส่วนตัวที่แพร่หลายอย่างมีประสิทธิภาพ ปรับปรุงความยุติธรรมในการเข้าถึงและการมีส่วนร่วม และปรับปรุงการเข้าถึงความสามารถ AI ขั้นสูงโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ แนวทาง AI ที่กระจายอำนาจอย่างแท้จริงมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดจุดล้มเหลวเพียงจุดเดียว เพิ่มความเป็นส่วนตัวของข้อมูลโดยกระจายข้อมูลไปยังโหนดต่างๆ มากมายแทนที่จะเป็นเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลาง และกระจายเทคโนโลยีล้ำสมัยเพื่อส่งเสริมการพัฒนา AI แบบร่วมมือกัน ในขณะเดียวกันก็รับประกันความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง ประสิทธิภาพที่ปรับขนาดได้ และการรวมกลุ่มอย่างแท้จริงทั่วทั้งระบบนิเวศ ปัญหาที่การบรรจบกันของ Web3-AI เผชิญนั้นไม่ได้แยกจากกัน แต่มีความเกี่ยวข้องกันและเป็นระบบ ตัวอย่างเช่น ต้นทุนออนเชนที่สูงผลักดันให้การประมวลผล AI ออกจากเชน ซึ่งนำปัญหาการรวมศูนย์และกล่องดำกลับมาอีกครั้ง ในทำนองเดียวกัน ลักษณะความน่าจะเป็นของ AI (ซึ่งขัดแย้งกับลักษณะเฉพาะของบล็อคเชน) จำเป็นต้องมีการยืนยันชั้นใหม่ ซึ่งต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพสูง ดังนั้น การแก้ปัญหาการคำนวณเพียงอย่างเดียวโดยไม่แก้ปัญหาการติดตามข้อมูล หรือแก้ปัญหาประสิทธิภาพเพียงอย่างเดียวโดยไม่แก้ปัญหาความเป็นส่วนตัว จะทำให้เกิดช่องโหว่สำคัญหรือข้อจำกัดพื้นฐาน ความจำเป็นในการสร้าง "ชุด AI แบบกระจายอำนาจที่สมบูรณ์" จึงไม่ใช่แค่ทางเลือกในการออกแบบเท่านั้น แต่เป็นความจำเป็นเชิงกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนโดยความเชื่อมโยงกันของความท้าทายเหล่านี้ Bitroot มุ่งมั่นที่จะสร้างโซลูชันแบบฟูลสแต็กที่ครอบคลุม ซึ่งแสดงให้เห็นว่าบริษัทเข้าใจอย่างลึกซึ้งว่าปัญหาเป็นปัญหาเชิงระบบและต้องการการตอบสนองที่เป็นระบบและบูรณาการ ซึ่งทำให้ Bitroot มีแนวโน้มที่จะกลายเป็นผู้นำในการกำหนดสถาปัตยกรรมอัจฉริยะแบบกระจายอำนาจรุ่นต่อไป เนื่องจากความสำเร็จของสถาปัตยกรรมนี้จะพิสูจน์ให้เห็นว่าสถาปัตยกรรมนี้สามารถแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนและเชื่อมโยงกันเหล่านี้ได้อย่างสอดคล้องกัน

แผนผังสถาปัตยกรรมของ Bitroot: นวัตกรรมทางเทคนิคที่สำคัญ 5 ประการเพื่อรับมือกับความท้าทายหลัก

ในบทความก่อนหน้านี้ เราได้สำรวจ Web3 และ AI อย่างละเอียด ความหลีกเลี่ยงไม่ได้ของการบูรณาการและความท้าทายที่ลึกซึ้งที่เผชิญ รวมถึงปัญหาการรวมศูนย์ของ AI และขอบเขตความสามารถของ Web3 เอง ความท้าทายเหล่านี้ไม่ได้มีอยู่โดยแยกจากกัน แต่เชื่อมโยงกันจนกลายเป็น "ปัญหาสองชั้น" ที่ขัดขวางการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์แบบกระจายอำนาจในอนาคต Bitroot ได้เสนอโซลูชันแบบฟูลสแต็กที่ครอบคลุมและเป็นนวัตกรรมใหม่เพื่อรับมือกับปัญหาในระบบเหล่านี้ ในส่วนนี้จะอธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับนวัตกรรมทางเทคโนโลยีหลัก 5 ประการของ Bitroot และแสดงให้เห็นว่านวัตกรรมเหล่านี้ทำงานร่วมกันอย่างไรเพื่อสร้างระบบนิเวศ AI แบบกระจายอำนาจที่มีประสิทธิภาพสูง ความเป็นส่วนตัวสูง และความน่าเชื่อถือสูง

นวัตกรรม 1: เอาชนะอุปสรรคด้านประสิทธิภาพของ Web3 ด้วย "EVM แบบขนาน"

ความท้าทาย: TPS ต่ำและความหน่วงเวลาสูงของเครือข่ายสาธารณะแบบเดิมไม่สามารถรองรับการคำนวณ AI ที่ซับซ้อนได้

Ethereum Virtual Machine (EVM) ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมการดำเนินการสำหรับเครือข่าย Ethereum และบล็อคเชน Layer-1 และ Layer-2 ที่เข้ากันได้มากมาย มีข้อจำกัดหลักในการดำเนินการธุรกรรมแบบต่อเนื่อง นั่นคือ ธุรกรรมแต่ละรายการจะต้องได้รับการประมวลผลทีละรายการในลำดับที่เข้มงวด การจัดลำดับแบบต่อเนื่องนี้ส่งผลให้มีธุรกรรมต่อวินาที (TPS) ต่ำ (เช่น Ethereum Layer 1 โดยทั่วไปจะอยู่ระหว่าง 15-30 TPS) และทำให้เกิดความแออัดของเครือข่ายและค่าธรรมเนียมก๊าซสูง แม้ว่าบล็อคเชนประสิทธิภาพสูง เช่น Solana จะอ้างว่าสามารถบรรลุ TPS ที่สูงขึ้น (เช่น 65,000 TPS) ผ่านกลไกฉันทามติที่สร้างสรรค์และการออกแบบสถาปัตยกรรม แต่บล็อคเชนที่เข้ากันได้กับ EVM จำนวนมากยังคงเผชิญกับปัญหาการปรับขนาดพื้นฐานเหล่านี้ การขาดแคลนประสิทธิภาพนี้เป็นอุปสรรคสำคัญต่อแอปพลิเคชัน AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ การใช้เหตุผลของแบบจำลองที่ซับซ้อน หรือตัวแทนอิสระ ซึ่งต้องการปริมาณธุรกรรมที่สูงอย่างมากและเวลาแฝงที่ต่ำมากเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

โซลูชันของ Bitroot: ออกแบบและนำเอ็นจิ้น EVM ขนานประสิทธิภาพสูงมาใช้งานพร้อมกับฉันทามติ BFT แบบไปป์ไลน์ที่ปรับให้เหมาะสม

นวัตกรรมหลักของ Bitroot ในระดับการดำเนินการคือการออกแบบและนำ EVM ขนานมาใช้ แนวคิดนี้ช่วยแก้ปัญหาคอขวดของการดำเนินการ EVM แบบดั้งเดิมแบบต่อเนื่องโดยการดำเนินการธุรกรรมหลายรายการพร้อมกัน Parallel EVM มีเป้าหมายที่จะให้ปริมาณงานที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ การใช้ทรัพยากรฮาร์ดแวร์พื้นฐานที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น (โดยใช้ประโยชน์จากความสามารถแบบมัลติเธรด) และสุดท้ายปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้บนบล็อคเชนโดยรองรับผู้ใช้และแอปพลิเคชันในระดับที่ใหญ่ขึ้น

กระบวนการดำเนินการของ Parallel EVM โดยทั่วไปประกอบด้วย:

1. การรวมธุรกรรม:

กลุ่มธุรกรรมจะถูกรวมเข้าในพูลและเตรียมพร้อมสำหรับการประมวลผล

2. การดำเนินการแบบขนาน:

ผู้ดำเนินการหลายรายจะแยกและประมวลผลธุรกรรมจากพูลในเวลาเดียวกัน โดยบันทึกตัวแปรสถานะที่เข้าถึงและปรับเปลี่ยนโดยธุรกรรมแต่ละรายการ

3. การเรียงลำดับ:

ธุรกรรมจะถูกเรียงลำดับใหม่ตามลำดับการส่งเดิม

4. การตรวจสอบความขัดแย้ง:

ระบบจะตรวจสอบความขัดแย้งอย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ป้อนเข้าของธุรกรรมใดๆ ไม่ได้ถูกเปลี่ยนแปลงโดยผลลัพธ์ที่ยืนยันของธุรกรรมที่ดำเนินการก่อนหน้านี้ซึ่งขึ้นอยู่กับธุรกรรมนั้น

5. การดำเนินการซ้ำ (ถ้าจำเป็น):

หากตรวจพบความขัดแย้งของการพึ่งพาสถานะ ธุรกรรมที่ขัดแย้งกันจะถูกส่งกลับไปยังพูลเพื่อดำเนินการซ้ำเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความสมบูรณ์ ความท้าทายทางวิศวกรรมที่สำคัญในการใช้งาน EVM แบบขนานคือการจัดการการพึ่งพาอย่างมีประสิทธิภาพเมื่อธุรกรรมหลายรายการพยายามโต้ตอบหรือแก้ไขสถานะที่ใช้ร่วมกันเดียวกัน (เช่น พูลสภาพคล่อง Uniswap เดียว)

สิ่งนี้ต้องการกลไกการตรวจจับและแก้ไขความขัดแย้งที่ซับซ้อนเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความสอดคล้องกันและป้องกันความไม่สอดคล้องกัน การดำเนินการธุรกรรมที่ขัดแย้งกันซ้ำอาจทำให้ประสิทธิภาพลดลงในสถานการณ์ที่ไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสม

ในฐานะส่วนเสริมของ EVM แบบขนาน Bitroot จะผสานกลไกฉันทามติ BFT แบบไปป์ไลน์ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสม อัลกอริทึม BFT แบบไปป์ไลน์ เช่น HotShot ได้รับการออกแบบมาเพื่อลดเวลาและขั้นตอนการสื่อสารที่จำเป็นสำหรับการสรุปบล็อกอย่างมาก กลไกนี้ช่วยปรับปรุงปริมาณงานและประสิทธิภาพฉันทามติโดยการนำกรอบงานท่อส่งแบบไม่เป็นผู้นำมาใช้เพื่อประมวลผลธุรกรรมในรอบต่างๆ ในแบบคู่ขนาน ในฉันทามติ BFT แบบท่อส่ง บล็อกที่เสนอใหม่แต่ละบล็อก (เช่น บล็อก n) จะมีใบรับรองลายเซ็นทางกฎหมาย (QC) หรือใบรับรองการหมดเวลา (TC) สำหรับบล็อกก่อนหน้า (บล็อก n-1) QC แสดงถึงเสียงส่วนใหญ่ของการโหวต "ใช่" ซึ่งยืนยันฉันทามติ ในขณะที่ TC แสดงถึงเสียงส่วนใหญ่ของการโหวต "ไม่" หรือ "หมดเวลา" กระบวนการตรวจสอบท่อส่งแบบต่อเนื่องนี้ช่วยลดความซับซ้อนในการสรุปบล็อก กลไกนี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงปริมาณงานอย่างมีนัยสำคัญ แต่ยังปรับปรุงประสิทธิภาพฉันทามติโดยลดภาระการสื่อสารในเครือข่ายอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ยังช่วยทำให้ปริมาณงานของเครือข่ายมีเสถียรภาพและรักษาการทำงานของเครือข่ายโดยป้องกันการโจมตีบางประเภทอีกด้วย

เพิ่ม TPS ในระดับที่มากด้วยการประมวลผลธุรกรรมแบบขนาน

EVM แบบขนานของ Bitroot แก้ไขปัญหาปริมาณงานพื้นฐานโดยตรงโดยประมวลผลธุรกรรมหลายรายการพร้อมกัน การเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรมนี้

ทำให้ปริมาณธุรกรรมต่อวินาที (TPS) เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับ EVM แบบต่อเนื่องแบบเดิม ความสามารถนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชัน AI ที่สร้างข้อมูลจำนวนมากโดยเนื้อแท้และต้องการการประมวลผลที่รวดเร็วและความถี่สูง

ลดระยะเวลาในการยืนยันธุรกรรมลงอย่างมากผ่านกระบวนการคอนเซนซัส

กลไกคอนเซนซัส BFT ของไปป์ไลน์ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมช่วยลดเวลาแฝงในการยืนยันธุรกรรมได้อย่างมาก โดยทำได้โดยลดความซับซ้อนของกระบวนการสรุปบล็อกและ

ลดภาระการสื่อสารที่มักเกิดขึ้นกับโปรโตคอลคอนเซนซัสแบบกระจายศูนย์ ซึ่งช่วยให้ตอบสนองได้เกือบตามเวลาจริง ซึ่งมีความสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันแบบกระจายศูนย์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบไดนามิก

วางรากฐานประสิทธิภาพสูงสำหรับการโฮสต์ DApps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขนาดใหญ่

นวัตกรรมสองอย่างของ EVM แบบขนานและ BFT consensus ของไปป์ไลน์ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมร่วมกันสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพสูง

ผู้เล่น โครงสร้างพื้นฐานนี้ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อรองรับความต้องการการประมวลผลและธุรกรรมที่เข้มงวดของแอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขนาดใหญ่ โดยเอาชนะข้อจำกัดหลักที่มีมายาวนานของ Web3 ในการบูรณาการ AI เชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพ

จุดนวัตกรรมที่ 2: ทำลายการผูกขาดอำนาจการประมวลผลด้วย "เครือข่ายการประมวลผล AI แบบกระจายอำนาจ"

ความท้าทาย: อำนาจการประมวลผล AI ถูกผูกขาดอย่างมากโดยยักษ์ใหญ่ด้านคลาวด์ ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูงและขัดขวางนวัตกรรม

อำนาจการประมวลผล AI ในปัจจุบันกระจุกตัวอยู่ในมือของยักษ์ใหญ่ด้านคลาวด์เพียงไม่กี่ราย เช่น AWS, GCP และ Azure หน่วยงานรวมศูนย์เหล่านี้ควบคุมทรัพยากร GPU ประสิทธิภาพสูงจำนวนมาก ทำให้ต้นทุนการฝึกอบรมและการอนุมาน AI สูง และเป็นความท้าทายครั้งใหญ่สำหรับบริษัทสตาร์ทอัพ นักพัฒนาอิสระ และสถาบันวิจัยในการได้รับพลังการประมวลผลที่จำเป็น การผูกขาดนี้ไม่เพียงสร้างอุปสรรคด้านต้นทุนที่สูงเท่านั้น แต่ยังขัดขวางนวัตกรรมและจำกัดความหลากหลายของการพัฒนา AI อีกด้วย

โซลูชันของ Bitroot: สร้างเครือข่ายคอมพิวเตอร์ AI แบบกระจายอำนาจที่ประกอบด้วยโหนดคอมพิวเตอร์แบบกระจายและแบบเอจ

Bitroot ต่อสู้กับการผูกขาดแบบรวมศูนย์นี้โดยตรงด้วยการสร้างเครือข่ายคอมพิวเตอร์ AI แบบกระจายอำนาจ เครือข่ายนี้สามารถรวบรวมทรัพยากร GPU ที่ไม่ได้ใช้งานทั่วโลก รวมถึงพลังการประมวลผลแบบกระจายและโหนดคอมพิวเตอร์แบบเอจ ตัวอย่างเช่น โปรเจ็กต์อย่าง Nosana ได้แสดงให้เห็นถึงวิธีการใช้ตลาด GPU เพื่อให้ผู้พัฒนาสามารถใช้เครือข่าย GPU แบบกระจายอำนาจสำหรับการฝึกอบรมและการให้เหตุผลของโมเดล AI ในขณะที่อนุญาตให้เจ้าของ GPU ให้เช่าฮาร์ดแวร์ของตนได้ โมเดลนี้ใช้ทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้ประโยชน์อย่างเต็มที่ทั่วโลกและลดต้นทุนการประมวลผล AI ได้อย่างมาก การประมวลผลแบบ Edge มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากช่วยผลักดันความสามารถในการประมวลผลข้อมูลให้เข้าใกล้จุดที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นมากขึ้น ลดการพึ่งพาศูนย์ข้อมูลส่วนกลาง จึงลดความต้องการด้านเวลาแฝงและแบนด์วิดท์ และเพิ่มอำนาจอธิปไตยของข้อมูลและการปกป้องความเป็นส่วนตัว

รวบรวมทรัพยากร GPU ที่ไม่ได้ใช้งานทั่วโลกผ่านแรงจูงใจทางเศรษฐกิจ

Bitroot สนับสนุนให้บุคคลและองค์กรต่างๆ ทั่วโลกนำพลังการประมวลผล GPU ที่ไม่ได้ใช้งานของตนมาสนับสนุนผ่านกลไกจูงใจ เช่น เศรษฐศาสตร์โทเค็น ซึ่งไม่เพียงแต่เปลี่ยนทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้ประโยชน์ให้กลายเป็นพลังการประมวลผลที่ใช้งานได้เท่านั้น แต่ยังมอบผลตอบแทนทางเศรษฐกิจที่ยุติธรรมแก่ผู้มีส่วนสนับสนุนอีกด้วย จึงช่วยแก้ปัญหาการกระจายมูลค่าที่ไม่ยุติธรรมใน AI แบบรวมศูนย์ได้

ลดต้นทุนการฝึกอบรมและการใช้เหตุผลของ AI ได้อย่างมาก และตระหนักถึงประชาธิปไตยของพลังการประมวลผล

ด้วยการรวมพลังการประมวลผลแบบกระจายจำนวนมากเข้าด้วยกัน Bitroot จึงสามารถให้การฝึกอบรมและการใช้เหตุผลด้าน AI ที่มีประสิทธิภาพด้านต้นทุนมากกว่าบริการคลาวด์แบบเดิม

บริการการจัดการ การดำเนินการนี้ทำลายการผูกขาดของยักษ์ใหญ่ไม่กี่รายในด้านพลังการประมวลผล ทำให้การพัฒนาและแอปพลิเคชัน AI มีความครอบคลุมและเป็นประชาธิปไตยมากขึ้น จึงกระตุ้นให้เกิดนวัตกรรมที่กว้างขึ้น

จัดเตรียมโครงสร้างพื้นฐานพลังการประมวลผลที่เปิดกว้างและทนต่อการเซ็นเซอร์

เครือข่ายพลังการประมวลผลแบบกระจายอำนาจไม่พึ่งพาเอนทิตีใดเอนทิตีหนึ่ง จึงทนต่อการเซ็นเซอร์โดยเนื้อแท้และมีความยืดหยุ่นสูง แม้ว่าโหนดบางส่วนจะออฟไลน์ แต่เครือข่ายยังคงทำงานต่อไปได้ ทำให้มั่นใจได้ว่าบริการ AI จะพร้อมใช้งานอย่างต่อเนื่อง โครงสร้างพื้นฐานแบบเปิดนี้ให้พื้นที่ที่กว้างขึ้นสำหรับนวัตกรรม AI และสอดคล้องกับจิตวิญญาณแบบกระจายอำนาจของ Web3

วิธีการรวบรวมทรัพยากร GPU ที่ไม่ได้ใช้งานนี้ช่วยต่อต้านอุปสรรคด้านต้นทุนและข้อจำกัดการเข้าถึงที่กำหนดโดยผู้ให้บริการคลาวด์แบบรวมศูนย์โดยตรง แนวทางนี้ทำให้พลังการประมวลผลเป็นประชาธิปไตย ส่งเสริมนวัตกรรมโดยลดต้นทุนสำหรับผู้เข้าร่วมที่หลากหลายยิ่งขึ้น รวมถึงสตาร์ทอัพและนักพัฒนาอิสระ ลักษณะการกระจายของเครือข่ายนั้นให้ความต้านทานต่อการเซ็นเซอร์และความยืดหยุ่นโดยเนื้อแท้ เนื่องจากการประมวลผลไม่ต้องพึ่งพาจุดควบคุมเพียงจุดเดียวอีกต่อไป ซึ่งยังสอดคล้องกับการเคลื่อนไหวที่กว้างขึ้นสู่ AI ที่ยั่งยืน ซึ่งให้ประโยชน์ต่อสิ่งแวดล้อมโดยใช้ประโยชน์จากโหนดการประมวลผลเฉพาะที่ประหยัดพลังงานมากขึ้น และลดความจำเป็นในการใช้ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้พลังงานมาก

จุดนวัตกรรมที่ 3: การฝึกโมเดลขนาดใหญ่แบบกระจายอำนาจและตรวจสอบได้ด้วย "แนวคิด Web3"

ความท้าทาย: กระบวนการฝึกโมเดลขนาดใหญ่แบบดั้งเดิมนั้นไม่โปร่งใส แหล่งที่มาของข้อมูลไม่น่าเชื่อถือ และไม่สามารถวัดปริมาณการมีส่วนสนับสนุนได้

ในการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ของ AI แบบดั้งเดิม กระบวนการทั้งหมดมักจะเป็น "กล่องดำ": แหล่งที่มา เวอร์ชัน และวิธีการประมวลผลของข้อมูลการฝึกนั้นไม่โปร่งใส ซึ่งอาจนำไปสู่อคติ ปัญหาคุณภาพ หรือการขาดความน่าเชื่อถือของข้อมูล นอกจากนี้ กระบวนการฝึกอบรมของโมเดลยังขาดการตรวจสอบ ทำให้ยากต่อการรับรองความสมบูรณ์และการดัดแปลงที่ไม่เป็นอันตราย ที่สำคัญกว่านั้น ในโมเดลรวมศูนย์ การมีส่วนสนับสนุนของผู้สนับสนุนจำนวนมาก (เช่น ผู้ที่ให้ข้อมูลหรือพลังการประมวลผล) ยากที่จะวัดปริมาณและให้แรงจูงใจอย่างยุติธรรม ส่งผลให้มีการกระจายมูลค่าที่ไม่ยุติธรรมและไม่มีแรงจูงใจเพียงพอสำหรับนวัตกรรม

โซลูชันของ Bitroot: ผสานรวมคุณลักษณะของ Web3 เข้ากับกระบวนการฝึกอบรม AI อย่างลึกซึ้ง

Bitroot ได้สร้างแบบจำลองการฝึกอบรมขนาดใหญ่ที่กระจายอำนาจ โปร่งใส และตรวจสอบได้ โดยผสานรวมคุณลักษณะหลักของ Web3 เข้ากับทุกแง่มุมของการฝึกอบรม AI อย่างลึกซึ้ง

Web3 เสริมความแข็งแกร่งให้กับ AI ได้อย่างไร):

ความโปร่งใสของข้อมูลและการตรวจสอบย้อนกลับ: ข้อมูลแหล่งที่มา เวอร์ชัน การประมวลผล และความเป็นเจ้าของของข้อมูลการฝึกอบรมจะถูกบันทึกไว้ในเชนเพื่อสร้างรอยเท้าดิจิทัลที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ กลไกการตรวจสอบข้อมูลนี้สามารถตอบคำถามสำคัญ เช่น "ข้อมูลถูกสร้างขึ้นเมื่อใด" "ใครเป็นผู้สร้างข้อมูล" และ "ทำไมจึงสร้างข้อมูลนี้" ซึ่งจะช่วยให้มั่นใจถึงความสมบูรณ์ของข้อมูลและช่วยค้นพบและแก้ไขความผิดปกติหรือความเบี่ยงเบนในข้อมูล ซึ่งถือเป็นเรื่องสำคัญในการสร้างความไว้วางใจในผลลัพธ์ของโมเดล AI เนื่องจากกลไกนี้ช่วยให้ผู้ตรวจสอบและผู้ใช้สามารถตรวจสอบความถูกต้องและคุณภาพของข้อมูลได้

การตรวจสอบกระบวนการ:

Bitroot ผสมผสานเทคนิคการเข้ารหัสขั้นสูง เช่น การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ (ZKP) เพื่อตรวจสอบจุดตรวจสอบที่สำคัญในกระบวนการฝึกอบรม AI ซึ่งหมายความว่าแม้จะไม่เปิดเผยเนื้อหาต้นฉบับของข้อมูลการฝึกอบรมหรือรายละเอียดภายในของแบบจำลอง ความถูกต้องและความสมบูรณ์ของกระบวนการฝึกอบรมก็สามารถพิสูจน์ได้ด้วยการเข้ารหัส และไม่มีการดัดแปลงที่เป็นอันตราย ซึ่งจะช่วยแก้ปัญหา "กล่องดำ" ของ AI และเพิ่มความน่าเชื่อถือในการทำงานของแบบจำลอง

การฝึกอบรมร่วมมือแบบกระจายอำนาจ:

Bitroot ใช้เศรษฐศาสตร์โทเค็นเพื่อจูงใจหลายฝ่ายทั่วโลกให้เข้าร่วมการฝึกอบรมร่วมมือของแบบจำลอง AI อย่างปลอดภัย การมีส่วนร่วมของผู้เข้าร่วม (ไม่ว่าจะให้พลังการประมวลผลหรือข้อมูล) จะถูกวัดและบันทึกลงในเชน และผลประโยชน์ของแบบจำลองจะถูกกระจายอย่างยุติธรรมตามการมีส่วนร่วมและประสิทธิภาพของแบบจำลอง กลไกสร้างแรงจูงใจนี้ส่งเสริมให้เกิดระบบนิเวศการพัฒนา AI ที่เปิดกว้างและครอบคลุม โดยเอาชนะข้อเสียของแรงจูงใจด้านนวัตกรรมที่ไม่เพียงพอและการกระจายมูลค่าที่ไม่เป็นธรรมภายใต้โมเดลรวมศูนย์

การผสานรวมของการตรวจสอบย้อนกลับข้อมูลและกระบวนการฝึกอบรมที่ตรวจสอบได้นั้นสามารถแก้ไขปัญหา "กล่องดำ" และการขาดความน่าเชื่อถือของโมเดล AI ได้โดยตรง ด้วยการผูกข้อมูลเมตาเข้ากับข้อมูลแบบเข้ารหัสและบันทึกจุดตรวจสอบการฝึกอบรมบนเชน Bitroot จึงรับประกันการบันทึกที่ไม่เปลี่ยนแปลงและโปร่งใสของวงจรชีวิตของโมเดล AI ตั้งแต่แหล่งข้อมูลไปจนถึงการวนซ้ำของการฝึกอบรม ทำให้สามารถตรวจสอบและตรวจจับอคติหรือการดัดแปลงที่เป็นอันตรายได้ ซึ่งช่วยปรับปรุงความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ของ AI อย่างแท้จริง การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ (ZKP) สำหรับการฝึกอบรมที่ตรวจสอบได้นั้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากช่วยให้สามารถรับประกันความถูกต้องของการฝึกอบรมได้ด้วยการเข้ารหัสโดยไม่เปิดเผยโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือข้อมูลอินพุตส่วนตัวพื้นฐาน จึงทำให้สามารถตรวจสอบได้แบบสาธารณะในขณะที่ปกป้องสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญา นอกจากนี้ โมเดลแรงจูงใจโทเค็นสำหรับการฝึกอบรมแบบร่วมมือกันยังต่อสู้กับปัญหาการกระจายมูลค่าที่ไม่เป็นธรรมใน AI แบบรวมศูนย์โดยตรง โดยส่งเสริมการมีส่วนร่วมที่กว้างขึ้นและการมีส่วนสนับสนุนทรัพยากรด้วยการให้รางวัลแก่ผู้ใช้สำหรับอินพุตและความแม่นยำในการคำนวณ สิ่งนี้ส่งเสริมให้เกิดระบบนิเวศการพัฒนา AI ที่เปิดกว้างและเป็นประชาธิปไตยมากขึ้น ซึ่งสอดคล้องกับหลักการ Web3 ของการกระจายอำนาจและการแลกเปลี่ยนมูลค่าที่เป็นธรรม

การสร้างรากฐานความน่าเชื่อถือด้วย "พอร์ตโฟลิโอเทคโนโลยีที่เพิ่มความเป็นส่วนตัว"

ความท้าทาย: การปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล จำลอง IP และความสมบูรณ์ของกระบวนการคำนวณเมื่อดำเนินการคำนวณ AI ในเครือข่ายเปิด

เมื่อดำเนินการคำนวณ AI ในเครือข่ายแบบกระจายอำนาจแบบเปิด จะมีปัญหาเรื่องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยมากมาย ข้อมูลการฝึกอบรมที่ละเอียดอ่อนหรืออินพุตการให้เหตุผลอาจรั่วไหล ทรัพย์สินทางปัญญา (IP) ของโมเดล AI อาจถูกขโมย และความสมบูรณ์ของกระบวนการคำนวณนั้นยากต่อการรับประกัน โดยมีความเสี่ยงที่จะถูกดัดแปลงหรือผลลัพธ์ไม่แม่นยำ วิธีการเข้ารหัสแบบดั้งเดิมมักจะต้องถอดรหัสข้อมูลก่อนการคำนวณ จึงทำให้ความเป็นส่วนตัวถูกเปิดเผย

โซลูชันของ Bitroot: การผสานรวมการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ (ZKP), การคำนวณที่ปลอดภัยแบบหลายฝ่าย (MPC) และสภาพแวดล้อมการดำเนินการที่เชื่อถือได้ (TEE) เพื่อสร้างระบบ "การป้องกันเชิงลึก"

Bitroot ได้สร้างระบบ "การป้องกันเชิงลึก" หลายชั้นเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล โมเดล IP และความสมบูรณ์ของการคำนวณในการคำนวณ AI โดยการผสานเทคโนโลยีชั้นนำสามประการที่ช่วยเพิ่มความเป็นส่วนตัว ได้แก่ การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ (ZKP), การคำนวณที่ปลอดภัยแบบหลายฝ่าย (MPC) และสภาพแวดล้อมการดำเนินการที่เชื่อถือได้ (TEE)

ZKP:

การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ช่วยให้ฝ่ายหนึ่ง (ผู้พิสูจน์) พิสูจน์ต่ออีกฝ่ายหนึ่ง (ผู้ตรวจสอบ) ว่าคำกล่าวนั้นเป็นจริงโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลอื่นใด ในสถาปัตยกรรมของ Bitroot นั้น ZKP จะถูกใช้สำหรับการตรวจสอบผลการคำนวณต่อสาธารณะ นั่นคือการพิสูจน์ความถูกต้องของการคำนวณของ AI โดยไม่เปิดเผยข้อมูลอินพุตและรายละเอียดของโมเดล ซึ่งจะช่วยทำลายปัญหา "กล่องดำ" ของ AI โดยตรง เนื่องจากผู้ใช้สามารถยืนยันได้ว่าผลลัพธ์ของ AI ขึ้นอยู่กับตรรกะการคำนวณที่ถูกต้องโดยไม่ต้องเชื่อถือการทำงานภายในของระบบ

MPC:

การประมวลผลที่ปลอดภัยแบบหลายฝ่ายช่วยให้หลายฝ่ายสามารถคำนวณฟังก์ชันร่วมกันได้โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลอินพุตเดิมของตนให้ฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งทราบ Bitroot ใช้ MPC เพื่อประมวลผลข้อมูลแบบร่วมมือกันของหลายฝ่าย เช่น การฝึกโมเดล AI ร่วมกันหรือการใช้เหตุผลโดยไม่ต้องรวบรวมข้อมูลละเอียดอ่อนเดิม ซึ่งถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับสถานการณ์ที่ต้องได้รับข้อมูลจากเจ้าของข้อมูลหลายรายแต่ต้องปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอย่างเคร่งครัด (เช่น ทางการแพทย์และการเงิน) และสามารถป้องกันการรั่วไหลและการละเมิดข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

TEE:

สภาพแวดล้อมการทำงานที่เชื่อถือได้เป็นพื้นที่ความปลอดภัยระดับฮาร์ดแวร์ที่สร้างหน่วยความจำแยกและพื้นที่การประมวลผลภายใน CPU เพื่อปกป้องข้อมูลและโค้ดที่ใช้งานไม่ให้ถูกขโมยหรือถูกดัดแปลงโดยระบบโฮสต์ Bitroot ใช้ TEE เพื่อแยกฮาร์ดแวร์ของกระบวนการประมวลผลสำหรับการฝึกอบรมและการให้เหตุผลของโมเดล AI เพื่อให้แน่ใจว่าแม้ว่าระบบปฏิบัติการพื้นฐานหรือผู้ให้บริการคลาวด์จะถูกบุกรุก พารามิเตอร์ของโมเดล AI และข้อมูลอินพุตที่ละเอียดอ่อนก็สามารถได้รับการปกป้องระหว่างกระบวนการประมวลผล การผสมผสาน TEE กับ MPC และ ZKP นั้นมีประสิทธิภาพเป็นพิเศษ TEE สามารถจัดเตรียมโฮสต์ที่ปลอดภัยสำหรับการดำเนินการโปรโตคอล MPC และรับรองธรรมชาติที่ป้องกันการปลอมแปลงของกระบวนการสร้าง ZKP ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความปลอดภัยโดยรวมให้ดียิ่งขึ้น

การผสมผสาน ZKP, MPC และ TEE แสดงถึงแนวทางที่ซับซ้อนและหลายชั้นสำหรับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยที่จัดการกับปัญหาด้านความน่าเชื่อถือที่สำคัญที่เกิดขึ้นเมื่อ AI ประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในสภาพแวดล้อมแบบกระจายอำนาจโดยตรง ZKP เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการพิสูจน์ความถูกต้องของการคำนวณ AI (การอนุมานหรือการฝึกอบรม) โดยไม่เปิดเผยโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือข้อมูลอินพุตส่วนตัว จึงทำให้สามารถใช้ AI ที่ตรวจสอบได้ในขณะที่ปกป้องทรัพย์สินทางปัญญา วิธีนี้จะช่วยแก้ปัญหา "กล่องดำ" โดยตรงด้วยการอนุญาตให้ตรวจสอบผลลัพธ์โดยไม่เปิดเผย "วิธีการ" ที่ MPC อนุญาตให้หลายฝ่ายทำงานร่วมกันในการฝึกอบรมหรือให้เหตุผลเกี่ยวกับชุดข้อมูลรวมของตนโดยไม่เปิดเผยข้อมูลดิบที่เกี่ยวข้องให้กันและกันหรือหน่วยงานกลางทราบ ซึ่งถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการทำงานร่วมกันและการสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมความปลอดภัยที่จำเป็นต้องได้รับข้อมูลจากเจ้าของข้อมูลหลายรายแต่ต้องปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอย่างเคร่งครัด TEE ให้การรับประกันความสมบูรณ์ของการดำเนินการในระดับฮาร์ดแวร์และความลับของข้อมูล ทำให้มั่นใจได้ว่าแม้ว่าระบบโฮสต์จะถูกบุกรุก ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและแบบจำลอง AI ภายใน TEE จะได้รับการปกป้องจากการเข้าถึงหรือการแก้ไขโดยไม่ได้รับอนุญาตในระหว่างกระบวนการคำนวณ กลยุทธ์ "การป้องกันเชิงลึก" นี้ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชัน AI ที่มีความเสี่ยงสูง (เช่น ทางการแพทย์หรือทางการเงิน) ที่ความสมบูรณ์และความเป็นส่วนตัวของข้อมูลมีความสำคัญ และช่วยสร้างความไว้วางใจพื้นฐานในระบบ AI แบบกระจายอำนาจ ลักษณะที่เสริมซึ่งกันและกันของเทคโนโลยีเหล่านี้ กล่าวคือ TEE สามารถปกป้องโปรโตคอล MPC และการสร้าง ZKP ได้ ทำให้ประสิทธิภาพร่วมกันของเทคโนโลยีเหล่านี้ดีขึ้นไปอีก

จุดนวัตกรรม 5: การควบคุมตัวแทน AI บนเชนด้วย "สัญญาอัจฉริยะ AI ที่ควบคุมได้"

ความท้าทาย: วิธีการให้ตัวแทน AI สามารถควบคุมและใช้งานทรัพย์สินบนเชนอย่างปลอดภัยเพื่อป้องกันไม่ให้สูญเสียการควบคุมหรือทำสิ่งชั่วร้าย

เนื่องจากตัวแทน AI มีบทบาทสำคัญเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ในระบบนิเวศ Web3 เช่น การปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสมใน DeFi หรือการตัดสินใจอัตโนมัติในห่วงโซ่อุปทาน ความท้าทายหลักคือการให้หน่วยงาน AI อิสระเหล่านี้สามารถควบคุมและใช้งานทรัพย์สินบนเชนโดยตรงได้อย่างปลอดภัย เนื่องจากความเป็นอิสระและความซับซ้อนของตัวแทน AI จึงมีความเสี่ยงที่จะสูญเสียการควบคุมพฤติกรรม การตัดสินใจที่ไม่คาดคิด หรือแม้แต่พฤติกรรมที่เป็นอันตราย ซึ่งอาจนำไปสู่การสูญเสียทางเศรษฐกิจหรือระบบไม่เสถียร การควบคุมแบบรวมศูนย์แบบดั้งเดิมไม่สามารถแก้ไขปัญหาความไว้วางใจและความรับผิดชอบของตัวแทน AI ในสภาพแวดล้อมแบบกระจายอำนาจได้อย่างมีประสิทธิภาพ

โซลูชันของ Bitroot: ออกแบบกรอบความปลอดภัยสำหรับ การโต้ตอบระหว่าง AI และสัญญาอัจฉริยะ

Bitroot จัดการเอนทิตี AI อิสระเหล่านี้ได้อย่างปลอดภัยโดยการออกแบบกรอบความปลอดภัยที่ครอบคลุมเพื่อให้มั่นใจถึงการควบคุม ความสามารถในการตรวจสอบ และการรับผิดชอบของตัวแทน AI เมื่อดำเนินการบนเครือข่าย

กลไกการอนุญาตและการพิสูจน์:

การดำเนินการบนเครือข่ายของตัวแทน AI ทุกครั้งต้องมาพร้อมกับหลักฐานที่ยืนยันได้ (เช่น หลักฐานระยะไกลของ TEE หรือ ZKP) และได้รับการตรวจยืนยันโดยเคร่งครัดจากสัญญาอัจฉริยะ หลักฐานเหล่านี้สามารถตรวจสอบตัวตนของตัวแทน AI ได้ด้วยการเข้ารหัส ไม่ว่าการดำเนินการจะเป็นไปตามกฎที่ตั้งไว้หรือไม่ และการตัดสินใจจะขึ้นอยู่กับเวอร์ชันและน้ำหนักของโมเดลที่เชื่อถือได้หรือไม่ โดยไม่เปิดเผยตรรกะภายใน สิ่งนี้จะให้บันทึกบนเครือข่ายที่โปร่งใสและตรวจสอบได้เกี่ยวกับพฤติกรรมของตัวแทน AI ทำให้มั่นใจได้ว่าพฤติกรรมของตัวแทนเป็นไปตามที่คาดหวัง และป้องกันการฉ้อโกงหรือการดำเนินการที่ไม่ได้รับอนุญาตได้อย่างมีประสิทธิภาพ

แรงจูงใจและการลงโทษทางเศรษฐกิจ:

Bitroot แนะนำกลไกการสเตกกิ้งที่กำหนดให้ตัวแทน AI สเตกกิ้งโทเค็นจำนวนหนึ่งก่อนดำเนินการงานบนเชน พฤติกรรมของตัวแทน AI เชื่อมโยงโดยตรงกับชื่อเสียงและผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจของตัวแทน หากพบว่าตัวแทน AI มีพฤติกรรมที่เป็นอันตราย ละเมิดกฎโปรโตคอล หรือทำให้ระบบเสียหาย โทเค็นที่ถูกสเตกกิ้งจะถูกตัดทิ้ง กลไกนี้กระตุ้นให้ตัวแทน AI มีพฤติกรรมที่ดีผ่านผลทางเศรษฐกิจโดยตรง และจัดเตรียมกลไกการชดเชยสำหรับข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นหรือพฤติกรรมที่เป็นอันตรายของตัวแทน จึงบังคับใช้ความรับผิดชอบในสภาพแวดล้อมที่ไม่ต้องไว้วางใจ

การกำกับดูแลและการควบคุม:

ด้วยรูปแบบการกำกับดูแลองค์กรอิสระแบบกระจายอำนาจ (DAO) ชุมชน Bitroot สามารถจำกัดและอัปเกรดฟังก์ชัน สิทธิ์ และขอบเขตของสัญญาอัจฉริยะที่เรียกได้ของตัวแทน AI สมาชิกชุมชนสามารถมีส่วนร่วมในการตัดสินใจผ่านการลงคะแนนเสียงและร่วมกันกำหนดจรรยาบรรณ เกณฑ์ความเสี่ยง และเส้นทางการอัพเกรดของเอเจนต์ AI การควบคุมแบบกระจายอำนาจนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าวิวัฒนาการของเอเจนต์ AI สอดคล้องกับค่านิยมและผลประโยชน์ของชุมชน หลีกเลี่ยงการควบคุมเอเจนต์ AI แบบฝ่ายเดียวโดยหน่วยงานส่วนกลาง และด้วยเหตุนี้จึงบูรณาการการกำกับดูแลของมนุษย์โดยรวมเข้ากับระบบ AI อัตโนมัติกรอบการทำงานด้านความปลอดภัยสำหรับตัวแทน AI ที่ทำงานบนเชนจะจัดการกับความท้าทายสำคัญโดยตรงในการรับรองความรับผิดชอบของ AI โดยอัตโนมัติและป้องกันพฤติกรรมที่ไม่ได้ตั้งใจหรือเป็นอันตราย ความต้องการหลักฐานที่ตรวจสอบได้ (เช่นหลักฐาน ZKP หรือ TEE) สำหรับการดำเนินการบนเชนทุกครั้งจะมอบเส้นทางการตรวจสอบการเข้ารหัสที่ช่วยให้มั่นใจว่าตัวแทน AI ดำเนินการตามพารามิเตอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า และการกระทำของพวกเขาสามารถตรวจสอบต่อสาธารณะได้โดยไม่เปิดเผยตรรกะที่เป็นกรรมสิทธิ์ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างความไว้วางใจในตัวแทน AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพวกเขาได้รับอิสระและการควบคุมมากขึ้นเหนือสินทรัพย์ดิจิทัลหรือการตัดสินใจที่สำคัญ การนำแรงจูงใจทางเศรษฐกิจและกลไกการลงโทษมาใช้ โดยเฉพาะกลไกการเดิมพันและการตัดโทเค็น จะทำให้พฤติกรรมของตัวแทน AI สอดคล้องกับผลประโยชน์ของเครือข่าย โดยการกำหนดให้ตัวแทนเดิมพันโทเค็นและลงโทษพฤติกรรมที่ไม่ดีผ่านการตัด Bitroot สร้างผลที่ตามมาทางเศรษฐกิจโดยตรงจากพฤติกรรมที่ไม่ดี บังคับใช้ความรับผิดชอบในสภาพแวดล้อมที่ไม่น่าไว้วางใจ นอกจากนี้ การบูรณาการการกำกับดูแล DAO ยังทำให้ชุมชนมีความสามารถในการกำหนด จำกัด และอัปเกรดความสามารถและการอนุญาตของตัวแทน AI ร่วมกัน กลไกการควบคุมแบบกระจายอำนาจนี้ช่วยให้มั่นใจว่าวิวัฒนาการของตัวแทน AI สอดคล้องกับค่านิยมของชุมชน และป้องกันไม่ให้เอนทิตีรวมศูนย์กำหนดพฤติกรรมของตนเองโดยฝ่ายเดียว ฝังมนุษย์ การดูแลระบบ AI อัตโนมัติผ่านการกำกับดูแลแบบรวม แนวทางที่ครอบคลุมนี้เปลี่ยนตัวแทน AI จากภาระผูกพันที่อาจเกิดขึ้นให้กลายเป็นผู้ดำเนินการอิสระที่เชื่อถือได้ในระบบนิเวศ Web3

การทำงานร่วมกันและมุมมองทางนิเวศวิทยา

ด้วยนวัตกรรมหลักทั้งห้าประการ Bitroot ไม่เพียงแต่รวมเทคโนโลยี AI และ Web3 เข้าด้วยกันเท่านั้น แต่ยังสร้างระบบนิเวศแบบวงจรปิดที่ AI และ Web3 ส่งเสริมซึ่งกันและกันและพัฒนาไปพร้อมๆ กัน แนวคิดการออกแบบนี้เข้าใจอย่างลึกซึ้งว่าความท้าทายในการผสานรวม Web3-AI เป็นระบบและต้องการโซลูชันที่เป็นระบบ สถาปัตยกรรมของ Bitroot วางรากฐานที่มั่นคงสำหรับอนาคตของปัญญาประดิษฐ์แบบกระจายอำนาจโดยแก้ปัญหาต่างๆ เช่น การผูกขาดพลังการประมวลผล การขาดความไว้วางใจ คอขวดด้านประสิทธิภาพ ต้นทุนที่สูง และตัวแทนที่อยู่เหนือการควบคุมที่ระดับแกนกลาง

การเสริมพลัง 1: ความร่วมมือที่เชื่อถือได้และเครือข่ายมูลค่า เครือข่ายพลังประมวลผล AI แบบกระจายอำนาจของ Bitroot และการฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่ที่ตรวจสอบได้ช่วยสร้างแรงจูงใจให้กับผู้ให้บริการพลังประมวลผลที่ไม่ได้ใช้งานและผู้มีส่วนสนับสนุนข้อมูลทั่วโลกผ่านเศรษฐศาสตร์โทเค็น กลไกนี้ช่วยให้ผู้มีส่วนสนับสนุนสามารถรับผลตอบแทนที่ยุติธรรมและมีส่วนร่วมในการเป็นเจ้าของและกำกับดูแลโมเดล AI ร่วมกัน เศรษฐกิจอัตโนมัติและกลไกการยืนยันสิทธิ์บนเชนนี้ช่วยแก้ปัญหาการกระจายมูลค่าที่ไม่ยุติธรรมและแรงจูงใจด้านนวัตกรรมที่ไม่เพียงพอใน AI แบบรวมศูนย์ได้ในระดับพื้นฐาน และสร้างเครือข่ายความร่วมมือบนพื้นฐานของความไว้วางใจและผลตอบแทนที่ยุติธรรม ในเครือข่ายนี้ การพัฒนาโมเดล AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่บริษัทยักษ์ใหญ่เพียงไม่กี่แห่งอีกต่อไป แต่ขับเคลื่อนโดยชุมชนระดับโลก ดังนั้นจึงนำภูมิปัญญาและทรัพยากรที่หลากหลายมารวมกัน

การเสริมพลัง 2: ประชาธิปไตยและการต่อต้านการเซ็นเซอร์ของพลังการประมวลผล

EVM แบบขนานและเครือข่ายพลังการประมวลผล AI แบบกระจายอำนาจของ Bitroot ร่วมกันทำให้เกิดประชาธิปไตยและการต่อต้านการเซ็นเซอร์ของพลังการประมวลผล ด้วยการรวมทรัพยากร GPU ที่ไม่ได้ใช้งานทั่วโลก Bitroot จึงลดต้นทุนของการฝึกอบรมและการให้เหตุผล AI ได้อย่างมาก ทำให้พลังการประมวลผล AI ไม่ใช่เอกสิทธิ์ของยักษ์ใหญ่ด้านคลาวด์เพียงไม่กี่รายอีกต่อไป ในเวลาเดียวกัน เครือข่ายการฝึกอบรม/อนุมานแบบกระจายและกลไกจูงใจทางเศรษฐกิจช่วยให้โครงสร้างพื้นฐานพลังการประมวลผล AI มีความเปิดกว้างและต้านทานการเซ็นเซอร์ได้ ซึ่งหมายความว่าแอปพลิเคชัน AI สามารถทำงานในสภาพแวดล้อมที่ไม่ได้ควบคุมโดยเอนทิตีเดียว หลีกเลี่ยงความเสี่ยงของการเซ็นเซอร์แบบรวมศูนย์และจุดล้มเหลวเพียงจุดเดียวได้อย่างมีประสิทธิภาพ การเพิ่มขึ้นของการเข้าถึงพลังการประมวลผลนี้ทำให้ผู้สร้างสรรค์นวัตกรรมทั่วโลกมีโอกาสเท่าเทียมกันในการพัฒนาและปรับใช้ AI

การเสริมพลัง 3: สภาพแวดล้อมการทำงานที่โปร่งใสและตรวจสอบได้

การผสมผสานเทคโนโลยีการฝึกแบบจำลองขนาดใหญ่ที่กระจายอำนาจและสามารถตรวจสอบได้ของ Bitroot และเทคโนโลยีเพิ่มความเป็นส่วนตัวร่วมกันสร้างสภาพแวดล้อมการทำงานของ AI ที่โปร่งใสและตรวจสอบได้ ผ่านการตรวจสอบข้อมูลบนเชน การตรวจสอบการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ (ZKP) ของกระบวนการฝึกและผลการคำนวณ และการรับประกันฮาร์ดแวร์ของความสมบูรณ์ของการคำนวณโดยสภาพแวดล้อมการดำเนินการที่เชื่อถือได้ (TEE) Bitroot แก้ปัญหา "กล่องดำ" ของ AI และความท้าทายของการขาดความไว้วางใจ ผู้ใช้สามารถยืนยันแหล่งที่มาของแบบจำลอง AI ความถูกต้องของกระบวนการฝึกและผลการคำนวณได้อย่างเปิดเผยโดยไม่เปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือรายละเอียดของแบบจำลอง ห่วงโซ่การคำนวณที่สามารถตรวจสอบได้นี้ให้รากฐานความน่าเชื่อถือที่ไม่เคยมีมาก่อนสำหรับการประยุกต์ใช้ AI ในสาขาที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การเงินและการดูแลสุขภาพ

ทั้งสามประเด็นนี้ร่วมกันแสดงให้เห็นว่าสถาปัตยกรรมแบบฟูลสแต็กของ Bitroot สร้างวงจรที่เสริมกำลังตัวเอง การเข้าถึงการคำนวณและการกระจายมูลค่าที่ยุติธรรมอย่างเป็นประชาธิปไตยสร้างแรงจูงใจในการมีส่วนร่วม ส่งผลให้มีข้อมูลและแบบจำลองที่หลากหลายมากขึ้น สภาพแวดล้อมที่โปร่งใสและตรวจสอบได้ช่วยสร้างความไว้วางใจ ซึ่งในทางกลับกันจะกระตุ้นให้เกิดการนำไปใช้และการทำงานร่วมกันมากขึ้น วงจรข้อเสนอแนะอย่างต่อเนื่องนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่า AI และ Web3 จะเสริมซึ่งกันและกัน ส่งผลให้ระบบนิเวศแบบกระจายอำนาจมีความมั่นคง ยุติธรรม และชาญฉลาดมากขึ้น

เทคโนโลยีแบบครบวงจรของ Bitroot ไม่เพียงแต่ช่วยแก้ปัญหาที่มีอยู่เท่านั้น แต่ยังจะให้กำเนิดระบบนิเวศแอปพลิเคชันอัจฉริยะใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อน ซึ่งจะเปลี่ยนวิธีที่เราโต้ตอบกับโลกดิจิทัลอย่างล้ำลึก

การเสริมพลัง 1: ปัญญาประดิษฐ์และประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

AI สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ DeFi:

โดยอิงจากโครงสร้างพื้นฐานประสิทธิภาพสูงและสัญญาอัจฉริยะ AI ที่ควบคุมได้ของ Bitroot ตัวแทน AI ช่วยให้เพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ในด้านการเงินแบบกระจายอำนาจ (DeFi) ได้อย่างชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวแทน AI เหล่านี้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลบนเชน ราคาตลาด และข้อมูลภายนอกได้แบบเรียลไทม์ และดำเนินการงานที่ซับซ้อน เช่น การเก็งกำไร การขุดสภาพคล่อง การเพิ่มประสิทธิภาพรายได้ การจัดการความเสี่ยง และการปรับสมดุลพอร์ตโฟลิโอโดยอัตโนมัติ ตัวแทนสามารถระบุแนวโน้มและโอกาสทางการตลาดที่ยากต่อการตรวจจับด้วยวิธีการดั้งเดิม จึงช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของโปรโตคอล DeFi และประโยชน์ที่ผู้ใช้จะได้รับ

การตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะ: ความสามารถด้าน AI ของ Bitroot สามารถใช้ในการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยปรับปรุงความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของแอปพลิเคชัน Web3 ได้อย่างมีนัยสำคัญ เครื่องมือตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถระบุช่องโหว่ ข้อผิดพลาดเชิงตรรกะ และความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นในโค้ดสัญญาอัจฉริยะได้อย่างรวดเร็ว และยังสามารถออกคำเตือนล่วงหน้าได้ก่อนที่สัญญาจะถูกนำไปใช้งาน ซึ่งไม่เพียงแต่ประหยัดเวลาและต้นทุนสำหรับการตรวจสอบด้วยตนเองเท่านั้น แต่ยังป้องกันการสูญเสียทางการเงินและวิกฤตความน่าเชื่อถือที่เกิดจากช่องโหว่ของสัญญาได้อย่างมีประสิทธิภาพอีกด้วย

การเสริมพลัง 2: การปฏิวัติประสบการณ์ของผู้ใช้

ตัวแทน AI เปิดใช้งานการโต้ตอบกับ DApp:

สัญญาอัจฉริยะ AI ที่ควบคุมได้ของ Bitroot จะทำให้ตัวแทน AI สามารถดำเนินการงานที่ซับซ้อนได้โดยตรงใน DApp โดยอัตโนมัติ และมอบประสบการณ์ที่ปรับแต่งได้สูงตามพฤติกรรมและความชอบของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น ตัวแทน AI สามารถทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยส่วนตัวของผู้ใช้เพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการดำเนินการของ DApp ให้คำแนะนำที่กำหนดเอง และแม้แต่ตัดสินใจและทำธุรกรรมบนเชนแทนผู้ใช้ จึงลดเกณฑ์สำหรับแอปพลิเคชัน Web3 ลงอย่างมาก และปรับปรุงความพึงพอใจและการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ AIGC ช่วยให้สามารถโต้ตอบกับ DApp ได้: เมื่อรวมกับเครือข่ายพลังการประมวลผลแบบกระจายอำนาจของ Bitroot และการฝึกอบรมที่ตรวจสอบได้ เนื้อหาที่สร้างโดย AI (AIGC) จะมีบทบาทสำคัญอย่างมากใน DApp ผู้ใช้สามารถใช้เครื่องมือ AIGC เพื่อสร้างงานศิลปะ เพลง โมเดล 3 มิติ และประสบการณ์แบบโต้ตอบในสภาพแวดล้อมแบบกระจายอำนาจ และรับรองว่าความเป็นเจ้าของและลิขสิทธิ์ของพวกเขาได้รับการคุ้มครองบนเชน AIGC จะช่วยเสริมสร้างระบบนิเวศเนื้อหาของ DApp อย่างมาก เพิ่มความคิดสร้างสรรค์ของผู้ใช้และประสบการณ์ที่ดื่มด่ำ ตัวอย่างเช่น ใน DApp ของเมตาเวิร์สและเกม AI สามารถสร้างเนื้อหาส่วนตัวแบบเรียลไทม์ ช่วยเพิ่มการโต้ตอบและการมีส่วนร่วมของผู้ใช้

การเสริมพลังสาม: ข้อมูลเชิงลึกที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

โอราเคิลแบบกระจายอำนาจที่ขับเคลื่อนด้วย AI:

ชุดเทคโนโลยีของ Bitroot จะช่วยให้เกิดโอราเคิลแบบกระจายอำนาจที่ขับเคลื่อนด้วย AI รุ่นใหม่ โอราเคิลเหล่านี้สามารถรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลนอกเครือข่ายหลายแหล่งโดยใช้ขั้นตอนวิธีของ AI สำหรับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ การตรวจจับความผิดปกติ การตรวจสอบความน่าเชื่อถือ และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ โอราเคิลเหล่านี้สามารถกรองข้อมูลที่ผิดพลาดหรือลำเอียงออก และส่งข้อมูลนอกเครือข่ายที่มีคุณภาพสูงและเชื่อถือได้ไปยังเครือข่ายในรูปแบบมาตรฐาน จึงทำให้สัญญาอัจฉริยะและ DApps มีข้อมูลภายนอกที่แม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น ซึ่งจะช่วยเพิ่มความต้องการข้อมูลเชิงลึกจากภายนอกในสาขาต่างๆ เช่น DeFi การประกันภัย และการจัดการห่วงโซ่อุปทานได้อย่างมาก แอปพลิเคชันเหล่านี้เน้นย้ำถึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของชุดเทคโนโลยี Bitroot ในสาขาต่างๆ การผสมผสานระหว่างการรวมตัวแทน AI บนเครือข่ายและการคำนวณที่ตรวจสอบได้ทำให้แอปพลิเคชันมีระดับความเป็นอิสระ ความปลอดภัย และความน่าเชื่อถือที่ไม่เคยมีมาก่อน ขับเคลื่อนการเงินแบบกระจายอำนาจ เกม การสร้างเนื้อหา และสาขาอื่นๆ ตั้งแต่ dApp ที่เรียบง่ายไปจนถึงระบบกระจายอำนาจอัจฉริยะอย่างแท้จริง

Bitroot แก้ปัญหาหลักด้านประสิทธิภาพ การผูกขาดอำนาจการประมวลผล ความโปร่งใส ความเป็นส่วนตัว และความปลอดภัยอย่างเป็นระบบในการผสานรวม Web3 และ AI ผ่าน EVM แบบขนาน เครือข่ายคอมพิวเตอร์ AI แบบกระจายอำนาจ การฝึกโมเดลขนาดใหญ่ที่ตรวจสอบได้ เทคโนโลยีเพิ่มความเป็นส่วนตัว และสัญญาอัจฉริยะ AI ที่ควบคุมได้ นวัตกรรมเหล่านี้ทำงานร่วมกันเพื่อสร้างระบบนิเวศแบบกระจายอำนาจที่เปิดกว้าง ยุติธรรม และชาญฉลาด สร้างรากฐานที่มั่นคงสำหรับอนาคตของโลกดิจิทัล

บทความนี้มาจากการสนับสนุนและไม่แสดงถึงมุมมองของ BlockBeats

ลิงก์ต้นฉบับ

ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:

กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats

กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App

บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia