Sa isang kamakailang artikulo, nag-explore ako ng mga potensyal na pagkakataon sa intersection ng ChatGPT at Web3 na mga teknolohiya. Ang hype sa likod ng generative artificial intelligence (AI) at mga teknolohiya tulad ng ChatGPT at GPT-4 ay ginagarantiyahan, at ang Web3 ay T naging exempt dito. Sa mga nakalipas na linggo, nakita namin ang mga Crypto token na nauugnay sa AI Rally sa mga makasaysayang matataas, at maging ang mga bagong venture fund na nilikha upang mamuhunan sa intersection ng generative AI at Web3.

Bagama't ang mga posibilidad ng pagsasama-sama ng mga teknolohiya ng uri ng ChatGPT sa imprastraktura ng Web3 ay makapagpapalipad sa ating isipan, dapat harapin ng komunidad ng Web3 ang katotohanan na ang karamihan ng halaga sa generative AI ay nakukuha sa mga tradisyunal na imprastraktura ng Web2. Ang pag-extrapolate ng ideyang iyon nang BIT pa ay magdadala sa atin sa landas ng isang kontrobersyal na teorya, na gayunpaman ay nagkakahalaga ng paggalugad: na ang ChatGPT momentum ay maaaring magkaroon ng negatibo at pangmatagalang epekto sa Web3.

Jesus Rodriguez, isang tagapagsalita sa Consensus festival ng CoinDesk noong Abril, ay ang CEO ng IntoTheBlock.

Ang CORE ideya sa likod ng potensyal na negatibong epekto ng generative AI sa Web3 space ay medyo simple. Ang Generative AI ay may potensyal na baguhin ang bawat aspeto kung paano binuo at ginagamit ang software at content, mula sa imprastraktura hanggang sa layer ng application. Sa mga araw na ito, nakikita natin ang bawat pangunahing Technology at content provider na nagsasama ng generative AI sa kanilang mga platform. Kung ang CORE ng rebolusyong iyon ay nagaganap sa labas ng Web3, malamang na magkaroon ito ng epekto sa inobasyon, talento at agwat sa pagpopondo sa pagitan ng mga teknolohiya ng Web2 at Web3. Higit pa rito, kung hindi matutugunan nang mabilis, ang puwang na ito ay malamang na patuloy na lumalawak sa isang multi-exponential na rate ng paglago. Ang mga solusyon sa problemang ito ay tiyak na malayo sa walang kabuluhan, ngunit may ilang mga unang-prinsipyong ideya na maaaring tuklasin upang simulan ang pagtugon sa puwang na iyon.

Mga hamon

Na ang generative AI movement na nagaganap sa Web2 ay T dapat magtaka kung isasaalang-alang natin na sa loob ng isang dekada ay T nakagawa ang Web3 ng anumang makabuluhang imprastraktura o teknolohiya upang suportahan ang machine learning (ML). Ang mga Stacks ng Web3 ay umusbong sa mga pangunahing bahagi tulad ng desentralisadong pagkalkula, imbakan, pagkakakilanlan at pagmemensahe, ngunit kakaunti ang atensyong binabayaran sa espasyo ng ML. Hindi nakakagulat na ang lahat ng mga tagumpay sa ML tulad ng mga arkitektura ng transformer at mga pretrained na modelo ay walang bakas ng paa sa mga blockchain o mga imprastraktura ng Web3. Nang ang pagpapalabas ng mga modelo tulad ng ChatGPT, GPT-4 o stable diffusion ay nagpahiwatig na ang generative AI ay maaaring tumama sa bilis ng pagtakas, natagpuan ng kilusang Web3 ang sarili nitong walang nauugnay na pundasyon upang suportahan ang bagong generative AI revolution. Mas malala pa ang problemang ito kapag sinusuri natin ang rate ng pag-unlad ng mga generative AI na teknolohiya.

Multi-exponential growth at napakalaking teknikal na agwat

Mabilis na lumalawak ang mga gaps sa generative AI na kakayahan sa pagitan ng Web3 at Web2 world. Ang mga uso tulad ng cloud o mobile computing ay umuunlad sa isang linear o polynomial rate, kung saan ang isang bagong release ay bumubuti sa nauna nang may mga bagong feature at kakayahan. Lumalaki ang Generative AI sa isang multi-exponential rate.

Gumagamit ang mga modelo tulad ng ChatGPT o GPT-4 ng baseline ng data at imprastraktura, na kumakatawan sa isang mataas na bar para sa mga startup na sumusubok na muling likhain ang mga kakayahang iyon. Bukod pa rito, ang mga modelong iyon ay nagiging mas mahusay habang mas maraming tao ang gumagamit ng mga ito, at nangongolekta sila ng mas maraming data na magagamit para sanayin ang mga susunod na bersyon. Sa puntong ito, ang agwat ay maaaring maging napakalaki na ito ay hindi masusugpo.

Read More: Jesus Rodriguez - Isang Pragmatic View ng ChatGPT sa isang Web3 World

Sa ngayon, ang mga imprastraktura ng Web3 ay hindi nagtataglay ng compute, data o data science framework foundation para yakapin ang generative AI. Ang mga desentralisadong application (dapp) ay tiyak na maaaring magsama ng mga generative na kakayahan ng AI sa pamamagitan ng pakikipag-ugnayan sa mga modelo sa pamamagitan ng Web2 API, ngunit ang ideya ng Web3 native generative AI ay tila BIT mahirap sa ngayon. Habang patuloy na mabilis na umuunlad ang generative AI, maaaring maging maliwanag ang mga hamon para sa Web3 sa iba't ibang dimensyon.

Tingnan natin ang iba't ibang antas ng stack.

Mga plataporma

Ang mga cloud platform gaya ng AWS, Azure at Google Cloud ay mabilis na nagsasama ng mga generative AI na kakayahan sa mga lugar tulad ng natural na wika, mga larawan, video at marami pang iba. Ang pag-compute at mga kinakailangan sa data ng mga generative na modelo ng AI ay kasalukuyang tila lampas sa mga kakayahan ng mga imprastraktura ng Web3. Dahil dito, ang bagong henerasyon ng mga generative AI application ay sa panimula ay pinapagana ng mga Web2 cloud platform na may napakakaunting footprint sa mga imprastraktura ng Web3. Kung ang generative AI ay tumupad sa pangako nito, nangangahulugan ito na ang mga platform ng Web3 ay maaaring mahuli nang hindi kapani-paniwala sa mga tuntunin ng pag-aampon.

Mga aplikasyon

Habang isinasama ng mga platform ng Web2 ang mga generative AI na kakayahan, ito ay magpapagana sa isang bagong henerasyon ng mga application na magsasama ng generative AI bilang isang first-class na mamamayan. Ang mga bagong henerasyong application na ito ay magaganap nang hindi katimbang sa Web2 dahil ang mga Web3 Stacks ay hindi nilagyan ng power generative AI na mga kakayahan. Oo naman, makikita natin ang mga dapps na nagsasama ng mga feature na pinapagana ng mga modelo gaya ng ChatGPT, ngunit malinaw naman, ang mga feature na iyon ay magiging ganap na off-chain.

Next-wave na fintech

Sa loob ng maraming taon, ang mga teknolohiya ng Crypto at Web3 ay itinuturing na susunod na pangunahing trend para gawing moderno ang fintech. Walang alinlangan na lumipat ang focus na iyon patungo sa generative AI. Karamihan sa mga platform ng fintech ay higit na nag-aalala tungkol sa hindi pagkagambala ng mga mas payat na alternatibong pinapagana ng mga modelo tulad ng ChatGPT kaysa sa pagbuo ng mga digital currency rails.

Talento ng developer

Ang antas ng pagbabago sa paligid ng mga generative na teknolohiya ng AI at ang katanyagan ng mga teknolohiya tulad ng ChatGPT ay tiyak na nakakahawa at nakakaakit ng mga developer na naghahanap upang bumuo ng mga susunod na henerasyong application. Ang pagsabog sa mga generative na teknolohiya ng AI ay kasabay ng isang malupit na pagbagsak sa espasyo ng Crypto . Sa kumbinasyon ng dalawang Events ito, ang Web3 space ay maaaring nasa panganib na makaranas ng developer talent drain na mapupunta sa generative AI space.

Mga pamumuhunan sa VC

Ang mga pamumuhunan sa venture capital ay isa pang lugar na malamang na lumipat mula sa Web3 patungo sa generative AI. Ang 2021 bull run ay nagdala ng mga record na antas ng mga pamumuhunan sa VC sa mga kumpanya ng Web3, at ang mga paggalaw tulad ng decentralized Finance (DeFi) at non-fungible token (NFT) sa wakas ay nagpakita ng mga praktikal na aplikasyon tungkol sa pangako ng Web3. Ang pagbagsak ng 2022 na sinamahan ng pagsabog sa generative AI space ay naglipat ng FLOW ng mga pondo ng VC sa generative AI space, na nag-aambag din sa pag-akit ng nangungunang talento sa industriya ng tech.

Mga pilak na lining

Ang kakulangan ng matibay na mga pundasyon sa pag-aaral ng makina ay humadlang sa Web3 mula sa paglahok sa unang wave ng generative AI innovation, ngunit maaari pa rin itong matugunan. Dahil sa kasalukuyang kalagayan ng Technology at mga hamon, mayroong dalawang malinaw na lugar kung saan talagang makikinabang ang generative AI mula sa mga katutubong kakayahan ng mga arkitektura ng Web3.

• Desentralisadong generative AI: May sapat na mga alalahanin tungkol sa sentralisasyon ng kaalaman at kontrol sa malalaking generative AI model na lumilikha ito ng pagbubukas para sa mga desentralisadong alternatibo. Kahit na ang desentralisadong AI trend ay hindi kailanman umabot sa makabuluhang pag-aampon, ang generative AI ay muling pinalalabas ang dialogue sa paligid ng value proposition ng desentralisasyon upang pagaanin ang kontrol, bias, pagiging patas at iba pang gustong feature ng mga modelong ito.
• Patunay ng kaalaman: Ang ilan sa mga pinakamalaking pushback laban sa pag-ampon ng generative AI ay nagmumula sa potensyal para sa pagbuo ng nakakalason, racist, biased na nilalaman, pati na rin ang kanilang hilig na mag-hallucinate o "gumawa ng mga bagay-bagay." Mula sa pananaw na iyon, ang pagpapatupad ng mga nabe-verify na mekanismo ng traceability sa kabuuan ng pretraining, fine-tuning, at paggamit ng generative AI models gaya ng ChatGPT ay isang napaka-importanteng kakayahan para sa pag-adopt nito sa mga mission-critical scenario. Ito ay ONE sa mga senaryo kung saan ang mga blockchain runtime ay hindi kapani-paniwalang mahusay ang kinalalagyan upang mag-inject ng pananagutan sa mga generative na modelo ng AI.

Pinagsasama ng mga sitwasyong ito ang mga lakas ng Web3 at mga generative AI platform. Bagama't ang Web3 ay hindi maganda ang kinalalagyan upang yakapin ang unang alon ng generative AI revolution, maaari pa rin itong mag-ambag nang makabuluhan sa hinaharap nito. Ang mga release tulad ng ChatGPT ay dapat talagang maging isang wakeup call para sa komunidad ng Web3 na ang desentralisasyon ay hindi sapat, at kailangan nating bumuo ng mga teknolohikal na pundasyon upang yakapin ang mga hinaharap WAVES ng pagbabago.