In un articolo recente, ho esplorato potenziali opportunità all'intersezione delle tecnologie ChatGPT e Web3. L'hype dietro l'intelligenza artificiale generativa (IA) e tecnologie come ChatGPT e GPT-4 è giustificato, e Web3 T ne è stato esente. Nelle ultime settimane, abbiamo visto i token Cripto correlati all'IA Rally massimi storici e persino nuovi fondi di rischio creati per investire all'intersezione tra IA generativa e Web3.

Mentre le possibilità di combinare tecnologie di tipo ChatGPT con infrastrutture Web3 possono farci volare la mente, la comunità Web3 dovrebbe affrontare la realtà che la maggior parte del valore nell'IA generativa viene catturata nelle infrastrutture Web2 tradizionali. Estrapolando un BIT' più a fondo questa idea ci porta lungo il percorso di una teoria controversa, che vale comunque la pena esplorare: che lo slancio di ChatGPT può avere un impatto negativo e duraturo su Web3.

Jesus Rodriguez, oratore pressoFestival del consenso di CoinDeskad aprile è CEO di IntoTheBlock.

L'idea CORE dietro il potenziale impatto negativo dell'IA generativa nello spazio Web3 è relativamente semplice. L'IA generativa ha il potenziale per cambiare ogni aspetto di come software e contenuti vengono sviluppati e consumati, dall'infrastruttura al livello applicativo. Oggigiorno stiamo assistendo all'integrazione dell'IA generativa nelle proprie piattaforme da parte di tutti i principali fornitori Tecnologie e contenuti. Se il CORE di questa rivoluzione si verifica al di fuori del Web3, è probabile che abbia un impatto sul divario di innovazione, talento e finanziamenti tra le tecnologie Web2 e Web3. Inoltre, se non affrontato rapidamente, è probabile che questo divario continui ad espandersi a un tasso di crescita multi-esponenziale. Le soluzioni a questo problema sono certamente tutt'altro che banali, ma ci sono alcune idee di principi fondamentali che possono essere esplorate per iniziare ad affrontare tale divario.

Sfide

Che il movimento dell'IA generativa stia prendendo piede in Web2 T dovrebbe sorprendere se consideriamo che per un decennio Web3 T ha creato alcuna infrastruttura o tecnologia significativa per supportare l'apprendimento automatico (ML). Gli Stacks Web3 si sono evoluti attorno a componenti fondamentali come elaborazione decentralizzata, archiviazione, identità e messaggistica, ma è stata prestata poca attenzione allo spazio ML. Non sorprende che tutte le innovazioni ML come le architetture dei trasformatori e i modelli pre-addestrati non abbiano avuto alcuna impronta nelle blockchain o nelle infrastrutture Web3. Quando il rilascio di modelli come ChatGPT, GPT-4 o la diffusione stabile ha segnalato che l'IA generativa poteva raggiungere la velocità di fuga, il movimento Web3 si è trovato senza alcuna base rilevante per supportare la nuova rivoluzione dell'IA generativa. Questo problema è ancora peggiore se valutiamo il tasso di progresso delle tecnologie dell'IA generativa.

Crescita multiesponenziale e divario tecnico enorme

I divari nelle capacità di IA generativa tra il mondo Web3 e Web2 si stanno ampliando rapidamente. Tendenze come il cloud o il mobile computing evolvono a una velocità lineare o polinomiale, in cui una nuova versione migliora la precedente con nuove funzionalità e capacità. L'IA generativa cresce a una velocità multi-esponenziale.

Modelli come ChatGPT o GPT-4 utilizzano una base di dati e infrastrutture, che rappresenta un'asticella elevata per le startup che cercano di ricreare tali capacità. Inoltre, tali modelli diventano esponenzialmente migliori man mano che più persone li utilizzano e raccolgono più dati che possono essere utilizzati per pre-addestrare le versioni future. A questo punto, il divario può diventare così grande da essere incolmabile.

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Al momento, le infrastrutture Web3 non possiedono le fondamenta di elaborazione, dati o framework di scienza dei dati per abbracciare l'IA generativa. Le applicazioni decentralizzate (dapp) possono certamente incorporare capacità di IA generativa interagendo con modelli tramite API Web2, ma l'idea di un'IA generativa nativa Web3 sembra un BIT' impegnativa al momento. Mentre l'IA generativa continua a evolversi rapidamente, le sfide per Web3 possono diventare evidenti in diverse dimensioni.

Diamo un'occhiata ai diversi livelli dello stack.

Piattaforme

Piattaforme cloud come AWS, Azure e Google Cloud stanno rapidamente incorporando capacità di IA generativa in aree come linguaggio naturale, immagini, video e molte altre. I requisiti di calcolo e dati dei modelli di IA generativa sembrano attualmente oltre le capacità delle infrastrutture Web3. Di conseguenza, la nuova generazione di applicazioni di IA generativa sarà fondamentalmente alimentata da piattaforme cloud Web2 con un ingombro molto ridotto nelle infrastrutture Web3. Se l'IA generativa mantiene le sue promesse, ciò significa che le piattaforme Web3 potrebbero rimanere incredibilmente indietro in termini di adozione.

Applicazioni

Poiché le piattaforme Web2 incorporano capacità di IA generativa, ciò alimenterà una nuova generazione di applicazioni che incorporeranno l'IA generativa come cittadino di prima classe. Queste applicazioni di nuova generazione si svolgeranno in modo sproporzionato in Web2 poiché gli Stacks Web3 non sono attrezzati per alimentare capacità di IA generativa. Certo, vedremo dapp che incorporano funzionalità alimentate da modelli come ChatGPT, ma ovviamente, tali funzionalità saranno completamente off-chain.

Fintech di prossima generazione

Per anni, le tecnologie Cripto e Web3 sono state considerate la prossima tendenza principale per modernizzare la tecnologia finanziaria. Indubbiamente, l'attenzione si è spostata verso l'intelligenza artificiale generativa. La maggior parte delle piattaforme fintech è più preoccupata di non essere sconvolta da alternative più snelle basate su modelli come ChatGPT che di costruire binari per la valuta digitale.

Talento sviluppatore

Il livello di innovazione attorno alle tecnologie di intelligenza artificiale generativa e la popolarità di tecnologie come ChatGPT sono certamente contagiosi e stanno attraendo sviluppatori che cercano di creare applicazioni di nuova generazione. L'esplosione delle tecnologie di intelligenza artificiale generativa coincide con una brusca flessione nello spazio Cripto . Con la combinazione di questi due Eventi, lo spazio Web3 potrebbe rischiare di subire una fuga di talenti di sviluppatori che vanno nello spazio di intelligenza artificiale generativa.

Investimenti di capitale di rischio

Gli investimenti in capitale di rischio sono un altro settore che probabilmente passerà da Web3 all'IA generativa. La corsa al rialzo del 2021 ha portato livelli record di investimenti VC nelle aziende Web3 e movimenti come la Finanza decentralizzata (DeFi) e i token non fungibili (NFT) hanno finalmente mostrato applicazioni pratiche sulla promessa di Web3. La flessione del 2022 combinata con l'esplosione nello spazio dell'IA generativa ha spostato il FLOW di fondi VC nello spazio dell'IA generativa, il che contribuisce anche ad attrarre i migliori talenti nel settore tecnologico.

Il lato positivo

La mancanza di solide fondamenta di apprendimento automatico ha impedito a Web3 di partecipare alla prima ondata di innovazione dell'IA generativa, ma questo potrebbe ancora essere affrontato. Dato lo stato attuale della Tecnologie e delle sfide, ci sono due aree chiare in cui l'IA generativa può davvero trarre vantaggio dalle capacità native delle architetture Web3.

• AI generativa decentralizzata: ci sono abbastanza preoccupazioni sulla centralizzazione della conoscenza e sul controllo sui grandi modelli di AI generativa da creare un'apertura per alternative decentralizzate. Anche se la tendenza dell'AI decentralizzata non ha mai raggiunto un'adozione significativa, l'AI generativa sta riemergendo il dialogo sulla proposta di valore della decentralizzazione per mitigare il controllo, la parzialità, l'equità e altre caratteristiche desiderate di questi modelli.
• Prova di conoscenza: alcuni dei maggiori ostacoli all'adozione dell'IA generativa derivano dal potenziale di generare contenuti tossici, razzisti e di parte, nonché dalla loro propensione ad allucinare o "inventare cose". Da questa prospettiva, l'applicazione di meccanismi di tracciabilità verificabili durante la pre-formazione, la messa a punto e l'uso di modelli di IA generativa come ChatGPT è una capacità estremamente importante per la sua adozione in scenari critici per la missione. Questo è ONE degli scenari in cui i runtime blockchain sono incredibilmente ben posizionati per iniettare responsabilità nei modelli di IA generativa.

Questi scenari combinano i punti di forza di Web3 e delle piattaforme di IA generativa. Sebbene Web3 non fosse ben posizionato per abbracciare la prima ondata della rivoluzione dell'IA generativa, può comunque contribuire in modo significativo al suo futuro. Versioni come ChatGPT dovrebbero sicuramente essere un campanello d'allarme per la comunità Web3, che la decentralizzazione non è sufficiente e che dobbiamo costruire le basi tecnologiche per abbracciare le future WAVES di innovazione.