Re: [新聞] Vitalik Buterin 表示 OpenAI 的 GP

看板DigiCurrency (數位貨幣)作者 (艾克斯.馬)時間1月前 (2024/05/19 06:25), 1月前編輯推噓2(203)
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※ 引述《ripple0129 (perry tsai)》之銘言: : 標題: Re: [新聞] Vitalik Buterin 表示 OpenAI 的 GP : 時間: Sat May 18 05:15:01 2024 : : 老實說以太坊能跟AI有啥關係 : 我實在看不出來 : 除了一些幣冠名AI : 發在ETH鏈上 : 似乎沒什麼真的有什麼應用出來 看不出來有什麼關係是正常的,了解很多技術瓶頸也顯示出你有其專業, 但人家身價億萬計,本來就不是用常人的角度在看事情, 是想把目前不可能化為未來的可能,所以目前沒什麼應用也沒錯 Vitalik 在自己一月底的部落格裡,清楚敘述願景,概分四種 AI 在區塊鏈中的場景: https://t.ly/IXNEO 然後上個月中,以太坊基金會開始徵 AI 人材,意者寄 ai@ethereum.org 1) 參與者 (高可行性): 本地端練好的 AI 拿來當一般玩家,例如早就出現的一些 MEV 套利, 或是作為 AI 交易者,項目方提供未知商品的走勢,讓大眾提供算法競爭贏得獎勵,並把執行利潤分享 2) 界面 (具風險但高潛力): AI 作為一般玩家與 dapp 互動間的中介,例如一些以太錢包已有的詐騙醒示 類似早期類神經用來過濾垃圾信,或是最近 2024 google i/o 的詐騙醒示功能 3) 規則 去中心化法官 (十分謹慎小心): AI 作為規則與決策判斷,去除人類貪嗔痴 例如 DAO 的運作,或是近年以太再質押 AVS 的懲罰與獎勵原則作為裁判 4) 目標 (長期但有趣難解): AI 即鏈,鏈即 AI,V 特別指出 NEAR 目前正在朝此方向努力將 AI 去中心化 目前各大資訊巨頭擁有的 AI 技術是為 AI 中心化, 目標在能資料隱密與算法保密的情況下,以代幣作為激勵與消耗,人人可用來自己微調訓練或利用 但就如之前回文者,稍有點機器學習認識的人,馬上就能舉出一堆問題,訓練資料的保密、加密資料上鏈、模型加解密成本、存取權… … 等 這些問題 V 也在 blog 統整入 加密成本(crypto overhead) 與 黑盒子 兩大分類,這確實是長期但有趣的問題 但其實文中也提供不少解方與變形,例如 MPC (多方計算) 達到個人資料隱匿但共同學習利用模型,FHE (全同態加密) 上鏈加密資料進行運算, 又或是可信任硬體及限制模型存取權,或是配沒提到的 聯邦學習 達到模型訓練分散化 但其實細究可以問出一堆問題(所以英文稱它兔子洞),尤其是喜歡作惡的好奇寶寶,怎麼避免污染數據集、攻擊模型和獎罰判定, 只能說很多都是概念化,也正有很多項目在實驗努力中 與開源 AI 或是之前分散式運算的最大不同之處,在於如何不犧牲隱私下, 將 AI 價值留存在代幣之中,讓加密使用消耗 與 對算法資料有貢獻者 都能從代幣中扣除與獲得,並避免作惡,而不再只是自願幫忙作公益。 不過也如前面很多人指出,目前和 2000 年網路泡沫 或是幾年前 大 ICO 時代一樣,充滿詐騙,token-based AI 必然有一堆熱錢和新的泡沫, 如何萬中選一找到真的有毅力實力完成 AI 項目的,就真的是考驗資料揀選和驗證的能力了。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 73.135.31.236 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DigiCurrency/M.1716071102.A.BD3.html ※ 編輯: ECZEMA (73.135.31.236 美國), 05/19/2024 06:29:21

05/19 13:21, 1月前 , 1F
全同態加密以前有研究過,成本消耗非常大
05/19 13:21, 1F

05/19 13:22, 1月前 , 2F
會讓同樣操作的線性轉換慢上百倍
05/19 13:22, 2F

05/19 13:22, 1月前 , 3F
不過我認為自主AI對於未來的加密貨幣發展還是很有幫助
05/19 13:22, 3F

05/19 13:22, 1月前 , 4F
另外寫一篇
05/19 13:22, 4F

05/19 13:30, 1月前 , 5F
看了一下,ZK-SNARK可以讓開銷縮小到四倍
05/19 13:30, 5F
文章代碼(AID): #1cIIg-lJ (DigiCurrency)
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