एआई के विस्फोट के साथ, वेब3 अपरिहार्य क्यों है?

मूल लेखक: टेंग यान

मूल अनुवाद: लफ़ी, फ़ोरसाइट न्यूज़

मैंने एक रूपक सुना है कि जनरेटिव एआई का अर्थ है पृथ्वी पर एक नए महाद्वीप की खोज करना, जिसमें 100 अरब अति-बुद्धिमान लोग मुफ्त में काम करने के लिए तैयार हों।

अविश्वसनीय है न?

21वीं सदी मानव जाति के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग के रूप में जानी जाएगी।

हम प्रौद्योगिकी की एक नई पीढ़ी के शुरुआती विकास को देख रहे हैं जो समाज को बिजली की खोज, परमाणु ऊर्जा के दोहन या यहां तक कि आग के दोहन से भी अधिक गहराई से बदल देगी। मेरी बात पर विश्वास न करें, इंग्लैंड के राजा ने यह कहा था:

क्या ज़माना था! कौन जानता था कि एक एल्गोरिदम को बड़ी मात्रा में डेटा खिलाने और विशाल कंप्यूटिंग संसाधनों को सुपरइम्पोज़ करने से AI को आश्चर्यजनक नई क्षमताएँ विकसित करने की अनुमति मिलेगी? यह अब संश्लेषण कर सकता है, तर्क कर सकता है और वास्तव में हमारे साथ बातचीत कर सकता है। यह हमें प्राकृतिक, सहज भाषा में सभी मानवीय ज्ञान के साथ बातचीत करने में सक्षम बनाता है।

जैसा कि मार्क आंद्रेसेन ने संक्षेप में कहा है, एआई दुनिया को बचाएगा।

तकनीकी प्रतिमान बदलाव

क्रिप्टोकरेंसी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस सदी में प्रौद्योगिकी में दो सबसे महत्वपूर्ण प्रतिमान बदलावों का प्रतिनिधित्व करते हैं।

प्रतिमान परिवर्तन एक नवाचार है जो:

• दुनिया के बारे में हमारे सोचने और काम करने के तरीके को मौलिक रूप से बदलना;

• जीवन के सभी क्षेत्रों में व्यापक रूप से लागू;

• मानवता के लिए उत्पादकता के नये स्तर खोलना।

मैं परिवर्तनकारी प्रगति के बारे में उत्साहित हूं, न कि नवीनतम वायरल सोशल मीडिया ऐप के बारे में। एआई और क्रिप्टोकरेंसी अपने-अपने रास्ते पर विकसित हो रहे हैं, लेकिन मुझे उम्मीद है कि दोनों एक दूसरे के पूरक होंगे। वे एक दूसरे के पूरक हैं:

• AI = डेटा, कंप्यूटिंग, स्वायत्त एजेंट

• क्रिप्टोकरेंसी = स्वामित्व, आर्थिक समन्वय, सेंसरशिप प्रतिरोध

बालाजी कहते हैं कि चलो सब कुछ टोकनाइज़ कर दें। क्या तुम समझ सकते हो?

उनकी इस मजाकिया टिप्पणी के पीछे एक अभूतपूर्व सच्चाई छिपी है। जब ये दो ताकतें, क्रिप्टोकरेंसी और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, आपस में मिल जाती हैं, तो कुछ असाधारण होता है। क्रिप्टोकरेंसी एआई स्टैक के लिए एक प्राकृतिक ऑर्केस्ट्रेशन परत के रूप में कार्य करती है, जो तकनीक और एक-दूसरे के साथ बातचीत करने के हमारे तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाती है।

खुला स्रोत ≠ विकेंद्रीकरण

मुझे इस बात से चिढ़ होती है कि “ओपन सोर्स” और “विकेंद्रीकृत” शब्दों को अक्सर एक साथ जोड़ दिया जाता है और अक्सर एक दूसरे के स्थान पर इस्तेमाल किया जाता है। जब मैं लोगों से विकेंद्रीकृत AI के बारे में बात करता हूँ, तो एक आम जवाब होता है:

"ठीक है, लेकिन क्या हमारे पास पहले से ही ओपन सोर्स एआई मॉडल नहीं हैं?"

ये दो बहुत अलग अवधारणाएँ हैं। इसे समझने का सबसे आसान तरीका यह है कि विकेंद्रीकृत AI को ओपन सोर्स AI का एक उपसमूह माना जाए।

ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर कोड की पहुंच और सहयोगात्मक विकास पर केंद्रित है, जबकि विकेन्द्रीकरण नियंत्रण के वितरण पर केंद्रित है।

स्तर 1: ओपन सोर्स

ओपन सोर्स डेवलपमेंट स्रोत कोड तक सार्वजनिक पहुंच की अनुमति देता है, जिसे कोई भी व्यक्ति समीक्षा, संशोधन और वितरित कर सकता है। यह दृष्टिकोण सहयोग, पारदर्शिता और समुदाय-संचालित विकास पर आधारित है।

ओपन सोर्स विकास की सहयोगात्मक प्रकृति तेजी से पुनरावृत्तियों और छोटे विकास चक्रों की अनुमति देती है। मैं इसे गगनचुंबी इमारत बनाने के समान मानता हूँ: कोई भी व्यक्ति दूसरों के पिछले काम में सुधार कर सकता है और उस पर निर्माण कर सकता है, और अपने लक्ष्यों को तेज़ी से प्राप्त कर सकता है।

उदाहरण:

• लिनक्स एक ओपन सोर्स ऑपरेटिंग सिस्टम है जो सर्वर, सुपरकंप्यूटर और उपभोक्ता उपकरणों की आधारशिला बन गया है। यह दुनिया के अधिकांश नेटवर्क सर्वर को संचालित करता है। इसके विकास में हजारों प्रोग्रामर शामिल हैं और यह अपनी स्थिरता और सुरक्षा के लिए जाना जाता है।

• इसी तरह, एंड्रॉयड के ओपन सोर्स प्रकृति ने इसे दुनिया का प्रमुख मोबाइल ऑपरेटिंग सिस्टम बना दिया है, जिससे सैमसंग, एचटीसी और श्याओमी जैसे निर्माताओं को एंड्रॉयड पर चलने वाले विभिन्न प्रकार के हार्डवेयर उत्पाद बनाने की अनुमति मिल गई है, जिससे नए खिलाड़ियों के लिए प्रवेश की बाधा बहुत कम हो गई है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, ओपन सोर्स मॉडल एक लाइसेंस के तहत जारी किए जाते हैं जो किसी को भी उन्हें सीधे उपयोग करने या विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए उन्हें ठीक करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, मिक्सट्रल 7 बी और बर्ट जैसे मॉडल सार्वजनिक उपयोग और संशोधन के लिए उपलब्ध हैं।

ओपन सोर्स आंदोलन तेजी से बढ़ रहा है। वर्तमान में, हगिंगफेस पर 653,000 से अधिक ओपन मॉडल उपलब्ध हैं।

स्रोत: Huggingface.co

यह देखना उत्साहजनक है कि बड़े ओपन सोर्स AI मॉडल तेज़ी से मालिकाना मॉडल की बराबरी कर रहे हैं। मेटा के लामा-3 को प्रशिक्षित करने में अरबों डॉलर खर्च हुए, और अब इंटरनेट एक्सेस वाला कोई भी व्यक्ति इसका इस्तेमाल कर सकता है। यह GPT-3.5 से बेहतर प्रदर्शन करता है और तेज़ी से GPT-4 की बराबरी कर रहा है।

2023 की शुरुआत में ऐसा नहीं था, जब GPT-4 (बंद) और Llama 65 B (खुला) के बीच बहुत बड़ा प्रदर्शन अंतर था। किसी ने नहीं सोचा था कि अपने कंप्यूटर पर GPT-4-गुणवत्ता वाला मॉडल चलाना संभव होगा। सिर्फ़ एक साल में, यह अंतर काफ़ी कम हो गया है, और संभवतः कम होता रहेगा।

आप जानना चाहेंगे:

मेटा जैसी कंपनी एआई मॉडलों के प्रशिक्षण पर अरबों डॉलर क्यों खर्च करेगी, लेकिन फिर उन्हें ओपन सोर्स क्यों करेगी?

• आखिरकार, यह इस मूल विश्वास पर निर्भर करता है कि तकनीकी प्रगति कोई शून्य-योग खेल नहीं है। इसका मतलब है कि हर कोई जीतता है।

• समुदाय द्वारा मॉडल में किए गए सुधार सीधे मेटा को लाभ पहुंचा सकते हैं। उदाहरण के लिए, अगर कोई व्यक्ति परिचालन लागत को कम करने के लिए मॉडल को अनुकूलित करता है, तो मेटा पैसे बचा सकता है।

• यह मेटा के ऐप-विशिष्ट विज्ञापन व्यवसाय (जैसे इंस्टाग्राम, फेसबुक) को प्रभावित नहीं करेगा। यह रणनीति संभवतः उन कंपनियों पर दबाव डालने की एक स्कॉर्चड अर्थ नीति का हिस्सा है, जिन्होंने मालिकाना आधार मॉडल (जैसे माइक्रोसॉफ्ट और ओपनएआई) के आसपास व्यवसाय बनाए हैं। ओपन सोर्स विकल्प स्पष्ट रूप से मालिकाना मॉडल के व्यावसायीकरण को कमजोर करेंगे।

जैक समझते हैं कि ओपन सोर्स क्यों महत्वपूर्ण है

प्रौद्योगिकी में सामान्य ज्ञान यहाँ लागू होता है: यदि आप आगे हैं, तो इसे स्वामित्व में रखें। यदि आप पीछे हैं, तो इसे ओपन सोर्स बना दें।

मुझे उम्मीद है कि हम उच्च गुणवत्ता वाले ओपन सोर्स एआई मॉडल देखना जारी रखेंगे, ताकि कोई भी व्यक्ति इसे बेहतर बना सके और इसके आधार पर एप्लिकेशन बना सके। यह महत्वपूर्ण है। ओपन सोर्स मॉडल बेहतर सुरक्षा प्रदान करते हैं (अधिक लोग उन पर ध्यान दे रहे हैं), अनुकूलन के लिए अधिक लचीलापन, और बंद स्रोत मॉडल की तुलना में अधिक लागत प्रभावी हैं।

मुक्त बाजार ने पहले ही अधिक शक्तिशाली आधारभूत एआई मॉडलों की उपलब्धता और पहुंच की समस्या को हल कर दिया है, जिससे वे एक वस्तु और सार्वजनिक वस्तु बन गए हैं।

स्पष्ट रूप से कहें तो, मैं हर चीज के लिए ओपन सोर्स की मांग करने वाला कोई अतिवादी नहीं हूं। मालिकाना मॉडल महत्वपूर्ण हैं, और वे विशेष कार्यों के लिए ओपन सोर्स मॉडल से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। स्टार्टअप और उद्यमियों के लिए ओपन सोर्स मॉडल लेना, विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए इसे ठीक करना और मालिकाना अनुप्रयोग बनाना बुद्धिमानी है। ओपन सोर्स और मालिकाना मॉडल एक साथ रहेंगे। हालाँकि, हमें ओपन सोर्स फाउंडेशन मॉडल की वकालत करना जारी रखना चाहिए और इसकी उपलब्धता को हल्के में नहीं लेना चाहिए।

ओपन सोर्स एआई विकेंद्रीकृत तस्वीर का सिर्फ़ एक हिस्सा है। यह शक्ति के वितरण के सवाल तक फैला हुआ है, जिस पर हम नीचे चर्चा करेंगे।

स्तर 2: विकेंद्रीकरण

मेरे 99% पाठक इस बात से सहमत होंगे कि AI एक घातीय तकनीक है जो मानवता के सामूहिक ज्ञान को दर्शाती है। बड़ी शक्ति के साथ बड़ी जिम्मेदारी भी आती है। हम AI के केंद्रीकरण का मुकाबला केंद्रीकरण से नहीं कर सकते।

इसके बजाय, हमें अलग ढंग से सोचने की जरूरत है।

विकेंद्रीकरण एक दर्शन है, यहां तक कि एक पंथ भी है, जो व्यक्ति को शक्ति लौटाने के सिद्धांत पर आधारित है। यह स्वाभाविक रूप से हमारी केंद्रीकृत आधुनिक दुनिया के साथ संघर्ष करता है, जहां हमारा अधिकांश तकनीकी प्रभाव कुछ बड़ी कंपनियों (बड़ी तकनीक) जैसे कि शेयर बाजार में केंद्रित है।

2023 में, "बिग सेवन" - एप्पल, माइक्रोसॉफ्ट, अल्फाबेट, अमेज़ॅन, एनवीडिया, मेटा और टेस्ला - ने अपने शेयर की कीमतों में लगभग 80% की वृद्धि देखी, जिसने नैस्डैक के प्रदर्शन को काफी प्रभावित किया और एसपी 500 पर हावी हो गए। यह प्रौद्योगिकी क्षेत्र में उनकी प्रमुख स्थिति के कारण है, जो उन्हें महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धी लाभ और मूल्य निर्धारण शक्ति देता है। बाजार ने उनके मूल्य निर्धारण में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में उनके अपेक्षित प्रभुत्व को भी शामिल किया।

कटु सत्य यह है कि इंटरनेट पर एकाधिकार हो गया है। हम ऑनलाइन जो भी सामग्री बनाते हैं, उसका स्वामित्व हमारे पास नहीं होता। इसके बजाय, हम बड़ी तकनीकी कंपनियों द्वारा नियंत्रित डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र में अनजाने भागीदार बन जाते हैं। मैं इसे डिजिटल गुलामी कहता हूँ। अगर हमारे डिजिटल गुलाम मालिकों को हमारी हरकतें या बातें पसंद नहीं आती हैं, तो हमें चुप करा दिया जाता है या प्लेटफ़ॉर्म से प्रतिबंधित कर दिया जाता है।

वर्तमान में, सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर बड़ी केंद्रीकृत कंपनियों का एकाधिकार है, जैसे कि माइक्रोसॉफ्ट-ओपनएआई, अमेज़ॅन-एंथ्रोपिक और गूगल-जेमिनी। बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियों को एलएलएम प्रशिक्षण में शुरुआती लाभ है, जिसके लिए बड़े डेटा सेट और कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है।

उनकी सार्वजनिक घोषणाओं के बावजूद: “हम भविष्य के लिए निर्माण कर रहे हैं,” कार्य शब्दों से अधिक जोर से बोलते हैं। इतिहास से पता चलता है कि बड़ी टेक कंपनियों की प्राथमिकता अक्सर अपने एकाधिकार को बनाए रखना है, न कि नवाचार करना, और अपने वित्तपोषण का उपयोग इसे मजबूत करने के लिए करना।

एक तरीका है विनियामक कब्ज़ा करना, उद्योग के उन नियमों के लिए पैरवी करना जिनका पालन केवल वे ही कर सकते हैं, प्रवेश के लिए उच्च अवरोध स्थापित करना और नई प्रतिस्पर्धा को दबाना। उनके पास उभरते प्रतिस्पर्धियों को हासिल करने के लिए पूंजी भी है। इस रणनीति ने उन्हें अतीत में सफल बनाया है।

एक संभावित अंधकारमय भविष्य

एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहाँ AI का नियंत्रण मुख्य रूप से बड़ी टेक कंपनियों के हाथ में हो। इस ऑरवेलियन डायस्टोपिया में:

प्रशिक्षण से लेकर अनुमान तक, AI सिस्टम की आंतरिक कार्यप्रणाली हमसे छिपी रहती है। पारदर्शिता की यह कमी चिंताजनक है, खासकर तब जब हम इन सिस्टम का उपयोग ऐसे निर्णय लेने के लिए करेंगे जिनका हमारे जीवन पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। स्वास्थ्य सेवा जैसे उच्च-दांव वाले क्षेत्रों में, भरोसेमंद सत्यापन महत्वपूर्ण है। एक दुखद उदाहरण बेबीलोन हेल्थ है, जिसने अपने व्यक्तिगत AI डॉक्टर का बहुत प्रचार किया। हालाँकि, बाद में पता चला कि उनका AI डॉक्टर केवल स्प्रेडशीट पर चलने वाले नियम-आधारित एल्गोरिदम का एक सेट था और विज्ञापित के अनुसार काम नहीं करता था। अरबों डॉलर का निवेश खो गया और लोगों को नुकसान हुआ।

एआई सिस्टम हेरफेर और पक्षपात के लिए अतिसंवेदनशील होते हैं। Google के जेमिनी को नस्लीय रूप से परिवर्तित पृष्ठभूमि (एक अश्वेत "संस्थापक पिता" और एक अश्वेत पोप) को दर्शाने वाले ऐतिहासिक आंकड़ों की गलत तरीके से छवियां बनाने के लिए आलोचना का सामना करना पड़ा। जनमत को आकार देने, बाजारों को प्रभावित करने या राजनीतिक परिणामों को प्रभावित करने के लिए एआई का संभावित दुरुपयोग वास्तविक है।

स्रोत: @Endwokeness

सेंसरशिप की समस्या व्यापक है और यह और भी बदतर होती जा रही है। कुछ देशों में, AI कंपनियों को व्यापक सरकारी रणनीति के हिस्से के रूप में सरकारी अनुमोदन या लाइसेंस की आवश्यकता होती है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि AI विकास राष्ट्रीय हितों और सुरक्षा नीतियों के अनुरूप हो।

अब हम अपने डेटा के मालिक नहीं हैं। इसके बजाय, हम अपने डेटा को इकट्ठा करने और बड़े केंद्रीकृत AI मॉडल को खिलाने के लिए इस्तेमाल किए जाने की दया पर हैं, अक्सर हमारी सहमति या उचित मुआवजे के बिना। मैं ऐसी दुनिया में रहता हूँ जहाँ हमारा डेटा और व्यक्तिगत AI हमारे नियंत्रण में नहीं है। सरकारें और सत्ता में बैठे लोग सत्ता में बने रहने के लिए कुछ भी करेंगे, जिसमें हमारी निजता का उल्लंघन करना भी शामिल है।

अगर इस पर लगाम नहीं लगाई गई, तो हमारा समाज कुछ शक्तिशाली, एकाधिकारवादी AI सिस्टम पर अत्यधिक निर्भर हो जाएगा। इन सिस्टम पर हमारी निर्भरता हमें बाहर निकलने से रोकती है, हमें विशिष्ट प्लेटफ़ॉर्म में बंद कर देती है जहाँ हम मानसिक गुलाम बन जाते हैं।

मार्क जुकरबर्ग ने हाल ही में एक साक्षात्कार में इस मुद्दे पर प्रकाश डाला, उन्होंने कहा कि अगर एक कंपनी के पास दूसरों की तुलना में बेहतर AI है तो यह एक गंभीर समस्या होगी। इससे तकनीकी लाभ कुछ उत्पादों और लोगों तक ही सीमित हो जाएगा। ओपन सोर्स और विकेंद्रीकरण-प्रथम दृष्टिकोण अपनाने से इन चिंताओं को कम करने में मदद मिल सकती है।

तो, मैं आपसे पूछता हूं: क्या आप चाहेंगे कि इस सदी की सबसे परिवर्तनकारी तकनीक को कुछ ही लोगों के समूह द्वारा नियंत्रित किया जाए?

विकल्प क्या हैं?

हमें एआई प्रौद्योगिकी की केंद्रीकृत शक्ति को संतुलित करने का एक तरीका चाहिए ताकि हम एआई के बाद की दुनिया को आकार दे सकें जो हम चाहते हैं: एक लोकतांत्रिक, खुली और निष्पक्ष दुनिया।

यहीं पर क्रिप्टोकरेंसी की भूमिका आती है। क्रिप्टोकरेंसी के साथ, हम निम्नलिखित प्रमुख सिद्धांतों को कायम रख सकते हैं:

• विकेन्द्रीकृत नियंत्रण: निर्णय लेने और नियंत्रण का कार्य पूरे नेटवर्क में वितरित होता है तथा किसी एकल इकाई के हाथों में न होकर कोड द्वारा नियंत्रित होता है।

• उपयोगकर्ता प्राधिकरण: उपयोगकर्ताओं के पास अपनी परिसंपत्तियों और डेटा का स्वामित्व होता है।

• सेंसरशिप प्रतिरोध: नेटवर्क किसी केंद्रीय प्राधिकरण के बिना संचालित होता है, जिससे किसी भी एक इकाई को सेंसरशिप शक्ति का प्रयोग करने से रोका जाता है।

क्रिप्टो x AI स्पेस में प्रोजेक्ट के संस्थापकों से बात करते समय, मैं हमेशा उनसे पूछता हूँ कि वे अपने उत्पादों में ब्लॉकचेन/क्रिप्टोकरेंसी का उपयोग क्यों करते हैं और क्या वे ऑफ-चेन भी यही काम कर सकते हैं। अक्सर, ब्लॉकचेन के बिना AI में काम करना बेहतर, तेज़ और सस्ता होता है। हालाँकि, गहरे दार्शनिक विश्वास सर्वश्रेष्ठ संस्थापकों को विकेंद्रीकरण के लिए प्रतिबद्ध रखते हैं।

यदि मैं इन मान्यताओं को संक्षेप में प्रस्तुत करना चाहूँ तो वे इस प्रकार होंगी:

क्रिप्टोकरेंसी AI को लोकतांत्रिक, खुले तौर पर और निष्पक्ष रूप से आगे बढ़ाने के लिए सबसे अच्छी तकनीक है। यह एक पारदर्शी, ऑडिट करने योग्य प्रणाली को सक्षम बनाता है जो सुनिश्चित करता है कि डेटा का स्वामित्व उपयोगकर्ता के पास रहे। यह सुनिश्चित करता है कि इस तकनीक का लाभ वैश्विक स्तर पर साझा किया जाए, न कि केवल अमीर और कुछ लोगों द्वारा।

विकेन्द्रीकृत एआई अनुप्रयोग महत्वपूर्ण हैं

स्रोत: a16z एंटरप्राइज़

विकेंद्रीकरण संपूर्ण जनरेटिव AI स्टैक पर लागू होता है। शुद्धतावादी स्टैक की हर परत पर विकेंद्रीकरण की मांग कर सकते हैं। मेरे जैसे यथार्थवादी के लिए, मेरा मानना है कि विकेंद्रीकृत AI की सबसे बड़ी संभावना बेस मॉडल में नहीं, बल्कि एप्लिकेशन लेयर में है।

मेरी मुख्य चिंता इंटरनेट के इतिहास को दोहराना है, जहाँ टीसीपी/आईपी और ईमेल जैसी मूलभूत तकनीकें स्वतंत्र रूप से सुलभ थीं। हालाँकि, उपयोगकर्ता डेटा का आर्थिक मूल्य और नियंत्रण Google, Apple और Amazon जैसी बड़ी कंपनियों के हाथों में केंद्रित हो गया। इन कंपनियों ने खुली तकनीकों के शीर्ष पर मालिकाना पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण किया।

जोखिम यह है कि भले ही अंतर्निहित AI मॉडल ओपन सोर्स हों, फिर भी बड़ी कंपनियां एप्लिकेशन परत पर हावी हो सकती हैं, और स्वामित्व वाली प्रणालियां बना सकती हैं जो उपयोगकर्ताओं को लॉक कर देंगी और डेटा नियंत्रण को केंद्रीकृत कर देंगी।

अच्छी खबर यह है कि हम एआई आंदोलन के शुरुआती चरण में हैं, और हमारे पास इसके प्रक्षेपवक्र को बदलने का अवसर है। जो लोग एआई के विकेंद्रीकृत नियंत्रण और स्वामित्व का समर्थन करते हैं, उन्हें सक्रिय रूप से ऐसी प्रणालियाँ बनाने की ज़रूरत है जहाँ लाभ कुछ लोगों के हाथों में केंद्रित होने के बजाय व्यापक रूप से साझा किए जाएँ।

हमारे प्रयासों को केवल ओपन सोर्स एआई सिस्टम का समर्थन करने पर केंद्रित नहीं होना चाहिए। हमें यह भी सुनिश्चित करना होगा कि इन प्रणालियों का उपयोग करके बनाए गए एप्लिकेशन खुले और पारदर्शी हों, स्वस्थ प्रतिस्पर्धा को प्रोत्साहित करें और उचित रूप से शासित हों।

वेनीस को यह भी उम्मीद है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को विकेंद्रीकृत किया जा सकता है

एआई में विकेन्द्रीकृत अनुप्रयोग का एक उदाहरण एरिक वूरहीस द्वारा निर्मित वेनिस है।

वेनिस चैटजीपीटी का एक विकल्प है जो ओपन सोर्स मॉडल पर बनाया गया है। यह एक अनुमति रहित प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है जो किसी को भी कहीं से भी ओपन सोर्स मशीन इंटेलिजेंस तक पहुँचने की अनुमति देता है।

वेनिस इस मामले में अलग है कि यह उपयोगकर्ता की गोपनीयता को प्राथमिकता देता है, केवल न्यूनतम जानकारी (ईमेल और आईपी पता) लॉग करता है और आपकी किसी भी बातचीत या प्रतिक्रिया को लॉग नहीं करता है। प्लेटफ़ॉर्म का उद्देश्य किसी भी AI प्रतिक्रिया को सेंसर करने से बचना है, एक विश्वसनीय तटस्थता बनाए रखना है। यह चैटजीपीटी के बिल्कुल विपरीत है, जिसमें व्यापक सामग्री फ़िल्टर हैं।

मैंने स्वयं वेनिस का प्रयोग किया और पाया कि यह बहुत प्रतिक्रियाशील है, तथा इसमें गॉड मोड भी है।

क्रिप्टो x एआई की विकास दिशा क्या है?

1. एआई अनुप्रयोग आकर्षक बन गए हैं

हम पहले ही यह स्थापित कर चुके हैं कि ओपन सोर्स और विकेंद्रीकरण एआई के लिए महत्वपूर्ण हैं। यह विशेष रूप से एप्लिकेशन स्तर पर सच है।

पिछले 12 महीनों में NVDA निवेशकों ने बहुत सारा पैसा कमाया है। आज, जनरेटिव AI में अधिकांश मूल्य हार्डवेयर और इंफ्रास्ट्रक्चर परत (जैसे NVIDIA, Amazon Web Services) में केंद्रित है।

हालांकि, अगर हम क्लाउड कंप्यूटिंग जैसे अन्य प्रमुख तकनीकी बदलावों से रुझानों का अनुमान लगाते हैं, तो अगले 10 वर्षों में मूल्य अनिवार्य रूप से एप्लिकेशन लेयर की ओर स्थानांतरित हो जाएगा। अपूर्व (अल्टीमीटर) ने जनरेटिव एआई के अर्थशास्त्र पर अपने लेख में इस पर संक्षेप में प्रकाश डाला है।

इसलिए, विकेन्द्रीकृत एआई अनुप्रयोगों के लिए बुनियादी ढांचे को तैयार करना महत्वपूर्ण है, जिसे व्यापक डेवलपर प्रयास, प्रबंधन ओवरहेड या खराब उपयोगकर्ता अनुभव के बिना बनाया जा सकता है। स्टार्टअप रिचुअल, निलियन और 0 जी लैब्स जैसी कंपनियां विकेन्द्रीकृत प्रशिक्षण, अनुमान और डेटा उपलब्धता के लिए आवश्यक प्रणालियों का विकास कर रही हैं।

2. सर्वव्यापी एजेंट एआई

बड़े मॉडल मज़ेदार होते हैं। लेकिन AI का वास्तव में रोमांचक भविष्य स्वायत्त AI एजेंटों में निहित है: वे जो बिना किसी मानवीय इनपुट के स्वतंत्र रूप से सीख सकते हैं, योजना बना सकते हैं और कार्य कर सकते हैं।

इनमें विशिष्ट एजेंट (जैसे ग्राहक सेवा चैटबॉट) और खुले लक्ष्य, व्यापक विश्व ज्ञान (इंटरनेट-स्केल डेटाबेस पर प्रशिक्षित) और व्यापक मल्टीटास्किंग क्षमताओं वाले सामान्य प्रयोजन एजेंट शामिल हैं।

जैसे-जैसे ये एजेंट अधिक आम होते जाएंगे, उनके लिए ब्लॉकचेन पर चलना स्वाभाविक होगा, जहां कोड के माध्यम से मूल्य लेनदेन आसानी से किया जा सकता है। दूसरी ओर, कोई भी बैंक किसी AI एजेंट को बैंक खाता या क्रेडिट कार्ड प्रदान नहीं करेगा। पारंपरिक वित्तीय प्रणाली को इस नए मॉडल के अनुकूल होने में कई साल लगेंगे।

माइकल रिंको ने अपने लेख में इसे अच्छी तरह समझाया है वास्तविक विलय :

[यदि GPT-5 TradFi का उपयोग करता है, तो उसे मनुष्यों के लिए डिज़ाइन किए गए एक जटिल बैंकिंग इंटरफ़ेस को नेविगेट करना होगा, पहचान सत्यापन प्रक्रियाओं से निपटना होगा जो AI के लिए अनुकूलित नहीं हैं, और सत्यापन के लिए संभावित रूप से ग्राहक सेवा एजेंट के साथ बातचीत करनी होगी। या, यदि वह इसे दरकिनार करना चाहता है, तो उसे ऐलिस के बैंक और प्रेषण संस्थान से अनुमति प्राप्त API पहुँच का अनुरोध करना होगा और प्राप्त करना होगा।

इसके विपरीत, यदि GPT-5 में क्रिप्टोकरेंसी का उपयोग किया जाता, तो यह केवल राशि और प्राप्तकर्ता का पता निर्दिष्ट करते हुए एक लेनदेन तैयार करता, उसे ऐलिस की निजी कुंजी के साथ हस्ताक्षरित करता, और नेटवर्क पर प्रसारित करता।

ब्लॉकचेन पर स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट के साथ बातचीत करने की क्षमता एआई एजेंटों को सुपरपावर देती है। वे भुगतान कर सकते हैं, लेन-देन कर सकते हैं, DApps के साथ बातचीत कर सकते हैं और कोई भी ऐसा काम कर सकते हैं जो कोई मानव उपयोगकर्ता कर सकता है।

हमें यह सुनिश्चित करना चाहिए कि ये एजेंट अपनी पूरी क्षमता तक पहुँचने के लिए खुले, बिना अनुमति वाले और सेंसरशिप-प्रतिरोधी वातावरण में काम कर सकें। क्रिप्टोकरेंसी एआई एजेंटों को स्वायत्त और प्रभावी ढंग से काम करने के लिए बुनियादी ढाँचा और प्रोत्साहन नेटवर्क प्रदान करती है।

मुझे लगता है कि विकेंद्रीकृत एआई एक बड़ी भूमिका निभाएगा। मानवता के लिए एक तकनीकी प्रजाति के रूप में तेजी से आगे बढ़ना और अंधेरे रास्ते पर न जाना आवश्यक है।

मूल लिंक

यह लेख इंटरनेट से लिया गया है: AI के विस्फोट के साथ, Web3 अपरिहार्य क्यों है?

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संक्षेप में ट्रॉन की कीमत इचिमोकू क्लाउड इंडिकेटर के तहत कारोबार कर रही है, जिसने अगस्त 2023 के बाद पहली बार गिरावट की शुरुआत की है। नेटवर्क ने कीमत में गिरावट से प्रभावित साप्ताहिक औसत उपयोगकर्ताओं में 10% की गिरावट दर्ज की है। 1.36 बिलियन से अधिक मूल्य के TRX फिर से घाटे में जाने वाले हैं, जिससे आगे और गिरावट हो सकती है। ट्रॉन (TRX) की कीमत में फरवरी के अंत में गिरावट आई, ठीक उसी समय जब अधिकांश क्रिप्टो बाजार ऊपर की ओर बढ़ने लगे, जिसमें से कई ने नए सर्वकालिक उच्च स्तर भी दर्ज किए। यह मंदी आगे भी जारी रहने की संभावना है क्योंकि ट्रेंड इंडिकेटर ऑल्टकॉइन के लिए गिरावट का संकेत देते हैं। ट्रॉन की कीमत में गिरावट शुरू हुई ट्रॉन की कीमत पिछले सप्ताह संभावित वृद्धि को देख रही थी, जो परिसंपत्ति के लिए रिकवरी को ट्रिगर करने में विफल रही। जारी गिरावट…