Sbloccare il potenziale futuro dell'IA: il potere delle reti di incentivazione decentralizzate
Summary:
Questo articolo esplora il modo in cui le reti di incentivi decentralizzate possono affrontare la crescente domanda di potenza computazionale dell'IA. Spiega la teoria delle reti di incentivazione, che premiano i comportamenti vantaggiosi per la rete complessiva, migliorando così il successo reciproco. L'articolo descrive in dettaglio numerosi esempi di reti di incentivi efficaci, sottolineando come le strutture di incentivazione stratificate e i meccanismi di aggiustamento dinamico generino sistemi equi e diversificati. Evidenzia che queste reti, combinate con l'intelligenza artificiale, potrebbero aumentare significativamente la produttività e offrire un giusto equilibrio di potere tra le grandi aziende e i singoli contributori. L'autore esorta i lettori a ricercare progetti di IA di successo e a considerare i possibili risparmi offerti dai modelli basati su reti di incentivi.
Sebbene le reti decentralizzate possano aggiungere livelli di complessità, prosperano nella gestione di attività sofisticate. In effetti, la decentralizzazione potrebbe essere la risposta per soddisfare l'insaziabile bisogno di potenza computazionale dell'intelligenza artificiale (AI). Le reti di incentivazione, un tipo di rete decentralizzata, premiano le azioni che avvantaggiano la rete complessiva, favorendo una mentalità di successo reciproco. A differenza di un ecosistema che emerge da un fortunato equilibrio di forze concorrenti, una rete di incentivi è deliberatamente progettata per risultati condivisi fin dall'inizio.
Ma in che modo l'IA è collegata a questo? Considera le applicazioni di intelligenza artificiale su larga scala come motori meccanici che producono soluzioni semplici da grandi quantità di dati utilizzando la potenza di calcolo, proprio come il carburante in un veicolo. Più dati si elaborano e più velocemente si hanno bisogno di risposte, maggiore è il carburante o la potenza di calcolo necessaria. Man mano che i modelli di intelligenza artificiale diventano più grandi e complessi, il loro consumo di risorse si moltiplica: il GPT-4 di OpenAI è costato 78 milioni di dollari in calcolo per l'addestramento, mentre Gemini Ultra di Google ha avuto un prezzo enorme di 191 milioni di dollari. Pertanto, un sistema che riduca le spese hardware e alloca dinamicamente le risorse per ridurre i costi complessivi è fondamentale, un ruolo ideale per le reti di incentivi.
L'efficacia delle reti di incentivazione si basa molto sulla gamification e sull'assegnazione di token. Questi metodi motivano gli utenti ad abbracciare comportamenti che avvantaggiano tutti, aumentando il valore complessivo della rete. L'uso dei gettoni consente un intricato sistema di ricompensa anche a livello micro, creando un'economia sofisticata per i partecipanti.
Esempi di reti di incentivazione in azione includono Numeraire (aka. Numerai), un hedge fund alimentato da data scientist che vengono ricompensati per previsioni accurate sul mercato azionario, e Farcaster, un protocollo di social media decentralizzato che garantisce agli utenti un maggiore controllo sui loro contenuti su tutte le piattaforme. Questi esempi dimostrano come i modelli di business tradizionali e i vecchi problemi possano essere risolti attraverso l'outsourcing sistemico.
Osservando le tendenze del mercato dei token AI, è evidente che le reti di incentivi hanno il potenziale per affrontare una delle principali sfide del 21° secolo: la crescita dilagante dell'IA e il conseguente aumento della domanda di potenza di calcolo.
Tuttavia, le reti di incentivazione di successo devono possedere caratteristiche particolari. Dovrebbero incoraggiare comportamenti benefici, essere programmati e ampiamente accettati e garantire l'equità accogliendo la diversità. Dovrebbero anche essere abbastanza semplici da essere compresi o affidabili dai partecipanti. Per affrontare tali complessità, vengono implementate strutture di incentivazione a più livelli, che consentono ricompense personalizzate in base al ruolo e ai contributi dell'utente. Inoltre, i meccanismi di aggiustamento dinamico possono ruotare le strutture di ricompensa in base alle condizioni della rete, garantendo la stabilità del sistema e una partecipazione ottimale.
Quando si affronta la potenza di calcolo, l'obiettivo è quello di stabilire un sistema che accolga in modo equo sia le piccole che le grandi entità, soddisfacendo al contempo le esigenze del mercato. Questo sistema non dovrebbe essere rivolto a nessun particolare utente, fornitore, né dovrebbe fare molto affidamento sui principali attori, consentendo invece un'equa monetizzazione delle risorse e della proprietà intellettuale.
Come per qualsiasi informazione, è essenziale condurre le proprie ricerche. Dai un'occhiata a progetti come ThoughtAI (THT), Bittensor (TAO) e Ocean Protocol (OCEAN) per capire come puoi contribuire, che si tratti di un investitore, di un costruttore o di un membro della comunità. Se sei un imprenditore ambizioso che intende rivoluzionare i settori con l'intelligenza artificiale, dovresti esplorare a fondo i meccanismi di formazione e aggiornamento dell'intelligenza artificiale. L'utilizzo di un modello basato sulla rete di incentivi potrebbe fornire immensi risparmi e risorse scalabili per la tua impresa.
Data la complessità di tali sistemi, la gestione richiederebbe naturalmente mezzi sofisticati: l'intelligenza artificiale. La rete può quindi raccogliere continuamente dati sulle prestazioni e feedback degli utenti, aprendo la strada a sistemi più complessi e sempre più efficaci che aggiungono valore per gli utenti. Queste reti possono anche interagire individualmente con gli utenti, offrendo consigli su attrezzature o competenze per massimizzare il loro contributo e incentivo.
La combinazione di intelligenza artificiale e reti di incentivi ha il potenziale per spostare il potere dalle grandi aziende ai singoli contributori, migliorando al contempo la produttività. Sta a noi stare al passo con questi progressi e promuovere una visione di un mondo che non sia solo teoricamente migliore, ma anche equo, personalizzato ed efficiente in termini pratici.
Mario Casiraghi è attualmente Group Chief Financial Officer di SingularityNET e co-fondatore di SingularityDAO. Ha una vasta esperienza nel settore blockchain dal 2016, con precedenti ruoli nei mercati finanziari tradizionali presso Bank of America Merrill Lynch e RBS.
Questo articolo contiene informazioni generali e non si qualifica come consulenza legale o di investimento. Le opinioni dell'autore qui espresse non riflettono o rappresentano necessariamente i punti di vista e le opinioni di Cointelegraph.
Published At
6/26/2024 5:51:44 PM
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