Das Zukunftspotenzial von KI erschließen: Die Macht dezentraler Anreiznetzwerke
Summary:
In diesem Artikel wird untersucht, wie dezentrale Anreiznetzwerke den steigenden Bedarf an Rechenleistung durch KI bewältigen können. Es erklärt die Theorie der Anreiznetzwerke, die Verhaltensweisen belohnen, die für das Gesamtnetzwerk von Vorteil sind, und dadurch den gegenseitigen Erfolg steigern. Der Artikel beschreibt zahlreiche Beispiele für effektive Anreiznetzwerke und betont, wie geschichtete Anreizstrukturen und dynamische Anpassungsmechanismen faire und vielfältige Systeme hervorbringen. Es wird hervorgehoben, dass diese Netzwerke in Kombination mit KI die Produktivität erheblich steigern und ein faires Machtgleichgewicht zwischen großen Unternehmen und einzelnen Mitwirkenden bieten könnten. Der Autor fordert die Leser auf, erfolgreiche KI-Projekte zu recherchieren und die möglichen Einsparungen zu berücksichtigen, die Anreiznetzwerk-gesteuerte Modelle bieten.
Dezentrale Netzwerke können zwar die Komplexität erhöhen, aber sie gedeihen bei der Bewältigung anspruchsvoller Aufgaben. Tatsächlich könnte Dezentralisierung die Antwort auf die Befriedigung des unersättlichen Bedarfs der künstlichen Intelligenz (KI) an Rechenleistung sein. Anreiznetzwerke, eine Art dezentrales Netzwerk, belohnen Aktionen, die dem gesamten Netzwerk zugute kommen und eine Mentalität des gegenseitigen Erfolgs fördern. Im Gegensatz zu einem Ökosystem, das aus einem glücklichen Gleichgewicht konkurrierender Kräfte entsteht, ist ein Anreiznetzwerk von Anfang an bewusst auf gemeinsame Leistung ausgelegt.
Aber wie hängt KI damit zusammen? Stellen Sie sich groß angelegte KI-Anwendungen als mechanische Motoren vor, die mit Rechenleistung einfache Lösungen aus riesigen Datenmengen herstellen – ähnlich wie Kraftstoff in einem Fahrzeug. Je mehr Daten Sie verarbeiten und je schneller Sie Antworten benötigen, desto mehr Treibstoff oder Rechenleistung benötigen Sie. Da KI-Modelle größer und komplexer werden, vervielfacht sich ihr Ressourcenverbrauch – GPT-4 von OpenAI kostete 78 Millionen US-Dollar an Rechenleistung für das Training, während Googles Gemini Ultra einen satten Preis von 191 Millionen US-Dollar hatte. Daher ist ein System, das die Hardwareausgaben senkt und Ressourcen dynamisch zuweist, um die Gesamtkosten zu senken, von entscheidender Bedeutung – eine ideale Rolle für Anreiznetzwerke.
Die Wirksamkeit von Anreiznetzwerken hängt stark von Gamification und der Vergabe von Token ab. Diese Methoden motivieren die Benutzer, Verhaltensweisen anzunehmen, von denen alle profitieren, und erhöhen den Gesamtwert des Netzwerks. Die Verwendung von Token ermöglicht ein kompliziertes Belohnungssystem auch auf Mikroebene, wodurch eine ausgeklügelte Wirtschaft für die Teilnehmer entsteht.
Beispiele für Anreiznetzwerke in Aktion sind Numeraire (aka. Numerai), ein Hedgefonds, der von Datenwissenschaftlern betrieben wird, die für genaue Börsenprognosen belohnt werden, und Farcaster, ein dezentrales Social-Media-Protokoll, das den Nutzern plattformübergreifend mehr Kontrolle über ihre Inhalte gewährt. Diese Beispiele zeigen, wie traditionelle Geschäftsmodelle und alte Probleme durch systemisches Outsourcing gelöst werden können.
Wenn man sich die Markttrends für KI-Token ansieht, wird deutlich, dass Anreiznetzwerke das Potenzial haben, eine der größten Herausforderungen des 21. Jahrhunderts zu bewältigen: das ungezügelte Wachstum der KI und den daraus resultierenden Anstieg der Nachfrage nach Rechenleistung.
Erfolgreiche Anreiznetzwerke müssen jedoch bestimmte Merkmale aufweisen. Sie sollten vorteilhafte Verhaltensweisen fördern, programmiert und weithin akzeptiert werden und Fairness bei gleichzeitiger Berücksichtigung der Vielfalt gewährleisten. Sie sollten auch so einfach sein, dass die Teilnehmer sie verstehen oder ihnen vertrauen können. Um diese Komplexität zu bewältigen, werden mehrschichtige Anreizstrukturen implementiert, die maßgeschneiderte Belohnungen auf der Grundlage der Rolle und der Beiträge eines Benutzers ermöglichen. Darüber hinaus können dynamische Anpassungsmechanismen die Belohnungsstrukturen basierend auf den Netzwerkbedingungen neu ausrichten und so die Systemstabilität und optimale Teilnahme gewährleisten.
Bei der Rechenleistung besteht das Ziel darin, ein System zu etablieren, das sowohl kleinen als auch großen Unternehmen gerecht wird und gleichzeitig die Marktanforderungen erfüllt. Dieses System sollte sich nicht an einen bestimmten Benutzer oder Anbieter anlehnen und sich auch nicht stark auf führende Akteure verlassen, sondern eine faire Monetarisierung von Vermögenswerten und geistigem Eigentum ermöglichen.
Wie bei jeder Information ist es wichtig, eigene Nachforschungen anzustellen. Schauen Sie sich Projekte wie ThoughtAI (THT), Bittensor (TAO) und Ocean Protocol (OCEAN) an, um zu verstehen, wie Sie einen Beitrag leisten können – sei es als Investor, Bauherr oder Community-Mitglied. Wenn Sie ein ehrgeiziger Unternehmer sind, der plant, Branchen mit KI zu revolutionieren, sollten Sie die Mechanismen des Trainings und der Aktualisierung von KI gründlich untersuchen. Die Verwendung eines netzwerkgesteuerten Anreizmodells kann immense Einsparungen und skalierbare Ressourcen für Ihr Unternehmen bieten.
Angesichts der Komplexität solcher Systeme würde das Management natürlich ausgeklügelte Mittel erfordern – KI. Das Netzwerk kann dann kontinuierlich Leistungsdaten und Benutzerfeedback sammeln, was den Weg für komplexere, immer effektivere Systeme ebnet, die den Benutzern einen Mehrwert bieten. Diese Netzwerke können auch individuell mit Benutzern interagieren und Ausrüstungs- oder Fähigkeitsempfehlungen anbieten, um ihren Beitrag und Anreiz zu maximieren.
Die Kombination von KI und Anreiznetzwerken hat das Potenzial, die Macht von großen Unternehmen auf einzelne Mitwirkende zu verlagern und gleichzeitig die Produktivität zu steigern. Es liegt an uns, mit diesen Fortschritten Schritt zu halten und eine Vision einer Welt zu fördern, die nicht nur theoretisch besser, sondern auch fair, personalisiert und in praktischer Hinsicht effizient ist.
Mario Casiraghi ist derzeit Group Chief Financial Officer bei SingularityNET und Mitbegründer von SingularityDAO. Er verfügt seit 2016 über umfangreiche Erfahrung im Blockchain-Bereich, nachdem er zuvor bei der Bank of America Merrill Lynch und RBS in traditionellen Finanzmärkten tätig war.
Dieser Artikel enthält allgemeine Informationen und ist nicht als Rechts- oder Anlageberatung zu verstehen. Die hier geäußerten Ansichten des Autors spiegeln nicht unbedingt die Ansichten und Meinungen von Cointelegraph wider oder repräsentieren sie.
Published At
6/26/2024 5:51:44 PM
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