释放人工智能的未来潜力：去中心化激励网络的力量
Summary:
本文探讨了去中心化激励网络如何解决人工智能对计算能力日益增长的需求。它解释了激励网络的理论，该理论奖励对整个网络有益的行为，从而促进共同成功。本文详细介绍了有效激励网络的众多例子，强调了分层激励结构和动态调整机制如何产生公平和多样化的系统。它强调，这些网络与人工智能相结合，可以显着提高生产力，并在大公司和个人贡献者之间提供公平的权力平衡。作者敦促读者研究成功的人工智能项目，并考虑激励网络驱动的模型可能带来的节省。
虽然去中心化网络可能会增加复杂性，但它们在管理复杂任务方面却茁壮成长。事实上，去中心化可能只是满足人工智能（AI）对计算能力永不满足的需求的答案。激励网络是一种去中心化的网络，奖励有利于整个网络的行为，培养共同成功的心态。与从竞争力量的幸运平衡中产生的生态系统不同，激励网络从一开始就被刻意设计用于共享成就。
但是，人工智能是如何与此联系在一起的呢？将大规模 AI 应用程序视为机械引擎，利用计算能力从大量数据中生成简单的解决方案，就像汽车中的燃料一样。您处理的数据越多，需要答案的速度越快，您需要的燃料或计算能力就越多。随着 AI 模型变得越来越大、越来越复杂，它们的资源消耗成倍增加——OpenAI 的 GPT-4 的训练计算成本为 7800 万美元，而谷歌的 Gemini Ultra 的价格高达 1.91 亿美元。因此，一个削减硬件支出并动态分配资源以降低总体成本的系统至关重要，这是激励网络的理想角色。
激励网络的有效性很大程度上依赖于游戏化和奖励代币。这些方法激励用户接受有益于每个人的行为，从而提高网络的整体价值。代币的使用即使在微观层面上也允许复杂的奖励系统，为参与者创造一个复杂的经济。
激励网络的例子包括Numeraire（又名。Numerai），一家由数据科学家提供支持的对冲基金，他们因准确的股市预测而获得奖励，以及Farcaster，一种去中心化的社交媒体协议，允许用户更好地控制其跨平台的内容。这些实例展示了如何通过系统外包来解决传统的商业模式和老问题。
从人工智能代币市场趋势来看，很明显，激励网络在解决21世纪的主要挑战之一方面具有潜力：人工智能的猖獗增长以及由此导致的对计算能力的需求激增。
然而，成功的激励网络必须具备特定的特征。它们应该鼓励有益的行为，被编程并被广泛接受，并确保公平，同时适应多样性。它们也应该足够简单，让参与者能够理解或信任。为了解决这种复杂性，实施了分层激励结构，允许根据用户的角色和贡献量身定制的奖励。此外，动态调整机制可以根据网络条件调整奖励结构，确保系统稳定性和最佳参与度。
在解决计算能力问题时，目标是建立一个在满足市场需求的同时公平地容纳小型和大型实体的系统。这个系统不应该倾向于任何特定的用户、提供者，也不应该严重依赖领先的参与者，而是允许资产和知识产权的公平货币化。
与任何信息一样，进行自己的研究至关重要。研究 ThoughtAI （THT）、Bittensor （TAO） 和 Ocean Protocol （OCEAN） 等项目，了解您如何做出贡献——无论是作为投资者、建设者还是社区成员。如果你是一个雄心勃勃的企业家，计划用人工智能颠覆行业，你应该彻底探索训练和更新人工智能的机制。利用激励网络驱动的模型可以为您的企业提供巨大的节省和可扩展的资源。
鉴于此类系统的复杂性，管理自然需要复杂的手段——进入人工智能。然后，网络可以持续收集性能数据和用户反馈，从而为更复杂、越来越有效的系统开辟道路，为用户增加价值。这些网络还可以与用户单独互动，提供设备或技能建议，以最大限度地提高他们的贡献和激励。
人工智能和激励网络的结合有可能将权力从大公司转移到个人贡献者，同时提高生产力。我们有责任跟上这些进步的步伐，并培养一个不仅在理论上更好，而且在实践中公平、个性化和高效的世界愿景。
Mario Casiraghi 目前担任 SingularityNET 的集团首席财务官和 SingularityDAO 的联合创始人。自 2016 年以来，他在区块链领域拥有丰富的经验，曾在美银美林和苏格兰皇家银行的传统金融市场任职。
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Published At
6/26/2024 5:51:44 PM
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