Tại sao AI cần blockchain?

“Thông tin là dầu mỏ của thế kỷ 21”, câu nói này do cựu giám đốc điều hành của Gartner - Peter Sondergaard viết vào đầu những năm 2010, nhấn mạnh tầm quan trọng của thông tin trong thế giới số.

Trong vài năm gần đây, vai trò của dữ liệu đã thay đổi đáng kể với sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là trong việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Theo Statista, lượng dữ liệu toàn cầu được tạo ra, thu thập, sao chép và tiêu thụ sẽ tăng gấp ba lần trong vòng 5 năm tới.

Không thể phủ nhận tác động của AI đối với lĩnh vực dữ liệu, và các nhà đầu tư hiện nay đang tập trung vào các công ty có khả năng sử dụng dữ liệu. Theo Crunchbase, đầu tư vào các công ty start-up tại Mỹ đã tăng gấp đôi vào năm 2023 so với 4 năm trước, với hơn một nửa số đô la đầu tư vào các dự án liên quan đến AI.

Tỷ lệ đầu tư rủi ro của Hoa Kỳ vào các startup liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Nguồn: Crunchbase

Những con số ấn tượng này tạo ra một cuộc đua nghẹt thở với dòng vốn đầu tư khổng lồ vào AI, và các tổ chức đã nhanh chóng nhận ra rằng AI đang phải đối mặt với những thử thách lớn chưa được giải quyết trên quy mô đáng kinh ngạc khi ngành này tiến đến mốc 200 tỷ USD vào năm 2024 và dự kiến sẽ đạt 1,81 nghìn tỷ USD vào năm 2030

Lý do tại sao AI cần blockchain?

Dữ liệu là hạt nhân của AI, có thể làm phong phú hay gây tổn hại đến cuộc sống số dựa trên khả năng quản lý và vận hành của nó. Nếu dữ liệu đưa vào AI không được xác thực và kiểm chứng, nguy cơ thiên vị trong AI rất cao. Để AI có thể sản xuất trên quy mô rộng mà công nghệ này hứa hẹn, cần hạn chế sai lệch, quản lý các mối quan ngại về thiên lệch và tránh vi phạm bản quyền.

Sự bùng nổ của AI cho thấy một tăng trưởng phi tuyến tính trong xử lý dữ liệu, kéo theo nhu cầu xác minh và kiểm chứng thông tin ngày càng lớn. Nếu các tổ chức lớn và gần như mọi doanh nghiệp sử dụng những công cụ hiệu quả và năng suất to lớn này trong thời đại thông tin, thì độ chính xác là điều hết sức cần thiết.

Nhờ vào các tính năng “bẩm sinh” như sự không thay đổi, khả năng truy xuất nguồn gốc và tính minh bạch, blockchain được xem là sự kết hợp hoàn hảo để giải quyết các vấn đề nan giải liên quan đến AI. Chúng ta có thể sử dụng sức mạnh của cơ chế phi tập trung để đảm bảo thông tin được lưu trữ hoặc xử lý trong nó luôn chính xác, có thể kiểm chứng và không bị biến dạng theo thời gian. Tuy nhiên, blockchain dường như quá “bận rộn” với việc chống lại những vấn đề của chính mình – bao gồm cả tính bảo mật, khả năng mở rộng và tính phi tập trung – để hỗ trợ các doanh nghiệp tìm kiếm cơ sở hạ tầng đáng tin cậy cho không gian AI.

Khả năng mở rộng và khả năng tương tác

Hầu hết các mạng blockchain đều đang phải đấu tranh để đáp ứng nhu cầu băng thông hiện nay, dẫn đến việc mô hình tương lai của cơ sở hạ tầng như vậy trở nên khả thi đối với sự tăng trưởng đáng kể của dữ liệu. Với các mạng multi-chain được shard để xử lý song song các giao dịch, Polkadot nhằm mục tiêu loại bỏ các tắc nghẽn hiện tại đang gây khó khăn cho các mạng kế thừa.

Biểu đồ minh họa cơ chế hoạt động của sharding

Sharding là một kỹ thuật đã được phát triển trong lĩnh vực khoa học máy tính để xử lý lượng lớn dữ liệu bằng cách chia dữ liệu thành các phân đoạn nhỏ hơn, dễ quản lý hơn. Khi áp dụng vào blockchain, mạng multi-chain của Polkadot cho phép xử lý đồng thời nhiều giao dịch trên nhiều chain. Điều này giúp cải thiện khả năng mở rộng và định vị Polkadot như một cơ sở hạ tầng lý tưởng để xử lý dữ liệu lớn do AI gây ra.

Bên cạnh các lợi ích cốt lõi ở cấp độ cơ sở hạ tầng, hệ sinh thái của Polkadot còn bao gồm nhiều parachain – các blockchain Layer 1 riêng biệt trong mạng Polkadot – để mở rộng khả năng của nó. Dưới đây là một số ví dụ:

Biểu đồ tri thức phi tập trung

AI chỉ có thể tốt và hiệu quả như dữ liệu mà nó được đào tạo, và đó là lý do tại sao việc cung cấp cho nó dữ liệu đã được xác minh là rất quan trọng để ngăn AI khỏi mắc sai lầm. OriginTrail – một parachain của Polkadot đang xây dựng biểu đồ tri thức phi tập trung – đang nỗ lực giải quyết các lo ngại về tính xác thực của dữ liệu.

OriginTrail quản lý các tài sản tri thức quan trọng, giúp chúng có thể được khám phá và xác minh thông qua sức mạnh của công nghệ phi tập trung. Thay vì tin tưởng vào một bên trung tâm để tạo và duy trì biểu đồ tri thức để thực hiện các truy vấn tìm kiếm và đào tạo AI, OriginTrail khuyến khích việc tạo ra một mạng mở của các tài sản tri thức – dữ liệu chuỗi cung ứng, chi tiết sản phẩm hoặc thông tin khác trong thế giới thực – mà bất kỳ ai cũng có thể đóng góp và xác minh.

Nền tảng này đã hợp tác với BSI – tổ chức tiêu chuẩn quốc gia của Vương quốc Anh – để đảm bảo sự minh bạch trong chuỗi cung ứng dược phẩm. Sáng kiến ​​Internet thế hệ tiếp theo của EU cũng đã lựa chọn OriginTrail để xây dựng cơ sở hạ tầng tiên tiến cho Internet châu Âu.

Bộ xử lý cho blockchain

Phala Network là một bộ xử lý được hỗ trợ bởi mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) – layer thực thi cho Web3 AI. Kho công nghệ của Phala cho phép AI hiểu và tương tác với các blockchain đồng thời cung cấp bộ công cụ để giúp các nhà phát triển xây dựng, triển khai và kiếm tiền từ các tác nhân AI tập trung vào hợp đồng thông minh.

Phala hướng tới việc trở thành bộ xử lý cho toàn bộ hệ sinh thái blockchain. Nguồn: Phala Network

Các hợp đồng AI Agent của Phala cho phép nhà phát triển xây dựng các tác nhân AI tập trung vào hợp đồng thông minh với những lợi ích sau đây:

Chuyển đổi hợp đồng thông minh thành các tác nhân AI: Nhà phát triển có thể phát triển các tác nhân AI tập trung vào hợp đồng thông minh cho các dịch vụ Web3 phổ biến và hợp đồng thông minh. Các tác nhân AI này có thể được quản lý thông qua một tổ chức tự trị phi tập trung (DAO) để thực thi logic kinh doanh.

Phi tập trung hóa quyền sở hữu và hoạt động kiếm tiền: Người dùng có thể sở hữu các tác nhân của họ và xây dựng mô hình token sinh lời bằng cách sử dụng mô hình token mặc định được cung cấp hoặc tùy chỉnh mô hình của riêng họ.

Kết nối với Internet của nhiều tác nhân: Các tác nhân trên Phala có thể truy cập vào các tác nhân AI đa nền tảng khác được triển khai trên Autonolas, FLock.io, Morpheus, Polywrap và các nền tảng tương tự khác mặc định.

Mạng AI dành cho việc cộng tác P2P

Trong nền tảng này, các mô hình AI có thể chia sẻ tri thức, thông tin và thậm chí tài nguyên tính toán trực tiếp với nhau. Đây như là một thị trường số nơi các đối tác AI trao đổi thông tin và cùng nhau cải tiến. Mục đích cuối cùng của mô hình này là đạt được sự “dân chủ hóa” AI bằng cách giúp nó tiếp cận được nhiều đối tượng hơn, không chỉ các tập đoàn lớn hay tổ chức nghiên cứu.

Với hệ sinh thái đang phát triển và tầm nhìn hướng tới tương lai, Polkadot hy vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong cuộc cách mạng AI. Dự án mang lại sự an tâm về khả năng nâng cấp trong tương lai cũng như một nền tảng mạnh mẽ cho phép băng thông và khả năng mở rộng phát triển để đáp ứng nhu cầu xử lý khổng lồ về tăng trưởng thông tin và dữ liệu theo cấp số nhân. Khi bối cảnh AI mới đầy dũng cảm đang nhanh chóng tiếp cận, Polkadot luôn đi đầu, nâng cao năng suất và giải quyết các thách thức trong thế giới thực.

*Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model – LLM) là một dạng mô hình trí tuệ nhân tạo có khả năng xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên một cách phức tạp và chân thực. Điểm đặc biệt của LLM là khả năng học và tự điều chỉnh dựa trên dữ liệu lớn để có thể tạo ra văn bản mới, giải đáp các câu hỏi hoặc thực hiện các tác vụ ngôn ngữ như dịch thuật và tổng hợp văn bản.

Theo Cointelegraph