AI alanındaki gelişim trendleri: merkezileşme ve dağılmanın birleşimi

Son zamanlarda AI alanındaki gelişmeler ilginç bir trend sergiliyor: Geleneksel AI, merkezi yapıdan dağıtık yapıya geçerken, blockchain AI da kavramsal doğrulama aşamasından uygulanabilirliğe geçiyor. Bu iki yön hızla bir araya geliyor.

Geleneksel AI alanındaki son gelişmeler, AI modellerinin daha hafif ve taşınabilir hale geldiğini gösteriyor. Örneğin, bazı teknoloji şirketleri tarafından sunulan yerel zeka ve çevrimdışı AI modelleri, AI uygulamalarının artık büyük bulut bilişim merkezleriyle sınırlı kalmadığını, akıllı telefonlar, kenar cihazlar ve hatta nesnelerin interneti terminalleri üzerinde dağıtılabileceğini sağlıyor. Aynı zamanda, bazı AI asistanları çoklu zeka iletişim protokolleri aracılığıyla AI'lar arasında diyalog kurarak, AI'nın tek bir akıllı varlıktan grup işbirliğine doğru evrildiğini gösteriyor.

Bu gelişim trendi, önemli bir soruyu gündeme getiriyor: AI taşıyıcıları yüksek derecede dağıtık olduğunda, dağıtık olarak çalışan AI örnekleri arasındaki veri tutarlılığını ve kararların güvenilirliğini nasıl sağlarız? Bu, bir ihtiyaç mantık zincirini yansıtıyor: teknolojik ilerleme, dağıtım yöntemlerinde bir değişimi teşvik ediyor ve bu da merkeziyetsiz doğrulama için yeni bir ihtiyaç doğuruyor.

Bu arada, blockchain AI'nın gelişim yolu da hızlı bir şekilde evrim geçiriyor. Erken dönem projeleri çoğunlukla kavram spekülasyonuna dayanıyordu, ancak son zamanlarda pazar daha alt düzey altyapı inşasına yönelmeye başladı. Bazı projeler, hesaplama gücü, çıkarım, veri etiketleme, depolama gibi alanlarda uzmanlaşmış iş bölümü yapmaya başladı. Örneğin, bazı projeler merkeziyetsiz hesaplama gücü toplama üzerine odaklanırken, bazıları merkeziyetsiz çıkarım ağı inşa ediyor, bazıları ise federated learning, edge computing, dağıtık veri teşvikleri gibi yönlerde çalışmalar yapıyor.

Bu, bir arz mantık zincirini yansıtmaktadır: kavram spekülasyonunun soğumasının ardından, altyapı talebi ortaya çıkar, uzmanlaşmış iş bölümü teşvik edilir ve nihayetinde ekosistem işbirliği etkisi oluşur.

İlginçtir ki, geleneksel AI'nın talep "kısa tarafı" giderek blok zinciri AI'nın arz "uzun tarafı" ile örtüşüyor. Geleneksel AI teknik olarak giderek olgunlaşırken, ekonomik teşvikler ve yönetişim mekanizmalarından yoksundur; blok zinciri AI ekonomik modelde yenilikler sunarken, teknik olarak nispeten geridedir. Her iki tarafın birleşimi, avantajların tamamlanmasını sağlama umudu taşımaktadır.

Bu birleşim, yeni bir AI paradigmasının doğmasına sebep oluyor: zincir dışı verimli hesaplama ile zincir içi hızlı doğrulamayı birleştiriyor. Bu paradigmada, AI sadece bir araç değil, aynı zamanda ekonomik kimliği olan bir katılımcı haline geliyor. Hesaplama gücü, veri, akıl yürütme gibi kaynakların ağırlığı zincir dışında olsa da, yine de hafif bir zincir içi doğrulama ağına ihtiyaç vardır.

Bu kombinasyon, hem zincir dışı hesaplamanın verimliliğini ve esnekliğini korurken, hem de zincir üzerindeki doğrulama yoluyla güvenilirlik ve şeffaflık sağlıyor. Bazı insanlar blok zinciri AI'nın bir sahtekarlık olduğunu düşünse de, aslında AI'nın hızlı gelişimi Web2 ve Web3 arasındaki sınırları aşıyor, sadece insanların algısının ayarlamaya ihtiyaç duyduğu bir zaman var.