L’intelligenza artificiale sta conquistando anche il Web3. Cosa sono le crypto AI e quali innovazioni introdurranno?
La fusione tra la tecnologia blockchain e l’intelligenza artificiale è ormai molto di più che un trend, soprattutto dal lancio di Chat GPT e di altri servizi simili, ovvero da quando si sono realmente comprese le sue potenzialità. A meno di due anni di distanza, molti di noi utilizzano queste tipologie di servizi quotidianamente, anche se si ha la sensazione che l’attuale scenario corrisponda soltanto alla punta dell’iceberg.
L’AI, molto probabilmente, farà sempre più parte delle nostre vite, così come le criptovalute. Ma queste due tecnologie possono lavorare insieme e, soprattutto, perché dovrebbero farlo?
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L’intelligenza artificiale e criptovalute
Si può affermare che l’intelligenza artificiale sia la tecnologia chiave degli ultimi due anni, un primato che le criptovalute e la blockchain hanno raggiunto, almeno in parte, durante la bull run del 2021. La grande differenza nell’adozione tra queste due tecnologie riguarda l’esperienza utente, dato che gli esempi di modelli AI attualmente disponibili sono più semplici da utilizzare rispetto a protocolli blockchain e alle applicazioni decentralizzate. Anche se negli ultimi anni sono stati fatti enormi passi in avanti in questo senso.
Tuttavia, è chiaro che le due tecnologie chiave di questo decennio siano in grado di collaborare, e i protocolli crypto AI che si sono affermati negli ultimi mesi offrono un valido supporto a questa tesi. La convergenza tra blockchain e intelligenza artificiale è diventata mainstream nel momento in cui è stata rilasciata ChatGPT, il chatbot di OpenAI progettato per interagire con gli utenti come avviene in una normale conversazione in chat, che tutti conoscono. La consacrazione finale, invece, è stata raggiunta negli ultimi mesi dopo le performance da capogiro delle azioni di Nvidia, che è stata, seppur per un breve periodo, la più grande azienda al mondo.
Da quel momento sono nati tantissimi progetti crypto AI, mentre quelli già esistenti hanno attirato l’attenzione. Inoltre, alcuni protocolli chiave hanno intercettato e sfruttato la situazione riorganizzando e modificando la propria vision in modo coerente con le necessità di questo nuovo segmento di mercato. Pensiamo ad esempio a Filecoin, che ha cavalcato l’onda di hype sull’intelligenza artificiale offrendosi come provider di servizi di storage per le aziende AI emergenti. O a Near, che sta sfruttando il suo ampio roster di developer per creare AI, decentralizzate, che si auto-modificano in base al comportamento degli utenti.
Insomma, queste tecnologie possono coesistere, anzi, è molto probabile che lo faranno. Secondo Alexander Good, autore e rispettato Key Opinion Leader (KOL), la capitalizzazione delle crypto AI potrebbe raggiungere 2 trilioni di dollari nei prossimi anni, mentre Grayscale, il più grande fondo di investimento crypto al mondo, ha appena lanciato il suo prodotto finanziario esclusivo per questo sotto-settore.
Modelli AI decentralizzati: quali problemi risolvono?
Per rispondere alla domanda posta nel sottotitolo possiamo partire da un’assunzione tecnica, ma non preoccuparti, niente di troppo complesso. Le blockchain e i modelli AI si nutrono della stessa fonte di energia: la potenza di calcolo. Così come i miner utilizzano potenti macchinari composti da schede video (GPU) collegate in serie, la stessa potenza di calcolo viene utilizzata per allenare i modelli di intelligenza artificiale, in modo da renderli sempre più precisi e quindi utili. In questo senso progetti crypto AI come Render (RNDR) o Bittensor (TAO) si occupano di tokenizzare potenza di calcolo che può quindi essere scambiata e utilizzata dagli utenti della rete. Grazie a questa possibilità i modelli AI possono diventare più accessibili e decentralizzati. L’immenso potere dell’intelligenza artificiale è, oggi, concentrato nelle mani di grandi e ricchissime aziende, che possiedono i supercomputer necessari “farli girare”.
Il discorso decentralizzazione si applica anche all’indicizzazione dei dati, ovvero il processo di organizzazione e restituzione dei dati agli utenti che le chatbot “stile Chat GPT”, così come i motori di ricerca, svolgono costantemente. Un protocollo come The Graph, ad esempio, preleva i dati on-chain, li organizza e li rende leggibili agli utenti, tutto ciò in modo decentralizzato e utilizza Semiotic AI per automatizzare le ricerche all’interno dei suoi contenitori di dati.
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Vediamo ora i principali tre obiettivi del segmento crypto AI e i relativi progetti connessi ad essi:
- Costruire servizi di intelligenza artificiale decentralizzati e facilitare l’accesso per gli utenti: in questo senso il principale progetto da tenere d’occhio è il sopracitato Bittensor (TAO), una piattaforma centralizzata per l’apprendimento automatico che vanta più di 90.000 utenti. Attraverso Bittensor, e in particolare le sue sottoreti, è possibile generare testi, traduzioni e immagini molto precise rispetto ai prompt che si inseriscono. Insomma è a tutti gli effetti una Chat GPT completamente decentralizzata e dotata di un’economia interna che premia gli utenti che la rendono sicura e quelli che la utilizzano.
- Risolvere i principali problemi riscontrati dalle piattaforme AI, come l’autenticità delle informazioni e i deep fake (video o foto fittizie in cui compare l’immagine di un personaggio pubblico). In questo senso i progetti crypto AI possono sfruttare le caratteristiche chiave della tecnologia blockchain, in particolare la natura decentralizzata, la trasparenza e l’immutabilità intrinseca, per proteggere gli utenti da queste minacce.
- Gestire le reti infrastrutturali e le risorse necessarie per lo sviluppo della tecnologia: in particolare per lo storage e la potenza computazionale delle GPU. In questo senso i progetti che spiccano sono sicuramente Filecoin (FIL) e Render (RNDR). Il primo, come già anticipato, permette agli utenti di memorizzare i dati attraverso un’architettura centralizzata peer-to-peer basata su cloud. Questa è una soluzione perfetta per le aziende emergenti che operano nel campo dell’intelligenza artificiale.
Render invece, grazie al suo marketplace decentralizzato per il rendering grafico, consente a chiunque voglia accedere al servizio, siano essi designer o modelli di intelligenza artificiale, di farlo senza dover acquistare costosi macchinari.
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