Coinbase: Криптовалутите могат да помогнат за подобрението на изкуствения интелект

Според най-голямата американска криптоборса Coinbase Global пресечната точка между изкуствения интелект (ИИ) и криптовалутите представлява важна възможност за предприемачите, включително като помага предотвратяването на някои от нещата, за които технологията е критикувана.

„Със съзряването на приложението на ИИ и блокчейна смущенията, които тези технологии представляват, може да доведат до области на сътрудничество и появата на нови приложения за криптовалутите да помогне за справяне със специфични обществени предизвикателства от ИИ“, посочва Дейвид Дуонг, ръководител на звеното за проучвания на Coinbase, в доклад, цитиран от Bloomberg.

И все пак криптопроектите, които директно разработват ИИ модели върху блокчейна, прилагайки изкуствен интелект към децентрализирани приложения или решаващи свързани с ИИ проблеми, все още са малко. Общата пазарна капитализация на криптопроекти, които са директно свързани с ИИ, е около 0,07% от общата криптовалутна пазарна капитализация със сумата от 772 млн. долара, показват данни на Messari.

Пазарната капитализация на криптоактивите по сектори. Графика: Messari и Coinbase/Bloomberg

Повечето криптоактиви са свързани с биткойна, платформите за умни договори и стейбълкойните, показва докладът.

Токените, класифицирани в категорията на ИИ от платформата CoinGecko, записват голям приток на капитал тази година, след като ChatGPT стана един от най-бързо развиващите се приложения и собственикът OpenAI привлече милиарди долари инвестиции.

Дуонг посочва набор от потенциални приложения, които комбинират и двете технологии. Например, децентрализираните борси могат да помогнат в търсенето на проверен и разнообразен източник на данни за трениране на моделите на ИИ. Също така базиран на токени механизъм за стимулиране може да подобри качеството на данните, получени от тези пазари, посочва докладът.

Други приложения включват предоставянето на изчислителна мощ от децентрализираните мрежи, които използват графични процесори за ИИ проекти за обучение на своите модели, подобряване на автентичността на данните и правене на непрозрачния процес на вземане на решения на ИИ алгоритъма по-проверим, се казва в доклада.