Илья Полосухин из NEAR: ИИ как решающий элемент в развитии Web3

Во время недели EthCC на выставке NEAR AI Showcase у меня была возможность побеседовать с Илья Полосухин, соучредитель ОКОЛО Протокол и внес значительный вклад в области искусственного интеллекта и блокчейна. Известный своей работой над созданием модели-трансформера и ролью в добавлении буквы «T» в ChatGPT, Илья поделился своим видением интеграции искусственного интеллекта с Web3 для стимулирования инноваций, которые принесут пользу всем.

Илья, ваша работа в Google и создание модели-трансформера заложили основу для современного ИИ. Как вы видите, как изменился ИИ с тех пор?

Это определенно изменилось, верно? ИИ превратился из серверной технологии, поддерживающей продукты, в сам продукт. Именно по этой причине я изначально покинул Google и основал NEAR AI — потому что я хотел сделать ИИ продуктом, а затем использовать цикл обработки данных для его улучшения. В то время, в 2017 и 2018 годах, было еще слишком рано. Но сегодня мы находимся на интересном этапе, когда у нас начинают появляться продукты, ориентированные на искусственный интеллект.

Проблема с этими продуктами заключается в том, что у новых стартапов очень ограниченное время, чтобы понять, как их монетизировать. Они вкладывают средства по высокой цене, у них много средств, и теперь многие из них выкупаются крупными компаниями. Итак, что происходит, так это то, что ИИ приносит пользу действующим операторам, потому что у них уже есть распространение, возможность тратить больше и они знают, как монетизировать внимание пользователей.

Web3 начинает решать эту проблему. Это дает время для создания новых потребительских продуктов, которые действительно приносят пользу пользователям, возможно, с другой бизнес-моделью, и использовать ИИ в качестве платформы. Так что я думаю, что именно здесь все и начинается. В стеке есть множество компонентов, которые будут обеспечивать это. Вместо одной крупной компании, пытающейся сделать все, вы можете объединить множество компаний, как в этом мышлении Web3. Для более широкой аудитории у стартапов Web2 AI очень мало времени, чтобы стать сверхприбыльными, или им нужно, чтобы их купили крупные компании.

Растерянность является отличным примером; они тратят много денег на вычисления, что делает их операции очень дорогими. Вот почему им необходимо быстро монетизироваться, чтобы поддерживать свой рост, иначе они рискуют быть поглощенными одной из более крупных компаний, которая может позволить себе такие расходы.

Как NEAR вписывается во все это и что вы планируете делать с обеими технологиями?

Самый большой пробел, который мы увидели, заключается в том, что в крупных компаниях есть много способных основателей, открывающих разные части этого более широкого стека, но у них недостаточно хороших связей. Существует краудсорсинг данных, маркировка данных, децентрализованный вывод, агентские выплаты и многое другое, но целостного продукта нет. Как разработчик, я не хочу придумывать, как использовать 50 разных частей — это слишком сложно. По сравнению с OpenAI или Google, где можно использовать один API.

Поэтому мы сосредоточились на NEAR AI и Инкубаторе искусственного интеллекта Фонда NEAR, чтобы объединить эти проекты и разработать интерфейс для их координации, упрощающий взаимодействие с ними. Кроме того, мы можем координировать исследования с открытым исходным кодом. Исследователи в ведущих университетах не имеют большого доступа к вычислительным мощностям, но если они решают интересные задачи для приложений, эти приложения потратят на это значительные суммы. Обычно код и модели, которые они разрабатывают, создаются индивидуально и не подлежат повторному использованию.

Мы создаем координационный центр для подключения исследователей, предоставления им кредитов, вычислений и сбора данных, а также решения конкретных проблем приложений или общих проблем. Их работа становится многократно используемой в производственных сценариях и разработчиках приложений.

Это похоже на сложный четырехнаправленный рынок, связывающий воедино всю разрозненную аудиторию, с которой централизованная компания могла бы справиться, нанимая всех и делая все сама. Вместо этого мы создаем открытую платформу, где все имеет открытый исходный код и объединено в один центр, которым может пользоваться каждый.

Можете ли вы объяснить концепцию искусственного интеллекта, принадлежащего пользователю, почему это важно и чем оно отличается от традиционных моделей искусственного интеллекта?

Контраст здесь заключается в том, почему мне не нравится категория «ИИ с открытым исходным кодом». В открытом исходном коде многое есть, и это действительно важно, но самое главное то, что эти модели оптимизированы для определенных функций. Когда я работаю в Google, моя цель — заработать больше денег для Google, потому что это меня мотивирует. Я получаю бонусы, опционы на акции и другие преимущества в зависимости от прибыли Google. Даже если крупная компания откроет исходные коды модели, это все равно будет бизнес-решением, призванным принести пользу этой компании.

Противоположностью этому является искусственный интеллект, который приносит пользу каждому отдельному пользователю. Допустим, я хочу потреблять интересный контент и не злиться постоянно. Для этого вам нужна совершенно другая модель работы и исследования ИИ. Текущие исследования проводятся в закрытых лабораториях с определенными целями.

В традиционных коммерческих системах существует переходный период, когда вы сначала являетесь стартапом, расширяющим свою аудиторию и приносящим пользу. В какой-то момент вы достигаете своей целевой аудитории или значительной ее части. Теперь, чтобы увеличить доход, вам нужно больше монетизировать существующую базу пользователей. Вы уже предоставили им ценность, они уже используют ваши вещи. Теперь вам нужно придумать, как заставить их тратить больше времени и больше монетизировать.

Вот тут-то и происходит основная проблема с этими компаниями. В сфере технологий из-за низких объемов затрат и сетевых эффектов обычно, когда вы достигаете этой переломной точки, появляется много конкурентов. Но здесь, в сфере технологий, вы просто монополист и начинаете извлекать выгоду. Именно здесь на помощь приходит Web3 — создание экономики, которая не требует от вас добычи полезных ископаемых. Крипто не требует ежегодного увеличения доходов. Да, люди хотят, чтобы это число увеличилось, но в этом нет необходимости. Мы можем быть довольны тем, что Биткойн стоит, скажем, 65 000 долларов, и это совершенно нормально.

У нас может быть экономика, в которой все участвуют и получают выгоду. Вам не нужен постоянный рост или расширение; тебя устраивает такое состояние. Это концептуальное отличие, которого мы добиваемся с помощью искусственного интеллекта, принадлежащего пользователям.

Какие еще инновации, связанные с равенством и устойчивым развитием, вы изучаете?

Что касается устойчивости, мы вложили средства в то, чтобы NEAR, сеть Proof-of-Stake, стала углеродно-нейтральной, и у нас есть проекты по углеродным кредитам, отслеживанию и лесовосстановлению. Это важно. Мой склад ума исследователя ИИ всегда направлен на то, чтобы разработать более сложные инструменты ИИ для решения этих проблем.

У меня есть друзья, занимающиеся исследованиями рака и материаловедением, и я в восторге от этих областей. Но где я могу применить свой интеллект, так это в создании более эффективных инструментов, которые помогут этим исследователям. Ученые, работающие с данными в этих областях, часто не имеют доступа к хорошим ресурсам по науке о данных или кодированию. Разработчики могут значительно масштабировать свои усилия.

То же самое и с блокчейном: снабжать людей стимулами и инструментами координации для создания более эффективных сетей для решения проблем.

Есть ли у вас любимое приложение или вариант использования, созданный на базе NEAR?

Я не могу выбирать фаворитов, хаха. Каждый вариант использования хорош. Мы видим множество продуктов, ориентированных на пользователей, исходящих от Web2, таких как Sweatcoin, который использует блокчейн для платежей, лояльности и транзакций. Большинство их пользователей даже не подозревают, что используют NEAR.

Существуют кошельки, которые становятся мультицепочечными, например HOT и Bitte, что позволяет пользователям беспрепятственно совершать транзакции между несколькими цепочками. Bitte даже имеет интерфейс команд на естественном языке.

У нас также есть финансовые приложения, многоцепочные DEX, кредитование различных активов и многое другое. Что касается искусственного интеллекта, краудсорсинговые приложения, такие как NEAR Crowd, работают уже много лет, улучшая сбор данных при меньших затратах. Все эти части собираются вместе, и количество активных пользователей NEAR растет в геометрической прогрессии.

Кто-то написал в Твиттере, что на EthCC проводится больше побочных мероприятий, чем приложений блокчейна. Как можно улучшить пространство?

Вот почему мы создаем AI Developer и AI Hub. Мы можем попытаться убедить людей создавать приложения или облегчить их создание. В этой сфере существует множество несогласованных стимулов, и просто разговоры о них не решают проблему. Мы вложили средства в то, чтобы донести до пользователей существующие приложения, интегрировать и объединить их, поэтому у нас больше всего пользователей в Web3.

Создавать потребительские приложения сложно, а собирать средства на инфраструктуру проще. Мы хотим упростить процесс создания приложений, чтобы люди могли больше экспериментировать и внедрять инновации.