Pada titik balik kritis di era teknologi baru ini, tren besar di bidang kecerdasan buatan (AI) dan Kripto mulai menyatu, membawa perubahan besar pada seluruh industri. Munculnya teknologi terobosan seperti ChatGPT di bidang AI akan menarik investasi sebesar $25 miliar pada tahun 2023 saja, meningkat lima kali lipat dari tahun sebelumnya. Lonjakan ini tidak hanya menunjukkan kepercayaan yang berkelanjutan terhadap potensi AI, namun juga memicu kembali diskusi hangat mengenai integrasi AI dan kripto. Salah satu pendiri Ethereum, Vitalik Buterin, memberikan kontribusi penting dalam topik ini, memberikan wawasan tentang janji dan tantangan dalam mengintegrasikan AI dengan Crypto.
Baru-baru ini, OpenAI meluncurkan model Sora, model teks-ke-video inovatif, yang telah menarik perhatian komunitas teknologi dan menunjukkan pesatnya perkembangan kecerdasan buatan. CEO OpenAI Sam Altman telah mengusulkan rencana berani untuk mengumpulkan $7 triliun untuk desain dan manufaktur chip, menyoroti komitmen yang kuat terhadap evolusi kecerdasan buatan sekaligus memicu pemikiran mendalam tentang potensi pasar kecerdasan buatan terenkripsi.
Meskipun banyak dari aplikasi kolaboratif ini masih dalam tahap awal, pasar tetap optimis.
Berjalan di jalur yang berbeda
Secara tradisional, keduanya dipandang sebagai kekuatan yang berlawanan: Crypto berfokus pada desentralisasi, sementara AI lebih menyukai sentralisasi. Kontras yang mencolok ini diilustrasikan dengan jelas oleh Peter Thiel dan diuraikan lebih lanjut dalam diskusi mendalam oleh Ali Yahya dari a16z Crypto. Namun, perkembangan terkini menunjukkan adanya konvergensi tak terduga yang menjanjikan pembentukan kembali inovasi digital. Dalam mengeksplorasi titik temu yang dinamis ini, kami menemukan potensi besar sinergi kolaboratif antara AI dan Kripto.
Integrasi ini sepenuhnya memanfaatkan keunggulan jaringan terenkripsi dalam kepemilikan data, transparansi, dan tata kelola yang etis, melengkapi kemampuan AI yang canggih, dan memberikan solusi baru terhadap tantangan sentralisasi dalam industri AI:
Memastikan kepemilikan data: Dengan teknologi blockchain, pengguna dapat mengenkripsi dan mengatur akses ke data mereka, sehingga memberi mereka sarana untuk mengawasi penggunaan data oleh sistem AI.
Peningkatan transparansi: Sifat blockchain yang tidak dapat diubah bertindak sebagai buku besar yang transparan, memfasilitasi verifikasi dan otentikasi data yang digunakan dalam model AI.
Mencapai monetisasi data langsung: Blockchain memfasilitasi monetisasi langsung data pengguna, mendorong pembagian data dengan memberikan insentif ekonomi sambil memastikan kontrol pribadi.
Mengurangi konsumsi energi AI: Dengan mengadopsi mekanisme hemat energi seperti bukti kepemilikan, blockchain diharapkan dapat meminimalkan kebutuhan energi untuk pelatihan AI, sehingga mendorong kemajuan berkelanjutan dalam pengembangan AI.
Memajukan AI yang Etis: Transparansi dan inklusivitas yang melekat pada Blockchain dapat mendorong praktik AI yang lebih etis, menghilangkan kerahasiaan yang sering dikaitkan dengan inovasi AI.
Inovasi AI dan Crypto menjembatani kesenjangan dan membentuk keunggulan masa depan
zkML: Sebuah langkah inovatif untuk memajukan perlindungan privasi AI
Meskipun kemampuan AI modern sangat mengesankan, hal ini juga menimbulkan kekhawatiran mendesak mengenai privasi, keamanan, dan otonomi pengguna. Dalam proses pelatihan model AI, agregasi data terpusat secara langsung menantang hak privasi pribadi, terutama dalam ekosistem teknologi tunggal, dimana sulit bagi pengguna untuk mengontrol data mereka sendiri.
Untuk mengatasi tantangan ini, inovasi yang dipandu oleh konsep enkripsi terdesentralisasi telah muncul, di mana teknologi kriptografi seperti zero-knowledge proofs (ZKP) memungkinkan pembelajaran mesin yang menjaga privasi tanpa mengorbankan data sensitif pengguna. Meskipun terdapat banyak keuntungan dari metode ini, masih ada beberapa tantangan dibandingkan dengan praktik agregasi data skala besar tradisional, termasuk masalah efisiensi komputasi, akurasi model, dan proses debug.
Perlu dicatat bahwa pembelajaran mesin tanpa pengetahuan (zkML), yang dipimpin oleh tim seperti Modulus Labs dan EZKL, telah mencapai kemajuan yang signifikan, menandai pesatnya perkembangan bidang ini. Seiring dengan kemajuan teknologi akselerasi perangkat keras, terdapat optimisme terhadap prospek zkML.
Tantangan keaslian di era deepfake
Di zaman dimana teknologi deepfake menyebar, melindungi keaslian dan kepercayaan konten digital sangatlah penting. Teknologi Blockchain berjanji untuk secara signifikan memfasilitasi penciptaan sistem pendaftaran identitas yang terdesentralisasi dan anti-rusak. Sistem registrasi ini memetakan kunci publik ke identitas asli, memberikan cara mudah untuk membangun kepercayaan dan meminta pertanggungjawaban orang atas perilaku jahat.
Worldcoin, yang didirikan bersama oleh Sam Altman, adalah salah satu protokol kripto yang paling menarik untuk mengatasi tantangan saat ini. Tujuannya adalah untuk mencapai registrasi global setiap individu melalui pemindaian biometrik Orb untuk membedakan manusia dan mesin secara andal. Mekanisme insentif protokol menggunakan token blockchain khusus yang disebut WLD. Saat ini, tim Worldcoin telah membuat kemajuan signifikan di 120 negara di seluruh dunia, menarik lebih dari 3,8 juta orang untuk mendaftar.
Inisiatif lain untuk mengatasi masalah ini adalah standar Digital Content Provenance Recording (DCPR) yang diluncurkan oleh tim Arweave dan Irys (sebelumnya Bundlr). Standar ini memanfaatkan sepenuhnya teknologi blockchain Arweave untuk memberi stempel waktu dan memverifikasi konten digital, memberikan metadata yang andal kepada pengguna dan membantu menilai kredibilitas informasi digital.
Mengatasi bias dalam model AI
Ketika model AI semakin terintegrasi ke dalam kehidupan kita sehari-hari, terdapat kekhawatiran luas mengenai potensi biasnya. Misalnya saja, chatbot yang didukung AI secara diam-diam dapat memberikan pengaruh di kalangan konsumen, secara halus membimbing mereka untuk memilih produk atau ideologi tertentu, sehingga menyebabkan rusaknya kepercayaan dengan konsekuensi yang luas.
Bittensor, sebuah protokol komputasi terdesentralisasi, memerangi bias AI dengan memberikan insentif kepada beragam model terlatih untuk bersaing mendapatkan respons terbaik. Validator memberi penghargaan pada model berperforma tinggi sambil menyingkirkan model berperforma buruk dan bias. Dengan mengembangkan lingkungan yang terbuka dan kolaboratif di berbagai model dan kumpulan data, Bittensor diharapkan dapat memajukan AI sekaligus secara proaktif memerangi dampak negatif bias.
Meskipun Bittensor masih dalam tahap awal pengembangan, Bittensor telah membuat kemajuan yang signifikan, dengan 32 sub-jaringan khusus yang disesuaikan untuk kasus penggunaan tertentu seperti perintah teks, pembuatan gambar, prediksi harga, pengumpulan data, penyimpanan, dll.
Mendorong kebangkitan pengembangan AI melalui peningkatan aksesibilitas
Lonjakan beban kerja AI dan pembelajaran mesin (ML) telah menciptakan permintaan yang besar terhadap kartu grafis berperforma tinggi, seperti Nvidia A100. Namun, besarnya biaya modal yang terkait dengan komputasi dan penyimpanan dapat mengecualikan banyak orang, sehingga pengembangan AI sebagian besar dimonopoli oleh raksasa teknologi. Menanggapi tantangan ini, pasar baru yang mirip dengan “kartu grafis AirBnB” telah muncul, memungkinkan individu dan organisasi untuk menyewa sumber daya GPU yang tidak terpakai untuk memenuhi kebutuhan peneliti dan pengembang AI.
Pasar komputasi terdesentralisasi, seperti Akash Network dan Render Network, dirancang untuk memecahkan masalah efisiensi sumber daya GPU yang kurang dimanfaatkan dengan menghubungkan pemilik GPU dengan pengembang AI yang mencari kekuatan komputasi. Dengan memanfaatkan platform komputasi terdesentralisasi ini, serangkaian sumber daya komputasi baru dapat diakses, sehingga memungkinkan individu di seluruh dunia untuk memonetisasi daya komputasi mereka yang menganggur. Pada saat yang sama, hal ini memberikan pengembang AI akses fleksibel terhadap sumber daya komputasi, sehingga membebaskan mereka dari batasan raksasa yang tersentralisasi.
Dengan memanfaatkan teknologi blockchain untuk menghilangkan pencarian keuntungan dan perantara biaya tambahan, jaringan terdesentralisasi ini dapat menyediakan layanan dengan biaya yang lebih murah dibandingkan jaringan terpusat. Akash Network bahkan menawarkan tarif yang hanya seperlima dari biaya tradisional. Selain itu, Render Network, yang berfokus pada pasar GPU untuk rendering gambar 3D, mengalami lonjakan penggunaan yang signifikan pada tahun 2023.
Melihat ke depan
Jika melihat status bidang AI dan Crypto saat ini, terlihat jelas bahwa keduanya memiliki kemampuan teknis yang kuat, namun masing-masing juga menghadapi kekurangan yang signifikan. Terlepas dari kemampuannya, kriptografi masih belum matang untuk diadopsi secara luas. Pada saat yang sama, kendali terpusat atas AI oleh perusahaan-perusahaan teknologi besar telah menimbulkan kekhawatiran akan adanya monopoli atas teknologi tersebut.
Meskipun sinergi ini masih dalam tahap awal, proyek yang menggabungkan AI dengan Crypto sedang membangun infrastruktur untuk interaksi AI on-chain yang dapat diskalakan. Momentum yang menjanjikan ini diperkirakan akan terus tumbuh pada tahun 2024 dan seterusnya. Semua ini bergantung pada pelaku pasar yang memandang aset-aset ini sebagai penyeimbang potensi dominasi pemain utama yang tersentralisasi seperti OpenAI.
Integrasi yang cermat dari teknologi revolusioner ini akan memperluas cara untuk mengatasi kelemahan masing-masing teknologi. Hal ini menunjukkan masa depan di mana AI berbasis blockchain membangun paradigma yang menjaga privasi sekaligus membuka pintu bagi potensi penggunaan. Prospek komputasi terdesentralisasi, zkML, dan agen AI cukup menjanjikan, meletakkan dasar bagi masa depan AI dan kripto yang sangat terhubung. Potensi mereka sangat besar dan berasal dari komunitas pengembang akar rumput yang terbentuk secara spontan dan berkomitmen untuk memajukan penerapan teknologi dengan cara yang adil dan dapat diakses oleh semua orang.