在数字化和去中心化的浪潮下,区块链与人工智能技术正迅速融合,重新定义各个行业的运作方式。而kip protocol团队正站在这一技术变革的前沿。通过解决链上链下的数据互通、收入变现、数字产权保护等核心问题,其将打造一个非垄断、独立、公开且公平的ai生态系统。
ChainCatcher邀请到KIP Protocol首席执行官兼联合创始人Julian Peh担任Space嘉宾,共同探讨“AI 概念新风口”。
Julian Peh 在本次活动中深入探讨了 AI 领域日益严峻的数据安全问题、KIP Protocol 独特的理念和创新以及未来的激励计划,还将揭示KIP Protocol团队对教育行业和AI技术发展的独到见解,为读者呈现一个充满前瞻性和启发的技术探索之旅。
各位好,我是Julian,KIP Protocol的首席执行官兼联合创始人。谈及我的背景,可以说我是一个经验丰富的互联网人。我在1998年首次创业,就已经涉足了Web1互联网。从1998年至2016年间,我创办并经营了一系列互联网公司。大约在2015、2016年,我将所有公司出售,这些公司基本都是第一波互联网企业,主要与媒体相关。
此后,我进入了风险投资(VC)和私募股权(PE)行业,专注于Web3、机器人和AI领域的投资。其实,KIP Protocol的前身是一家AI咨询公司,主要从事大数据分析咨询业务。在为客户进行AI项目咨询时,我们发现了一些市场机会和空白点。
此外,我们还发现市场上存在一些非常紧迫的问题,可以说这些问题威胁到全人类的共同利益。这也是为什么我们要推动AI去中心化的原因。KIP Protocol基本上是为了应对我们认为必须解决的当前问题而创建的。
正因为我们看到了目前市场面临的威胁,所以想要创建一个机构,而不仅仅是一家公司。我们希望通过这个机构让更多人了解当前的危险局势。基本上,每次大型AI公司(如OpenAI)发布新的模型时,总会引起一波热点和广泛关注。人们往往惊叹于这些新技术的强大和创新性。然而,这些大型模型基本上是通过利用我们的集体知识进行训练的。
这点在前几年还鲜为人知,但现在越来越多的人开始起诉OpenAI和谷歌等公司,公众的意识也在逐渐提高。只要你在2022年之前在互联网上发布过任何内容,这些内容现在都可能被包含在GPT-4的训练数据中。这意味着我们的集体知识和个人知识已经被私有化,并用于训练这些私有模型。这些模型随后通过各种方式进行商业化,例如每月收取20美元的订阅费。
这种较小的不公平现象暂且不论。最大的危险来自于这些大模型的广泛应用。大型企业必然会将这些模型应用于所有可以利用的场景,随着模型规模的扩大,其训练和推理速度与能力不断提升。这样一来,小型公司将越来越难以跟上这种迅猛发展的速度。尽管整个AI行业仍处于初期阶段,但垄断性势力已经开始显现。
我们认为,AI的核心在于数据。没有数据,AI无法继续进步,也无法展现其惊人的创新成果。大型企业之所以能够达到今天的地步,是因为我们所称的“数据知识大掠夺”。在AI时代之前,大多数人并未意识到自己的数据对AI具有巨大的技术和经济价值。
因此,首先必须意识到我们的数据应当被赋予所有权。我们应当对自己的数据持有拥有权,明确表示这些数据是属于我们的,并采取保护措施。如果他人希望使用这些数据,并不是完全不可行,但不能以偷窃或抢夺的方式进行。
KIP Protocol的核心之一是关注数据。我们致力于服务三方,稍后会详细讲解,其中一方是数据方,即数据所有者。那么,数据所有者是谁呢?其实是我们所有人。只要你在互联网上有任何活动,你就是一个数据所有者,因为你每天都在创造新的数据。无论是通过日常互联网活动生成的数据,还是作为某个领域的专家撰写文章或进行研究所产生的高价值数据,这些在AI应用场景中能够创造经济价值的东西都应该受到保护。
为了实现这种保护,我们利用去中心化的Web3技术。Web3的关键在于所有权。我们希望以同样的思路处理数据,确保数据所有权得以体现。KIP Protocol提供一系列工具和合约,以及互动体系,将这些AI资产连接起来,最终在AI领域中创造经济价值。通过在Web3上部署数据,能够确保数据的所有权和保护,使其在AI应用中发挥最大经济效益。
KIP Protocol关注的三方核心要素是模型、APP和数据。举个例子来说,假设你有一本大学教科书,这本教科书具有知识产权(IP),是权威性的教材。我们可以将这本教科书放入一个知识库,这是一部分。然后,通过一个模型来处理这些知识,这是第二部分。第三部分则是一个APP,这个APP可以帮助学生解答问题,或者用这本教科书生成考卷。通过将教科书的知识库、模型和APP连接起来,就形成了一个完整的AI产品。在一个非垄断、独立、公开且公平的竞争环境中,拥有知识库的公司、开发模型的公司和开发APP的公司通常是不同的实体,因为这些任务需要不同的专业技能和资源。那么,如何让这三个不同行业的公司或个人合作创造经济价值呢?
首先,要将三方连接起来。连接之后,他们都能够从用户支付的费用中分得一部分收益。用户通过使用这个AI产品获取答案,而三方的收入则来自于用户的支付。因此,我们首先要解决的就是在Web3上部署这些AI资产的问题,以便各方能够保留自己的所有权。
在Web3上部署后,会带来一些技术问题。第一个技术问题是如何将数据连接起来。我们使用EC3525格式的SFT(可分割代币)来代表和保护这些AI资产。这些资产需要连接起来,能够互动,并且产生答案。同时,还需要解决收益分配的问题。
所以,我们要解决的问题有两个:第一个是互动问题,第二个是收益问题。收益问题可以进一步分为三个小问题。
如何记录这些AI资产之间的互动:例如,当用户通过APP提出一个问题时,APP会将问题传递给模型。模型读取并理解问题后,从外部知识库中提取需要的数据,生成答案并将其返回给APP,再由APP将答案提供给用户。这是一个完整的互动过程,每个环节都需要记录。
如何结算:记录互动后,必须结算各方的贡献。例如,在上述互动中,APP、模型和知识库各自的贡献需要详细记录,并进行结算,以确定各自应得的收益。
如何分配收益:在记录和结算后,将收益分配给模型设计者、数据所有者、APP开发者。这样,所有参与者都能公平地分享用户支付的费用。
此外,还有一个重要的问题是所有权和安全性。Web3技术本身解决了所有权的问题,但安全性仍需要关注。我们服务的客户需求各不相同,有些客户对数据安全有极高的要求,因为他们处理的是私有数据、知识产权数据或保密数据;而有些客户的数据安全需求相对较低,因为他们处理的是公开数据。
KIP Protocol可以确保用户的知识库能够自由地与模型和APP进行互动。互动之后,这些过程会被详细记录,随后进行结算,并最终提取收益。我们的思路是通过这一完整的框架,解决互动、结算和收益分配的问题,确保数据的所有权和安全性得到保障。这样,我们的平台能够在公平、公开的环境中,使不同公司或个人合作并创造经济价值。
首先回答利益怎么分,为了确保公平,每个独立资产都应有自己的标价。例如,如果我是一个拥有知识产权(IP)的用户,我有一本教科书,那么在AI应用中,每个答案都应有定价。这种模式被称为“一答一付”,即每个答案都有成本。
具体来说,AI的核心付费模式是一答一付,因为模型的运行会消耗GPU等资源,因此每个答案的生成都涉及资源消耗。在这个一答一付的框架下,不论你是数据提供者、模型拥有者,还是APP开发者,核心都是在这个框架上进行商业运作,每个回答的价格都需要明确标示。
举个简单的例子来说明:
如果这三方共同合作,生成一个完整的AI产品,用户每次获得答案的总价格就是3美元。当然这只是一个简单的例子。实际上,课教书的定价需要考虑市场竞争因素。市场竞争会影响定价,价格是由市场效应决定的。
要强调的是,这种定价机制不是由任何一个平台单独决定的,特别是在去中心化的环境下。我们无法规定某个资产值多少钱,这样做就违背了去中心化的原则。因此,我们需要一个框架来支持和推动市场经济的运作。
在去中心化的系统中,用户保护和质量保障也是重要问题。在实际操作中,我们的技术团队使用多种不同的模型进行研发。我们发现,不同的团队成员对不同模型的生成结果有不同的偏好。因此,对于主观性的问题,我们认为市场能够自行调节。然而,对于一些客观性的问题,例如知识产权归属问题,则需要更严格的机制来管理。
在这种环境下,我们引入了一种锁币机制,目的是提高网络中参与者的可信度。如果你愿意锁币,这表明你对自己的贡献和生成的答案负有责任。对于那些假冒或盗用他人IP的行为,我们有一个严格的投诉和惩罚机制。如果有人发现某个参与者盗用了他人的IP,可以进行投诉。一旦投诉成立,该参与者锁定的币可能会被没收或罚款。我们的目标是确保每个人在AI推动的世界中能够获得应有的经济福利。如果你掠夺了他人的经济收益,我们会通过罚款等方式来保护受害者的权益。
KnowledgeFi 计划实际已经升华了。我们计划开发一个DApp,展示KIP Protocol的潜力,即如何通过“一答一付”的经济框架实现知识货币化。目前,我们与Open Campus合作,共同探索将区块链技术与人工智能应用于教育领域。该平台将有教授和教育者参与,其主要理念是通过Web3技术为教育者提供更多的经济收益途径,弥补他们在传统教育体系中经济回报不足的现状。
例如,如果某教授写了一本教科书,他可以将其内容上传到知识库,所有内容都可以在Open Campus University上找到。通过“一答一付”的框架,用户无需购买整本教科书,只需直接向教科书提出问题并支付相应费用即可获得答案。这不仅适用于教科书,还可以扩展到其他附属阅读材料和文章,形成一个全面的知识库。
目前知识变现主要分为三种方式:固定格式出售、订阅模式、出售时间,所以,我们希望开创一种新的知识变现模式,我们提出的第四种模式,即“一答一付”,是基于AI的创新知识变现模式。这种模式不需要购买固定格式的知识产品,也不需要订阅或支付高昂的讲座费用,而是根据每次问题的回答进行支付。
目前我们与Open Campus University合作,利用KnowledgeFi体系,将这种新的商业模式引入教育领域。我们也在与某些国家级机构探讨合作,旨在通过这一创新模式,为教育界带来新的商业机会和收入来源,吸引更多人投身教育事业。这一合作对于我们具有重要意义,不仅因为它推动了知识变现模式的革新,也因为它为教育方式提供了新的可能性和创新途径。
从年初开始,我们就在组织这个社区活动。依靠大家的信赖,我们社区快速增长。几周前我们推出Genesis NFT Mint,反响热烈。我们空投Season 2的活动即将开始,我们已经准备好了更大力度的活动方案,第二季的活动规模和奖励都会增加。
然后我们将与Mocaverse合作,具体详情可能会在近期公布。这种合作模式类似于我们与Animoca 等大项目的合作,旨在成为他们的官方AI合作伙伴,深入理解他们的业务,协助他们利用AI技术更快地实现项目目标。我们第二季活动合作伙伴很多,之后会逐步公布。
算力目前面临供不应求的局面,这促使许多具有创意的公司提出解决方案,以缓和这一情况。例如Aethir采用机构级算力,将Data Center里的算力集中管理和分配,让普通用户也能使用。以及我们最近刚刚与另一家公司合作,他们专注于利用游戏GPU(主要是个人电脑中用于玩游戏的GPU),这些GPU的计算能力实际上与高性能计算所需的GPU类似。
当前市场效率相对较低,有些时候算力供应过剩,有时候则出现短缺。在这种情况下,许多专注于算力的公司提出了各种独特的解决方案。我们认为,与这些公司合作非常重要,特别是在当前供不应求的情况下。
长远来看,解决算力供不应求的问题主要依赖于硬件生产能力的提升。例如,如果英伟达能够显著提高产量,或者市场上出现一个强有力的竞争者,这将有助于缓解当前的供需紧张局面。在这种情况下,市场格局也会随之变化。
我们非常乐意与拥有强大算力资源的公司合作。我们对解决算力不足问题的能力有信心,因为我们知道有许多聪明且技术过硬的团队正在积极应对这一挑战。通过与这些团队的合作,我们可以共同推动技术进步,确保我们的项目能够在算力需求上得到充分保障。
算力的客户是模型,模型的客户是APP,而应用场景都是由APP开发者来实现的。KIP Protocol今年非常专注于市场开发活动,特别是在APP方面。我们意识到,数据虽然重要,但对于我们当前的重点是支持和推广AI应用的开发。这是因为AI应用是模型的直接客户,而模型又是算力的直接客户。
AI Agent是非常有意思的一个发展方向。在我们团队的思路和框架中,我们将AI Agent视为APP的一种。因为我们可以将APP简单地想象成机器人,其核心目的是为模型提供指令。虽然AI Agent属于一个类别,但它实际上是一组独立的服务。我们认为它们应该根据服务内容和功能划分为不同的组别。比如说,我有一个AI Agent,它是我的个人助手。在这个概念中,AI Agent会帮我自动执行一些任务,但它本身并不包含推理功能。因此,在我们的研发过程中,我们会专注于特定行业,比如教育行业。我们会考虑教育行业中可能有哪些AI Agent,它们可能有哪些商业场景和应用场景。我们不会仅仅从整体AI Agent的角度考虑,而是从特定行业的需求和应用场景出发,因为应用场景是不可或缺的。
KIP Protocol 为 AI App 开发者、模型制作者和数据所有者构建 Web3 底层协议,使 AI 资产能够轻松部署和实现货币化,同时保留完整的数字产权。
KIP 将搭建全新的 AI 商业生态系统,以解决去中心化 AI 部署中面临的问题与挑战,并确保所有人都能享受 AI 带来的经济利益。
KIP 团队汇集了自 2019 年以来致力于 AI 研究的资深博士和技术专家,他们同时在 Web3 领域拥有深厚的专业背景和丰富经验,致力于推动 AI 去中心化,成为去中心化 AI 浪潮的加速催化剂。
要了解更多信息,请加入官方中文社区:https://t.me/KIPProtocol_CN
以上就是对话 KIP Protocol 创始人:AI 概念新风口,KIP 如何赋能去中心化 AI的详细内容,更多请关注本站其它相关文章!
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