Merkeziyetsiz finans (DeFi), bir dizi basit ama güçlü ekonomik ilkel aracılığıyla üstel bir büyüme hikayesini ateşleyerek geleneksel finansta devrim yarattı ve blok zinciri ağlarını küresel izinsiz bir pazara dönüştürdü. DeFi'nin yükselişinde, birkaç temel metrik değerin ortak dili haline geldi: kilitlenen toplam değer (TVL), yıllık getiri oranı (APY/APR) ve likidite. Bu düzgün metrikler, katılım ve güven uyandırır. Örneğin, DeFi'nin TVL'si (protokolde kilitlenen varlıkların dolar değeri) 2020'de 14 kat arttıktan sonra 2021'de tekrar dört katına çıkarak 112 milyar doların üzerine çıktı. Yüksek getiriler (bazı platformlar likidite farming patlaması sırasında %3000'e varan APY'ler talep ediyor) likiditeyi çekerken, likidite havuzlarının derinliği daha düşük kaymaya ve daha verimli bir piyasaya işaret ediyor. Kısacası, TVL bize "ne kadar para söz konusu olduğunu", APR bize "ne kadar kazanabileceğinizi" ve likidite "varlık ticareti yapmanın ne kadar kolay olduğunu" gösterir. Kusurlarına rağmen, bu metrikler sıfırdan milyarlarca dolarlık bir finansal ekosistem inşa etti. DeFi, kullanıcı katılımını anında bir finansal fırsata dönüştürerek, onu hızla popüler hale getiren ve kitlesel katılımı artıran, kendi kendini güçlendiren bir benimseme çarkı yarattı.
Bugün, AI benzer bir dönüm noktasında. Ancak DeFi'den farklı olarak, mevcut yapay zeka anlatısına, devasa internet veri kümeleri üzerinde eğitilmiş büyük, genel amaçlı modeller hakimdir. Bu modeller genellikle segmentlerde, özel görevlerde veya bireysel ihtiyaçlarda etkili sonuçlar vermekte zorlanır. "Herkese uyan tek beden" modelleri güçlü ama kırılgan, evrensel ama yanlış hizalanmış. Bu paradigmanın ciddi bir paradigma değişimine ihtiyacı var. Yapay zekanın bir sonraki çağı, modellerin boyutu veya çok yönlülüğü ile tanımlanmamalı, ancak aşağıdan yukarıya - daha küçük, son derece uzmanlaşmış modellere odaklanmalıdır. Bu tür özelleştirilmiş yapay zeka, tamamen yeni bir veri türü gerektirir: yüksek kaliteli, insanla uyumlu ve alana özgü veriler. Ancak bu tür verileri elde etmek web taraması kadar basit değildir, bireylerin, alan uzmanlarının ve toplulukların aktif ve bilinçli katkılarını gerektirir.
Bu yeni özelleşmiş, insan uyumlu yapay zeka çağını yönlendirmek için, DeFi'nin finans için tasarlandığına benzer bir teşvik çarkı oluşturmamız gerekiyor. Bu, veri kalitesini, model performansını, aracı güvenilirliğini ve hizalama teşviklerini ölçen yeni yapay zekaya özgü temel öğelerin tanıtılması anlamına gelir - verilerin yalnızca bir girdi olarak değil, bir varlık olarak gerçek değerini doğrudan yansıtan ölçümler.
Bu makale, AI yerel ekonomik sütunlarını oluşturabilecek yeni dilleri inceleyecektir. Doğru ekonomik altyapı (yani yüksek kaliteli verilerin üretilmesi, yaratım ve kullanım için makul teşviklerin sağlanması ve birey merkezli bir yaklaşım) oluşturulursa, AI'nın nasıl gelişeceğini açıklayacağız. Ayrıca LazAI gibi platformları örnek alarak, bu AI yerel çerçevelerini nasıl ilk oluşturanlar olduklarını, veri fiyatlandırma ve ödüllendirme için yeni bir paradigmayı nasıl yönlendirdiklerini analiz edeceğiz ve AI yeniliğinin bir sonraki sıçramasına nasıl ivme kazandıracaklarını ele alacağız.
DeFi'nin Teşvik Uçuş Dönmesi: TVL, Getiri ve Likidite - Hızlı Bir Gözden Geçirme
DeFi'nin yükselişi tesadüf değildir, tasarımı katılmayı hem kârlı hem de şeffaf hale getirir. Toplam Kilitli Değer (TVL), Yıllık Getiri Oranı (APY/APR) ve likidite gibi anahtar göstergeler yalnızca sayılar değil, aynı zamanda kullanıcı davranışını ağ büyümesiyle hizalayan bir dilimdir. Bu göstergeler, kullanıcıları ve sermayeyi çeken olumlu bir döngü meydana getirir ve böylece daha fazla yeniliği teşvik eder.
Kilitlenen Toplam Değer (TVL): TVL, DeFi protokollerine (ör. borç verme havuzları, likidite havuzları) yatırılan toplam sermayeyi ölçer ve DeFi projelerinin "piyasa değeri" ile eş anlamlı hale gelir. TVL'nin hızlı büyümesi, kullanıcı güveninin ve protokolün sağlığının bir işareti olarak görülüyor. Örneğin, 2020-2021 DeFi patlamasında, TVL 10 milyar dolardan 100 milyar doların üzerine sıçradı ve 2023'te 150 milyar doları aştı, bu da katılımcıların merkezi olmayan uygulamalara kilitlemeye istekli oldukları değer ölçeğini gösterdi. Yüksek bir TVL, yerçekimi etkisi yaratır: daha fazla sermaye, daha fazla likidite ve istikrar anlamına gelir ve daha fazla kullanıcıyı fırsat aramaya çeker. Eleştirmenler, TVL'yi körü körüne takip etmenin, sürdürülemez teşvikler sağlayarak (esasen TVL'yi "satın alarak") protokollerin verimsizlikleri maskelemesine yol açabileceğine işaret etse de, erken DeFi anlatısı, TVL olmadan izlemenin somut bir yolundan yoksun olacaktır.
Yıllık Getiri Oranı (APY/APR): Getiri taahhütleri, katılımı somut fırsatlara dönüştürür. DeFi protokolleri, likidite veya finansman sağlayıcılarına inanılmaz APR sunmaya başlıyor. Örneğin, Compound, 2020'nin ortalarında COMP tokenini piyasaya sürdü ve likidite sağlayıcılarını yönetişim tokenleri ile ödüllendiren likidite madenciliği modeline öncülük etti. Bu yenilik bir faaliyet çılgınlığına yol açtı. Bir platformu kullanmak artık sadece bir hizmet değil, bir yatırımdır. Yüksek APY, gelir arayanları cezbeder ve TVL'yi daha da artırır. Bu ödül mekanizması, erken benimseyenleri büyük ödüllerle doğrudan teşvik ederek ağın büyümesini sağlar.
Likidite: Finansta likidite, sağlıklı bir piyasanın temel taşı olan keskin fiyat dalgalanmalarına neden olmadan varlıkları hareket ettirme yeteneğini ifade eder. DeFi'de likidite genellikle kullanıcıların likidite sağlamak için token kazandığı likidite madenciliği programları aracılığıyla başlatılır. Merkezi olmayan borsaların ve borç verme havuzlarının derin likiditesi, kullanıcıların düşük sürtünme ile ticaret yapabileceği veya borç alabileceği anlamına gelir ve bu da kullanıcı deneyimini iyileştirir. Yüksek likidite, daha yüksek işlem hacmine ve faydaya yol açar ve bu da daha fazla likidite çeker - klasik pozitif geri bildirim döngüsü. Aynı zamanda birleştirilebilirliği de destekler: geliştiriciler, yeniliği teşvik etmek için likit pazar yerlerinin üzerine yeni ürünler (türevler, toplayıcılar vb.) oluşturabilir. Sonuç olarak, likidite ağın can damarı haline gelir, benimsemeyi ve yeni hizmetlerin ortaya çıkmasını sağlar.
Bu temel unsurlar, güçlü bir teşvik döngüsü oluşturur. Varlıkları kilitleyerek veya likidite sağlayarak değer yaratan katılımcılar, hemen ödüller alır (yüksek getiriler ve token teşvikleri aracılığıyla), bu da daha fazla katılımı teşvik eder. Bu, bireysel katılımı geniş fırsatlara dönüştürür - kullanıcılar kâr ve yönetişim etkisi kazanır - ve bu fırsatlar, binlerce kullanıcının katılmasını çeken ağ etkilerini doğurur. Sonuç çarpıcıdır: 2024 itibarıyla DeFi kullanıcı sayısı 10 milyonu aşmış ve değeri birkaç yıl içinde yaklaşık 30 kat artmıştır. Açıkça, büyük ölçekli teşvik uyumu - kullanıcıları paydaşlara dönüştürmek - DeFi'nın çarpıcı yükselişinin anahtarıdır.
Mevcut AI ekonomisinin eksikliği
Eğer DeFi'nin aşağıdan yukarıya katılım ve teşvik uyumunun finansal devrimi nasıl başlattığını gösterdiği söylenirse, günümüzdeki AI ekonomisi hala benzer bir dönüşümü destekleyecek temel ifadelerden yoksundur. Günümüzde AI, devasa tarama veri setlerine dayanan büyük genel modeller tarafından domine edilmektedir. Bu temel modellerin ölçeği muazzamdır, ancak tüm sorunları çözmek üzere tasarlandıkları için genellikle hiç kimseye özel olarak etkili bir şekilde hizmet edemezler. ‘Tek tip’ mimarileri, alt alanlara, kültürel farklılıklara veya bireysel tercihlere uyum sağlamakta zorluk çekmektedir, bu da çıktıları zayıf, kör noktalar içeren ve gerçek ihtiyaçlarla giderek uyumsuz hale getirmektedir.
Yeni nesil yapay zeka artık ölçekle değil, aynı zamanda bağlamsal anlayışla da tanımlanacak - modellerin belirli alanları, profesyonel toplulukları ve çeşitli insan bakış açılarını anlama ve bunlara hizmet etme yeteneği. Bununla birlikte, bu bağlamsal zeka farklı girdiler gerektirir: yüksek kaliteli, insanla uyumlu veriler. Ve şu anda eksik olan da tam olarak bu. Şu anda bu verileri ölçmek, tanımlamak, değerlendirmek veya önceliklendirmek için yaygın olarak kabul edilen bir mekanizma yoktur ve bireylerin, toplulukların veya alan uzmanlarının bakış açılarına katkıda bulunmaları ve yaşamlarını giderek daha fazla etkileyen akıllı sistemleri geliştirmeleri için açık bir süreç yoktur. Sonuç olarak, değer bir avuç altyapı sağlayıcısının elinde yoğunlaşmaya devam ediyor ve kitleler yapay zeka ekonomisinin yukarı yönlü potansiyelinden kopuyor. Yalnızca yüksek değerli katkıları (veri, geri bildirim, uyum sinyalleri) keşfeden, doğrulayan ve ödüllendiren yeni ilkeller tasarlayarak DeFi'nin geliştiği katılımcı büyüme döngüsünün kilidini açabiliriz.
Kısacası, aynı şekilde sormalıyız:
Yaratılan değeri nasıl ölçmeliyiz? Birey merkezli verilerin aşağıdan yukarıya katılımını teşvik etmek için kendini güçlendiren bir benimseme döngüsü nasıl inşa edebiliriz?
AI'ye özgü "DeFi benzeri ekonomik model"i açmak için, yeni bir temel tanımlamamız, katılımı AI fırsatlarına dönüştürmemiz ve böylece bu alanda şimdiye kadar görülmemiş bir ağ etkisini katalize etmemiz gerekiyor.
AI Yerel Teknoloji Yığını: Yeni Ekonominin Yeni Dili
Artık tokenleri cüzdanlar arasında sadece transfer etmiyoruz, verileri modellere giriyoruz, model çıktısını kararlara dönüştürüyoruz ve AI ajanlarını harekete geçiriyoruz. Bu, akıllılığı ve uyumu nicelendirmenin yeni göstergeleri ve dil birimleri gerektiriyor, tıpkı DeFi göstergelerinin sermayeyi nicelendirip ölçmesi gibi. Örneğin, LazAI, AI verileri, model davranışları ve ajan etkileşimleri için yeni varlık standartları getirerek AI veri uyum sorununu çözmek için bir sonraki nesil blok zinciri ağını inşa ediyor.
Aşağıda zincir üzerindeki AI ekonomik değerini tanımlayan birkaç ana terim özetlenmiştir:
Doğrulanabilir veriler (yeni "likidite"): Bir sistemin can damarı olan DeFi için likidite ne ise, yapay zeka için de veri odur. Yapay zekada, özellikle büyük modellerde, doğru verilere sahip olmak çok önemlidir. Ancak ham veriler düşük kaliteli veya yanıltıcı olabilir ve zincir üzerinde doğrulanabilir yüksek kaliteli verilere ihtiyacımız var. Buradaki olası ilkeller "Veri Kanıtı (PoD)/Değer Kanıtı (PoDV)" dir. Konsept, veri katkılarının değerini yalnızca niceliğe dayalı olarak değil, aynı zamanda kaliteye ve bunun yapay zeka performansı üzerindeki etkisine dayalı olarak da ölçecektir. Bunu likidite madenciliğinin bir karşılığı olarak düşünün: yararlı veriler (veya etiketler/geri bildirimler) sağlayan katkıda bulunanlar, verilerinin getirdiği değere göre ödüllendirilecektir. Bu tür sistemler için erken tasarımlar zaten şekilleniyor. Örneğin, bir blok zinciri projesinin veri kanıtı (PoD) konsensüsü, verileri doğrulama için birincil kaynak olarak ele alır (iş kanıtındaki enerjiye veya hisse kanıtındaki sermayeye benzer). Bu sistemde, düğümler katkıda bulundukları verilerin miktarına, kalitesine ve alaka düzeyine göre ödüllendirilir.
Bunu genel yapay zeka ekonomisine ölçeklendirirsek, "Kilitli Toplam Veri Değeri (TDVL)" yi bir metrik olarak görebiliriz: ağdaki tüm değerli verilerin doğrulanabilirlik ve kullanışlılığa göre ağırlıklandırılan toplu bir ölçüsü. Doğrulanmış veri havuzları, likidite havuzları gibi alınıp satılabilir - örneğin, zincir üstü tanısal yapay zeka için doğrulanmış tıbbi görüntülerden oluşan bir havuz, ölçülebilir değere ve kullanıma sahip olabilir. Veri kaynağı (verilerin kaynağını anlama, değişiklik geçmişi), yapay zeka modeline beslenen verilerin güvenilir ve izlenebilir olmasını sağlamak için bu metriğin önemli bir parçası olacaktır. Esasen, likidite mevcut sermaye ile ilgiliyse, doğrulanabilir veriler mevcut bilgi ile ilgilidir. Veri Değeri Kanıtı (PoDV) gibi metrikler, ağda kilitlenen yararlı bilgi miktarını yakalarken, LazAI'nin Veri Sabitleme Token'ı (DAT) aracılığıyla zincir üstü veri sabitleme, veri likiditesini ölçülebilir ve teşvik edilebilir bir ekonomik katman haline getirir.
Model performansı (yeni bir varlık sınıfı): Yapay zeka ekonomisinde, eğitimli bir model (veya yapay zeka hizmeti) kendi başına bir varlık, hatta jetonlar ve NFT'lerin yanı sıra yeni bir varlık sınıfı haline gelir. İyi eğitimli yapay zeka modelleri, ağırlıklarında bulunan zeka nedeniyle değerlidir. Peki bu değeri zincir üzerinde nasıl karakterize eder ve ölçersiniz? Zincir üstü performans karşılaştırmaları veya model sertifikası talep edebiliriz. Örneğin, bir modelin standart bir veri kümesindeki doğruluğu veya rekabetçi bir görevdeki kazanma oranı, zincir üzerinde bir performans puanı olarak kaydedilebilir. Bunu bir yapay zeka modeli için zincir üstü bir "kredi notu" veya KPI olarak düşünün. Bu puanlar, modele ince ayar yapıldıkça veya veriler güncellendikçe ayarlanabilir. Oraichain gibi projeler, yapay zeka modeli API'lerini güvenilirlik puanlamasıyla birleştirmeyi araştırdı (test senaryoları aracılığıyla yapay zeka çıktısının beklendiği gibi olduğunu doğruladı). Yapay zekaya özgü DeFi'de ("AiFi"), model performansına dayalı staking öngörülebilir – örneğin, geliştirici modelinin iyi performans gösterdiğine inanıyorsa tokenler stake edilebilir; Bağımsız bir zincir üstü denetim performansını onaylarsa, ödüllendirilecektir (model iyi performans göstermezse, stake kaybedilecektir). Bu, geliştiricileri doğru bir şekilde raporlamaya ve modeli sürekli olarak iyileştirmeye motive edecektir. Başka bir fikir, performans meta verileri taşıyan tokenize model NFT'lerdir - model NFT'lerin "taban fiyatı", faydalarını yansıtabilir. Bu tür uygulamalar zaten ortaya çıkıyor: bazı yapay zeka pazarları, alım satım modellerinin tokenlere erişmesine izin veriyor ve LayerAI (eski adıyla CryptoGPT) gibi protokoller, verileri ve yapay zeka modellerini küresel yapay zeka ekonomisinde gelişmekte olan bir varlık sınıfı olarak açıkça değerlendiriyor. Kısacası DeFi, "ne kadar para kilitli?" diye soruyor. AI-DeFi, "Ne kadar istihbarat kilitli?" diye soracak. —yalnızca bilgi işlem gücü açısından değil (eşit derecede önemli olmasına rağmen), aynı zamanda ağda çalışan modellerin performansı ve değeri açısından da. Yeni metrikler, zincir üstü yapay zeka performans iyileştirmeleri için "model kalite kanıtları" veya zaman serisi endekslerini içerebilir.
Proxy Davranışı ve Yardımcı Programı (Zincir Üstü Yapay Zeka Aracıları): Yapay zekaya özgü blok zincirine yapılan en heyecan verici ve zorlu eklemelerden biri, zincir üzerinde çalışan özerk yapay zeka aracılarıdır. Bunlar ticaret botları, veri küratörleri, müşteri hizmetleri yapay zekası veya karmaşık DAO yöneticileri olabilir - esasen ağdaki kullanıcılar adına ve hatta kendi başlarına algılayabilen, karar verebilen ve hareket edebilen yazılım varlıkları. DeFi dünyasında yalnızca temel "botlar" vardır; Ve AI blok zinciri dünyasında, ajanlar birinci sınıf ekonomik ajanlar haline gelebilir. Bu, ajans davranışı, güvenilirlik ve fayda ile ilgili metriklere ihtiyaç yarattı. "Ajan yardımcı program puanlaması" veya itibar sistemleri gibi mekanizmalar görebiliriz. Her bir yapay zeka aracısının (belki de bir NFT veya yarı değiştirilebilir token (SFT) kimliği olarak temsil edilir) eylemlerine (görevleri tamamlama, işbirliği yapma vb.) dayalı olarak itibar biriktirdiğini hayal edin. Bu tür puanlar, kredi puanlarına veya kullanıcı derecelendirmelerine benzer, ancak AI için. Diğer sözleşmeler, proxy hizmetlerine güvenip güvenmeyeceğine veya kullanıp kullanmayacağına karar vermek için bunu kullanabilir. LazAI'nin iDAO (Birey Merkezli DAO) konseptinde, her ajan veya kullanıcı varlığı kendi zincir üstü etki alanına ve AI varlıklarına sahiptir. Bu iDAO'ların veya proxy'lerin ölçülebilir kayıtlar oluşturduğu düşünülebilir.
Bazı platformlar, AI ajanlarının tokenizasyonunu başlatmış ve zincir üzerindeki göstergeleri sağlamıştır: örneğin, Rivalz'ın "Rome protokolü", NFT tabanlı AI ajanları (rAgents) oluşturmakta ve en son itibar göstergeleri zincirde kaydedilmektedir. Kullanıcılar, bu ajanları stake edebilir veya ödünç verebilir; ödülleri, ajanların kolektif AI "kümesindeki" performans ve etkisine bağlıdır. Bu esasen AI ajanlarının DeFi'sidir ve ajan fayda göstergelerinin önemini sergiler. Gelecekte, aktif adresler hakkında konuştuğumuz gibi "aktif AI ajanları" hakkında ya da işlem hacmi gibi "ajan ekonomik etkisi" hakkında konuşabiliriz.
Dikkat izleri, karar verme sürecinde temsilcinin odaklandığı şeyleri (hangi veriler, sinyaller) kaydeden başka bir dil haline gelebilir. Bu, kara kutu temsilcilerini daha şeffaf ve denetlenebilir hale getirir ve temsilcinin başarısını veya başarısızlığını belirli girdilere atfetmeyi sağlar. Kısacası, temsilci davranış göstergeleri sorumluluğun ve hizalanmanın sağlanmasını garanti edecektir: Otonom temsilcilerin büyük miktarda fon veya kritik görevleri güvenle yönetebilmesi için güvenilirliklerinin nicel olarak değerlendirilmesi gerekmektedir. Yüksek temsilci etkinlik puanları, blok zinciri AI temsilcilerinin büyük miktarda fon yönetimi için ön koşul haline gelebilir (geleneksel finansal sistemde yüksek kredi puanlarının büyük kredilerin eşiği olduğu gibi).
Metrikleri yapay zeka ile uyumlu hale getirmek için teşvikleri kullanın: Son olarak, yapay zeka ekonomisinin faydalı kullanımı ve uyumu nasıl teşvik edeceğini düşünmesi gerekir. DeFi, likidite madenciliği, erken kullanıcı airdrop'ları veya ücret iadeleri yoluyla büyümeyi teşvik eder; Yapay zekada büyüme tek başına yeterli değil, iyileştirilmiş yapay zeka sonuçlarının kullanımını teşvik etmemiz gerekiyor. Bu noktada, yapay zeka hizalamasına bağlı metrikler kritik öneme sahiptir. Örneğin, insan geri bildirim döngüleri (aşağıda daha ayrıntılı olarak açıklanan yapay zeka yanıtlarını derecelendiren veya iDAO'lar aracılığıyla düzeltmeler sağlayan kullanıcılar gibi) kaydedilebilir ve geri bildirime katkıda bulunanlar "uyum kazançları" kazanır. Veya yapay zekayı geliştirmeye zaman ayıran kullanıcıların (tercih verileri, düzeltmeler veya yeni kullanım durumları sağlayarak) ödüllendirildiği "Dikkat Kanıtı" veya "Katılım Kanıtı" nı hayal edin. Metrikler, dikkat yörüngeleri, yüksek kaliteli geri bildirim yakalama veya optimizasyon yapay zekasına yatırılan insan dikkat gücü olabilir.
DeFi'nin TVL ve getirileri takip etmek için blok gezginlerine ve panellere (DeFi Pulse, DefiLlama gibi) ihtiyaç duyduğu gibi, AI ekonomisi de bu AI merkezileşmiş göstergeleri takip etmek için yeni bir tarayıcıya ihtiyaç duyar - toplam hizalanmış veri miktarını, aktif AI ajan sayısını, birikmiş AI fayda gelirlerini gösteren bir "AI-llama" paneli hayal edin. DeFi ile benzerlikler taşıyor, ancak içerik tamamen yenidir.
DeFi tarzı AI döngüsüne doğru
AI için bir teşvik döngüsü inşa etmemiz gerekiyor - verileri birinci sınıf ekonomik varlık olarak görerek, AI geliştirmeyi kapalı bir işten açık, katılımcı bir ekonomiye dönüştürmek, tıpkı DeFi'nin finansı kullanıcı odaklı bir likidite açık alanına dönüştürdüğü gibi.
Bu yöndeki erken keşifler ortaya çıkmıştır. Örneğin, Vana gibi projeler, kullanıcıları veri paylaşımına katılmaları için ödüllendirmeye başladı. Vana Ağı, kullanıcıların bireysel veya topluluk verilerini DataDAO'ya (merkeziyetsiz veri havuzu) katkıda bulunmalarına ve veri setine özel tokenler kazanmalarına (ağın yerel tokenine dönüştürülebilir) olanak tanır. Bu, veri katkı sahiplerinin para kazanması için önemli bir adım.
Bununla birlikte, DeFi'nin patlayıcı volanını kopyalamak için tek başına ödüllendirici katkılar yeterli değildir. DeFi'de, likidite sağlayıcıları yalnızca varlık yatırmak için ödüllendirilmekle kalmaz, aynı zamanda sağladıkları varlıklar da şeffaf piyasa değerine sahiptir ve getiri, gerçek kullanımı (işlem ücretleri, borçlanma faizi ve teşvik tokenleri) yansıtır. Aynı şekilde, yapay zeka veri ekonomisinin genel ödüllerin ötesine geçmesi ve verileri doğrudan fiyatlandırması gerekiyor. Veri kalitesine, kıtlığa veya modelin geliştirilme derecesine dayalı ekonomik fiyatlandırmanın yokluğunda, sığ teşviklere düşebiliriz. Katılımı ödüllendirmek için jetonları basitçe dağıtmak, kaliteden ziyade niceliği teşvik edebilir veya jetonların gerçek bir AI yardımcı programı peg'i olmadığında durabilir. İnovasyonu gerçekten ortaya çıkarmak için, katkıda bulunanların net pazar odaklı sinyaller görmesi, verilerinin değerini anlaması ve veriler yapay zeka sistemlerinde gerçekten kullanıldığında ödülleri toplaması gerekir.
Bir veri merkezi teşvik döngüsü oluşturmak için verilere doğrudan değer vermeye ve ödüllendirmeye daha fazla odaklanan bir altyapıya ihtiyacımız var: insanlar ne kadar yüksek kaliteli veri katkıda bulunursa, model o kadar iyi olur, o kadar fazla kullanım ve veri talebi çeker ve dolayısıyla daha yüksek katılımcı getirisi sağlar. Bu, yapay zekayı büyük veri için kapalı bir yarıştan güvenilir, yüksek kaliteli veriler için açık bir pazara dönüştürecektir.
Bu ilkeler gerçek projelerde nasıl somutlaşıyor? Örnek olarak LazAI'yi alalım - bu proje merkeziyetsiz AI ekonomisinin bir sonraki nesil blok zinciri ağı ve temel ilkelere inşa ediliyor.
LazAI Tanıtımı - Yapay Zeka ile İnsanları Uyumlu Hale Getirme
LazAI, AI veri hizalama sorununu çözmek için tasarlanmış bir sonraki nesil blok zinciri ağı ve protokolüdür. Yeni varlık standartları getirerek AI verileri, model davranışları ve ajan etkileşimlerini bir araya getirir ve merkeziyetsiz AI ekonomisinin altyapısını inşa eder.
LazAl, verileri doğrulanabilir, teşvik edici ve zincir üzerinde programlanabilir hale getirerek yapay zeka hizalama sorununu çözmek için en ileriye dönük yaklaşımlardan birini sunar. Aşağıda, Al yerel blok zincirinin bu ilkeleri nasıl uygulamaya koyduğunu göstermek için LazAI'nin çerçevesi bir örnek olarak kullanılacaktır.
Temel Sorunlar - Veri Uyuşmazlığı ve Adil Teşvik Eksikliği
Yapay zeka hizalaması genellikle veri kalitesinin eğitimine bağlıdır ve gelecek, insanlarla uyumlu, güvenilir ve yönetilen yeni veriler gerektirir. Yapay zeka endüstrisi merkezi, genel amaçlı modellerden bağlamsallaştırılmış, uyumlu zekaya geçerken, altyapının da buna paralel olarak gelişmesi gerekiyor. Yapay zekanın bir sonraki çağı, hizalama, doğruluk ve izlenebilirlik ile tanımlanacak. LazAI, veri hizalama ve teşvik zorluklarını doğrudan ele alarak temel bir çözüm önerir: verileri kaynağında hizalamak ve verilerin kendisini doğrudan ödüllendirmek. Başka bir deyişle, eğitim verilerinin insan bakış açısını doğrulanabilir bir şekilde temsil ettiğinden, gürültüden arındırılmış/önyargısız olduğundan ve veri kalitesine, kıtlığa veya modeldeki iyileştirmeye dayalı olarak ödüllendirildiğinden emin olun. Bu, modelle uğraşmaktan verileri düzenlemeye kadar bir paradigma değişimidir.
LazAI sadece orijinal dilleri tanıtmakla kalmaz, aynı zamanda veri elde etme, fiyatlandırma ve yönetişim için yeni bir paradigma sunar. Temel kavramları arasında Veri Temelli Token (DAT) ve birey merkezli DAO (iDAO) bulunur, bu ikisi birlikte verilerin fiyatlandırılması, izlenebilirliği ve programlanabilir kullanımı sağlar.
Doğrulanabilir ve programlanabilir veriler - Veri Ankraj Tokeni (DAT)
Bunu başarmak için LazAI, AI veri varlıklaması için özel olarak tasarlanmış yeni bir token standardı olan yeni bir zincir üstü ilkel olan Data Anchor Token'ı (DAT) tanıttı. Her DAT, zincir üstü bağlantılı verilerin bir parçasını ve kökenini temsil eder: katılımcı kimliği, zaman içindeki evrim ve kullanım durumları. Bu, veri kümeleri için bir sürüm kontrol sistemine (Git gibi) benzer, ancak blok zinciri tarafından güvence altına alınan her bir veri parçasının doğrulanabilir bir geçmişini oluşturur. DAT'lar zincir üzerinde var oldukları için programlanabilirler: akıllı sözleşmeler kullanım kurallarını yönetir. Örneğin, bir veri katılımcısı, bir dizi tıbbi görüntü gibi DAT'lerinin belirli yapay zeka modelleriyle sınırlı olduğunu veya belirli koşullar altında (kod aracılığıyla gizliliği veya etik kısıtlamaları uygulayarak) kullanıldığını belirtebilir. Teşvik, DAT'ın alınıp satılabilmesidir - model (veya sahibi), model için değerliyse verilere erişim elde etmek için ödeme yapabilir. Esasen LazAI, verilerin tokenize edildiği ve izlenebilir olduğu bir pazar yeri oluşturmuştur. Bu, daha önce tartışılan "doğrulanabilir veri" metriğinin doğrudan bir yankısıdır: bir DAT'ı inceleyerek, doğrulanıp doğrulanmadığını, kaç modelin kullanımda olduğunu ve hangi model performans iyileştirmelerine neden olduğunu doğrulayabilirsiniz. Bu tür veriler daha yüksek bir değerleme alacaktır. LazAI, verileri zincir üzerinde sabitleyerek ve ekonomik teşvikleri kaliteye bağlayarak yapay zekanın güvenilir ve ölçülebilir veriler üzerinde eğitilmesini sağlar. Bu, uyumu teşvik ederek sorunları çözmekle ilgilidir - kaliteli veriler ödüllendirilir ve zirveye çıkar.
Birey merkezli DAO (iDAO) çerçevesi
İkinci önemli bileşen, LazAI'nin karar verme ve veri sahipliğinin merkezine kuruluşlar yerine bireyleri koyarak yapay zeka ekonomisinde yönetişimi yeniden tanımlayan iDAO (Birey Merkezli DAO) konseptidir. Geleneksel DAO'lar genellikle kolektif kurumsal hedeflere öncelik verir ve istemeden bireysel iradeyi zayıflatır. iDAO bu mantığı altüst ediyor. Bireylerin, toplulukların veya alana özgü varlıkların yapay zeka sistemine katkıda bulundukları veri ve modellere doğrudan sahip olmalarına, kontrol etmelerine ve doğrulamalarına olanak tanıyan kişiselleştirilmiş yönetişim birimleridir. iDAO'lar özelleştirilmiş, uyumlu yapay zekayı destekler: bir yönetişim çerçevesi olarak, modelin her zaman katkıda bulunanların değerlerini veya niyetlerini takip etmesini sağlarlar. Ekonomik açıdan bakıldığında, iDAO'lar yapay zeka davranışını topluluk tarafından programlanabilir hale getirir - bir modelin belirli verileri nasıl kullanabileceğini, modele kimlerin erişebileceğini ve modelin çıktısının faydalarının nasıl dağıtılacağını sınırlamak için kurallar belirlenebilir. Örneğin, iDAO'lar, bir API isteği veya görev tamamlandığı gibi yapay zeka modelleri çağrıldığında, gelirlerin bir kısmının ilgili verilere katkıda bulunan DAT sahiplerine iade edileceğini şart koşabilir. Bu, likidite sağlayıcı kazançlarının platform kullanımına sabitlendiği DeFi'deki mekanizmaya benzer şekilde, vekil davranışı ve katılımcı ödülleri arasında doğrudan bir geri bildirim döngüsü oluşturur. Ek olarak, iDAO'lar bir protokol aracılığıyla birbirleriyle birleştirilebilir bir şekilde etkileşime girebilir: bir AI aracısı (iDAO), müzakere edilen şartlar altında başka bir iDAO'nun verilerini veya modelini çağırabilir.
LazAI'nin çerçevesi, bu ilkeller üzerine inşa edilerek, merkezi olmayan bir yapay zeka ekonomisi vizyonunu hayata geçiriyor. Veriler, kullanıcıların sahip olabileceği ve para kazanabileceği bir varlık haline gelir, modeller özel silolardan işbirliğine dayalı projelere dönüşür ve benzersiz veri kümelerini düzenleyen bireylerden küçük, özel modeller oluşturan geliştiricilere kadar dahil olan herkes yapay zeka değer zincirinde bir paydaş haline gelebilir. Teşviklerin bu şekilde hizalanması, DeFi'nin patlayıcı büyümesini tekrarlamayı vaat ediyor: insanlar yapay zekaya (veri veya uzmanlığa katkıda bulunmanın) doğrudan fırsatlara dönüştüğünü fark ettiklerinde, daha aktif bir şekilde meşgul olacaklar. Katılımcı sayısı arttıkça, ağ etkileri devreye girer - daha fazla veri daha iyi modellere yol açar, daha fazla kullanıcı çekilir ve daha fazla veri ve gereksinim üretilir, bu da pozitif bir döngü yaratır.
AI Güven Temeli Oluşturma: Doğrulanabilir Hesaplama Çerçevesi
Bu ekosistemde, LazAI'nin Doğrulanmış Bilgi İşlem Çerçevesi, güven oluşturmak için temel katmandır. Çerçeve, oluşturulan her DAT, her iDAO (Bireyselleştirilmiş Özerk Organizasyon) kararı ve her teşvik dağıtımı için doğrulanabilir bir izlenebilirlik zinciri olmasını sağlayarak veri sahipliğini uygulanabilir, yönetişim süreçlerini hesap verebilir ve temsilci davranışını denetlenebilir hale getirir. Doğrulanabilir bilgi işlem çerçeveleri, iDAO ve DAT'ı teorik kavramlardan güvenilir ve doğrulanabilir sistemlere dönüştürerek, varsayımlara dayanmaktan matematiksel doğrulamaya dayalı deterministik garantilere kadar güvende bir paradigma kayması sağlar.
Merkeziyetsiz AI ekonomisinin değerinin gerçekleştirilmesi
Bu temel unsurların oluşturulması, merkeziyetsiz AI ekonomisinin vizyonunun gerçekten hayata geçmesini sağladı:
Veri Varlıklaştırma: Kullanıcılar veri varlıklarını tescil ettirebilir ve gelir elde edebilir.
Model İşbirliği: AI modelleri kapalı adalardan açık işbirliği ürünlerine dönüşüyor.
Hak Sahibi Olma: Veri katkı sağlayıcılarından dikey model geliştiricilerine kadar tüm katılımcılar, AI değer zincirinin paydaşları olabilir.
Bu teşvik uyumlu tasarım, DeFi'nin büyüme dinamiklerini yeniden yaratma umudu taşıyor: Kullanıcılar, AI inşasına katılmanın (veri veya uzmanlık katkısı yoluyla) doğrudan ekonomik fırsatlara dönüşebileceğini fark ettiklerinde, katılım heyecanı alevlenecek. Katılımcı sayısı arttıkça, ağ etkileri de kendini gösterecek - daha fazla kaliteli veri, daha iyi modelleri doğuracak, daha fazla kullanıcının katılımını çekerek, daha fazla veri talebi oluşturacak ve kendini güçlendiren bir büyüme döngüsü oluşturacak.
Sonuç: Açık AI Ekonomisine Doğru
DeFi'nin tarihi, doğru ilkellerin benzeri görülmemiş bir büyümeyi ortaya çıkarabileceğini göstermiştir. Yaklaşan yapay zeka yerel ekonomisinde benzer bir atılımın devrilme noktasındayız. Verilere ve hizalamaya değer veren yeni ilkelleri tanımlayarak ve uygulayarak, yapay zeka geliştirmeyi merkezi bir mühendislikten merkezi olmayan, topluluk odaklı bir kuruluşa dönüştürebiliriz. Yolculuğun zorlukları da var: ekonomik mekanizmaların nicelikten çok niteliğe öncelik vermesini sağlamak ve veri teşviklerinin gizliliği veya adaleti baltalamasını önlemek için etik tuzaklardan kaçınmak. Ama yön belli. LazAI'nin DAT ve iDAO'su gibi uygulamalar, "insan uyumlu yapay zeka" soyutlamasını mülkiyet ve yönetişim için somut mekanizmalara dönüştürmenin yolunu açıyor.
DeFi'nin erken dönemlerinde TVL, likidite madenciliği ve yönetişimi deneysel olarak optimize etmesi gibi, yapay zeka ekonomisi de yeni ilkellerini yineleyecek. Gelecekte, veri değeri ölçümü, adil ödül dağıtımı ve yapay zeka ajan uyumu ve faydaları ile ilgili tartışmalar ve yenilikler ortaya çıkacaktır. Bu makale, açık bir tartışma ve derinlemesine bir araştırma başlatmayı umarak, YZ'nin demokratikleşmesini sağlayabilecek teşvik modellerinin yalnızca yüzeyine değiniyor: Daha fazla YZ yerli ekonomik ilkel nasıl tasarlanabilir? Olası istenmeyen sonuçlar veya fırsatlar nelerdir? Geniş bir topluluğun katılımıyla, yalnızca teknolojik olarak gelişmiş değil, aynı zamanda ekonomik olarak da kapsayıcı ve insani değerlerle uyumlu bir yapay zeka geleceği inşa etme olasılığımız daha yüksek.
DeFi'nin çarpan büyümesi sihir değil - motivasyon uyumuyla yönlendiriliyor. Bugün, veriler ve modeller aracılığıyla benzer uygulamalarla bir AI canlanmasını teşvik etme fırsatımız var. Katılımı fırsata dönüştürerek, fırsatı ağ etkisine dönüştürerek, AI'nın dijital çağda değer yaratma ve dağıtma döngüsünü yeniden şekillendirmesi için bir ivme sağlayabiliriz.
Bu geleceği birlikte inşa edelim - doğrulanabilir bir veri kümesi, hizalanmış bir AI ajanı ve yeni bir ilke ile başlayarak.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
LazAI araştırması: AI ekonomisi DeFi TVL efsanesini nasıl aşar
Giriş
Merkeziyetsiz finans (DeFi), bir dizi basit ama güçlü ekonomik ilkel aracılığıyla üstel bir büyüme hikayesini ateşleyerek geleneksel finansta devrim yarattı ve blok zinciri ağlarını küresel izinsiz bir pazara dönüştürdü. DeFi'nin yükselişinde, birkaç temel metrik değerin ortak dili haline geldi: kilitlenen toplam değer (TVL), yıllık getiri oranı (APY/APR) ve likidite. Bu düzgün metrikler, katılım ve güven uyandırır. Örneğin, DeFi'nin TVL'si (protokolde kilitlenen varlıkların dolar değeri) 2020'de 14 kat arttıktan sonra 2021'de tekrar dört katına çıkarak 112 milyar doların üzerine çıktı. Yüksek getiriler (bazı platformlar likidite farming patlaması sırasında %3000'e varan APY'ler talep ediyor) likiditeyi çekerken, likidite havuzlarının derinliği daha düşük kaymaya ve daha verimli bir piyasaya işaret ediyor. Kısacası, TVL bize "ne kadar para söz konusu olduğunu", APR bize "ne kadar kazanabileceğinizi" ve likidite "varlık ticareti yapmanın ne kadar kolay olduğunu" gösterir. Kusurlarına rağmen, bu metrikler sıfırdan milyarlarca dolarlık bir finansal ekosistem inşa etti. DeFi, kullanıcı katılımını anında bir finansal fırsata dönüştürerek, onu hızla popüler hale getiren ve kitlesel katılımı artıran, kendi kendini güçlendiren bir benimseme çarkı yarattı.
Bugün, AI benzer bir dönüm noktasında. Ancak DeFi'den farklı olarak, mevcut yapay zeka anlatısına, devasa internet veri kümeleri üzerinde eğitilmiş büyük, genel amaçlı modeller hakimdir. Bu modeller genellikle segmentlerde, özel görevlerde veya bireysel ihtiyaçlarda etkili sonuçlar vermekte zorlanır. "Herkese uyan tek beden" modelleri güçlü ama kırılgan, evrensel ama yanlış hizalanmış. Bu paradigmanın ciddi bir paradigma değişimine ihtiyacı var. Yapay zekanın bir sonraki çağı, modellerin boyutu veya çok yönlülüğü ile tanımlanmamalı, ancak aşağıdan yukarıya - daha küçük, son derece uzmanlaşmış modellere odaklanmalıdır. Bu tür özelleştirilmiş yapay zeka, tamamen yeni bir veri türü gerektirir: yüksek kaliteli, insanla uyumlu ve alana özgü veriler. Ancak bu tür verileri elde etmek web taraması kadar basit değildir, bireylerin, alan uzmanlarının ve toplulukların aktif ve bilinçli katkılarını gerektirir.
Bu yeni özelleşmiş, insan uyumlu yapay zeka çağını yönlendirmek için, DeFi'nin finans için tasarlandığına benzer bir teşvik çarkı oluşturmamız gerekiyor. Bu, veri kalitesini, model performansını, aracı güvenilirliğini ve hizalama teşviklerini ölçen yeni yapay zekaya özgü temel öğelerin tanıtılması anlamına gelir - verilerin yalnızca bir girdi olarak değil, bir varlık olarak gerçek değerini doğrudan yansıtan ölçümler.
Bu makale, AI yerel ekonomik sütunlarını oluşturabilecek yeni dilleri inceleyecektir. Doğru ekonomik altyapı (yani yüksek kaliteli verilerin üretilmesi, yaratım ve kullanım için makul teşviklerin sağlanması ve birey merkezli bir yaklaşım) oluşturulursa, AI'nın nasıl gelişeceğini açıklayacağız. Ayrıca LazAI gibi platformları örnek alarak, bu AI yerel çerçevelerini nasıl ilk oluşturanlar olduklarını, veri fiyatlandırma ve ödüllendirme için yeni bir paradigmayı nasıl yönlendirdiklerini analiz edeceğiz ve AI yeniliğinin bir sonraki sıçramasına nasıl ivme kazandıracaklarını ele alacağız.
DeFi'nin Teşvik Uçuş Dönmesi: TVL, Getiri ve Likidite - Hızlı Bir Gözden Geçirme
DeFi'nin yükselişi tesadüf değildir, tasarımı katılmayı hem kârlı hem de şeffaf hale getirir. Toplam Kilitli Değer (TVL), Yıllık Getiri Oranı (APY/APR) ve likidite gibi anahtar göstergeler yalnızca sayılar değil, aynı zamanda kullanıcı davranışını ağ büyümesiyle hizalayan bir dilimdir. Bu göstergeler, kullanıcıları ve sermayeyi çeken olumlu bir döngü meydana getirir ve böylece daha fazla yeniliği teşvik eder.
Bu temel unsurlar, güçlü bir teşvik döngüsü oluşturur. Varlıkları kilitleyerek veya likidite sağlayarak değer yaratan katılımcılar, hemen ödüller alır (yüksek getiriler ve token teşvikleri aracılığıyla), bu da daha fazla katılımı teşvik eder. Bu, bireysel katılımı geniş fırsatlara dönüştürür - kullanıcılar kâr ve yönetişim etkisi kazanır - ve bu fırsatlar, binlerce kullanıcının katılmasını çeken ağ etkilerini doğurur. Sonuç çarpıcıdır: 2024 itibarıyla DeFi kullanıcı sayısı 10 milyonu aşmış ve değeri birkaç yıl içinde yaklaşık 30 kat artmıştır. Açıkça, büyük ölçekli teşvik uyumu - kullanıcıları paydaşlara dönüştürmek - DeFi'nın çarpıcı yükselişinin anahtarıdır.
Mevcut AI ekonomisinin eksikliği
Eğer DeFi'nin aşağıdan yukarıya katılım ve teşvik uyumunun finansal devrimi nasıl başlattığını gösterdiği söylenirse, günümüzdeki AI ekonomisi hala benzer bir dönüşümü destekleyecek temel ifadelerden yoksundur. Günümüzde AI, devasa tarama veri setlerine dayanan büyük genel modeller tarafından domine edilmektedir. Bu temel modellerin ölçeği muazzamdır, ancak tüm sorunları çözmek üzere tasarlandıkları için genellikle hiç kimseye özel olarak etkili bir şekilde hizmet edemezler. ‘Tek tip’ mimarileri, alt alanlara, kültürel farklılıklara veya bireysel tercihlere uyum sağlamakta zorluk çekmektedir, bu da çıktıları zayıf, kör noktalar içeren ve gerçek ihtiyaçlarla giderek uyumsuz hale getirmektedir.
Yeni nesil yapay zeka artık ölçekle değil, aynı zamanda bağlamsal anlayışla da tanımlanacak - modellerin belirli alanları, profesyonel toplulukları ve çeşitli insan bakış açılarını anlama ve bunlara hizmet etme yeteneği. Bununla birlikte, bu bağlamsal zeka farklı girdiler gerektirir: yüksek kaliteli, insanla uyumlu veriler. Ve şu anda eksik olan da tam olarak bu. Şu anda bu verileri ölçmek, tanımlamak, değerlendirmek veya önceliklendirmek için yaygın olarak kabul edilen bir mekanizma yoktur ve bireylerin, toplulukların veya alan uzmanlarının bakış açılarına katkıda bulunmaları ve yaşamlarını giderek daha fazla etkileyen akıllı sistemleri geliştirmeleri için açık bir süreç yoktur. Sonuç olarak, değer bir avuç altyapı sağlayıcısının elinde yoğunlaşmaya devam ediyor ve kitleler yapay zeka ekonomisinin yukarı yönlü potansiyelinden kopuyor. Yalnızca yüksek değerli katkıları (veri, geri bildirim, uyum sinyalleri) keşfeden, doğrulayan ve ödüllendiren yeni ilkeller tasarlayarak DeFi'nin geliştiği katılımcı büyüme döngüsünün kilidini açabiliriz.
Kısacası, aynı şekilde sormalıyız:
Yaratılan değeri nasıl ölçmeliyiz? Birey merkezli verilerin aşağıdan yukarıya katılımını teşvik etmek için kendini güçlendiren bir benimseme döngüsü nasıl inşa edebiliriz?
AI'ye özgü "DeFi benzeri ekonomik model"i açmak için, yeni bir temel tanımlamamız, katılımı AI fırsatlarına dönüştürmemiz ve böylece bu alanda şimdiye kadar görülmemiş bir ağ etkisini katalize etmemiz gerekiyor.
AI Yerel Teknoloji Yığını: Yeni Ekonominin Yeni Dili
Artık tokenleri cüzdanlar arasında sadece transfer etmiyoruz, verileri modellere giriyoruz, model çıktısını kararlara dönüştürüyoruz ve AI ajanlarını harekete geçiriyoruz. Bu, akıllılığı ve uyumu nicelendirmenin yeni göstergeleri ve dil birimleri gerektiriyor, tıpkı DeFi göstergelerinin sermayeyi nicelendirip ölçmesi gibi. Örneğin, LazAI, AI verileri, model davranışları ve ajan etkileşimleri için yeni varlık standartları getirerek AI veri uyum sorununu çözmek için bir sonraki nesil blok zinciri ağını inşa ediyor.
Aşağıda zincir üzerindeki AI ekonomik değerini tanımlayan birkaç ana terim özetlenmiştir:
Bunu genel yapay zeka ekonomisine ölçeklendirirsek, "Kilitli Toplam Veri Değeri (TDVL)" yi bir metrik olarak görebiliriz: ağdaki tüm değerli verilerin doğrulanabilirlik ve kullanışlılığa göre ağırlıklandırılan toplu bir ölçüsü. Doğrulanmış veri havuzları, likidite havuzları gibi alınıp satılabilir - örneğin, zincir üstü tanısal yapay zeka için doğrulanmış tıbbi görüntülerden oluşan bir havuz, ölçülebilir değere ve kullanıma sahip olabilir. Veri kaynağı (verilerin kaynağını anlama, değişiklik geçmişi), yapay zeka modeline beslenen verilerin güvenilir ve izlenebilir olmasını sağlamak için bu metriğin önemli bir parçası olacaktır. Esasen, likidite mevcut sermaye ile ilgiliyse, doğrulanabilir veriler mevcut bilgi ile ilgilidir. Veri Değeri Kanıtı (PoDV) gibi metrikler, ağda kilitlenen yararlı bilgi miktarını yakalarken, LazAI'nin Veri Sabitleme Token'ı (DAT) aracılığıyla zincir üstü veri sabitleme, veri likiditesini ölçülebilir ve teşvik edilebilir bir ekonomik katman haline getirir.
Bazı platformlar, AI ajanlarının tokenizasyonunu başlatmış ve zincir üzerindeki göstergeleri sağlamıştır: örneğin, Rivalz'ın "Rome protokolü", NFT tabanlı AI ajanları (rAgents) oluşturmakta ve en son itibar göstergeleri zincirde kaydedilmektedir. Kullanıcılar, bu ajanları stake edebilir veya ödünç verebilir; ödülleri, ajanların kolektif AI "kümesindeki" performans ve etkisine bağlıdır. Bu esasen AI ajanlarının DeFi'sidir ve ajan fayda göstergelerinin önemini sergiler. Gelecekte, aktif adresler hakkında konuştuğumuz gibi "aktif AI ajanları" hakkında ya da işlem hacmi gibi "ajan ekonomik etkisi" hakkında konuşabiliriz.
DeFi'nin TVL ve getirileri takip etmek için blok gezginlerine ve panellere (DeFi Pulse, DefiLlama gibi) ihtiyaç duyduğu gibi, AI ekonomisi de bu AI merkezileşmiş göstergeleri takip etmek için yeni bir tarayıcıya ihtiyaç duyar - toplam hizalanmış veri miktarını, aktif AI ajan sayısını, birikmiş AI fayda gelirlerini gösteren bir "AI-llama" paneli hayal edin. DeFi ile benzerlikler taşıyor, ancak içerik tamamen yenidir.
DeFi tarzı AI döngüsüne doğru
AI için bir teşvik döngüsü inşa etmemiz gerekiyor - verileri birinci sınıf ekonomik varlık olarak görerek, AI geliştirmeyi kapalı bir işten açık, katılımcı bir ekonomiye dönüştürmek, tıpkı DeFi'nin finansı kullanıcı odaklı bir likidite açık alanına dönüştürdüğü gibi.
Bu yöndeki erken keşifler ortaya çıkmıştır. Örneğin, Vana gibi projeler, kullanıcıları veri paylaşımına katılmaları için ödüllendirmeye başladı. Vana Ağı, kullanıcıların bireysel veya topluluk verilerini DataDAO'ya (merkeziyetsiz veri havuzu) katkıda bulunmalarına ve veri setine özel tokenler kazanmalarına (ağın yerel tokenine dönüştürülebilir) olanak tanır. Bu, veri katkı sahiplerinin para kazanması için önemli bir adım.
Bununla birlikte, DeFi'nin patlayıcı volanını kopyalamak için tek başına ödüllendirici katkılar yeterli değildir. DeFi'de, likidite sağlayıcıları yalnızca varlık yatırmak için ödüllendirilmekle kalmaz, aynı zamanda sağladıkları varlıklar da şeffaf piyasa değerine sahiptir ve getiri, gerçek kullanımı (işlem ücretleri, borçlanma faizi ve teşvik tokenleri) yansıtır. Aynı şekilde, yapay zeka veri ekonomisinin genel ödüllerin ötesine geçmesi ve verileri doğrudan fiyatlandırması gerekiyor. Veri kalitesine, kıtlığa veya modelin geliştirilme derecesine dayalı ekonomik fiyatlandırmanın yokluğunda, sığ teşviklere düşebiliriz. Katılımı ödüllendirmek için jetonları basitçe dağıtmak, kaliteden ziyade niceliği teşvik edebilir veya jetonların gerçek bir AI yardımcı programı peg'i olmadığında durabilir. İnovasyonu gerçekten ortaya çıkarmak için, katkıda bulunanların net pazar odaklı sinyaller görmesi, verilerinin değerini anlaması ve veriler yapay zeka sistemlerinde gerçekten kullanıldığında ödülleri toplaması gerekir.
Bir veri merkezi teşvik döngüsü oluşturmak için verilere doğrudan değer vermeye ve ödüllendirmeye daha fazla odaklanan bir altyapıya ihtiyacımız var: insanlar ne kadar yüksek kaliteli veri katkıda bulunursa, model o kadar iyi olur, o kadar fazla kullanım ve veri talebi çeker ve dolayısıyla daha yüksek katılımcı getirisi sağlar. Bu, yapay zekayı büyük veri için kapalı bir yarıştan güvenilir, yüksek kaliteli veriler için açık bir pazara dönüştürecektir.
Bu ilkeler gerçek projelerde nasıl somutlaşıyor? Örnek olarak LazAI'yi alalım - bu proje merkeziyetsiz AI ekonomisinin bir sonraki nesil blok zinciri ağı ve temel ilkelere inşa ediliyor.
LazAI Tanıtımı - Yapay Zeka ile İnsanları Uyumlu Hale Getirme
LazAI, AI veri hizalama sorununu çözmek için tasarlanmış bir sonraki nesil blok zinciri ağı ve protokolüdür. Yeni varlık standartları getirerek AI verileri, model davranışları ve ajan etkileşimlerini bir araya getirir ve merkeziyetsiz AI ekonomisinin altyapısını inşa eder.
LazAl, verileri doğrulanabilir, teşvik edici ve zincir üzerinde programlanabilir hale getirerek yapay zeka hizalama sorununu çözmek için en ileriye dönük yaklaşımlardan birini sunar. Aşağıda, Al yerel blok zincirinin bu ilkeleri nasıl uygulamaya koyduğunu göstermek için LazAI'nin çerçevesi bir örnek olarak kullanılacaktır.
Temel Sorunlar - Veri Uyuşmazlığı ve Adil Teşvik Eksikliği
Yapay zeka hizalaması genellikle veri kalitesinin eğitimine bağlıdır ve gelecek, insanlarla uyumlu, güvenilir ve yönetilen yeni veriler gerektirir. Yapay zeka endüstrisi merkezi, genel amaçlı modellerden bağlamsallaştırılmış, uyumlu zekaya geçerken, altyapının da buna paralel olarak gelişmesi gerekiyor. Yapay zekanın bir sonraki çağı, hizalama, doğruluk ve izlenebilirlik ile tanımlanacak. LazAI, veri hizalama ve teşvik zorluklarını doğrudan ele alarak temel bir çözüm önerir: verileri kaynağında hizalamak ve verilerin kendisini doğrudan ödüllendirmek. Başka bir deyişle, eğitim verilerinin insan bakış açısını doğrulanabilir bir şekilde temsil ettiğinden, gürültüden arındırılmış/önyargısız olduğundan ve veri kalitesine, kıtlığa veya modeldeki iyileştirmeye dayalı olarak ödüllendirildiğinden emin olun. Bu, modelle uğraşmaktan verileri düzenlemeye kadar bir paradigma değişimidir.
LazAI sadece orijinal dilleri tanıtmakla kalmaz, aynı zamanda veri elde etme, fiyatlandırma ve yönetişim için yeni bir paradigma sunar. Temel kavramları arasında Veri Temelli Token (DAT) ve birey merkezli DAO (iDAO) bulunur, bu ikisi birlikte verilerin fiyatlandırılması, izlenebilirliği ve programlanabilir kullanımı sağlar.
Doğrulanabilir ve programlanabilir veriler - Veri Ankraj Tokeni (DAT)
Bunu başarmak için LazAI, AI veri varlıklaması için özel olarak tasarlanmış yeni bir token standardı olan yeni bir zincir üstü ilkel olan Data Anchor Token'ı (DAT) tanıttı. Her DAT, zincir üstü bağlantılı verilerin bir parçasını ve kökenini temsil eder: katılımcı kimliği, zaman içindeki evrim ve kullanım durumları. Bu, veri kümeleri için bir sürüm kontrol sistemine (Git gibi) benzer, ancak blok zinciri tarafından güvence altına alınan her bir veri parçasının doğrulanabilir bir geçmişini oluşturur. DAT'lar zincir üzerinde var oldukları için programlanabilirler: akıllı sözleşmeler kullanım kurallarını yönetir. Örneğin, bir veri katılımcısı, bir dizi tıbbi görüntü gibi DAT'lerinin belirli yapay zeka modelleriyle sınırlı olduğunu veya belirli koşullar altında (kod aracılığıyla gizliliği veya etik kısıtlamaları uygulayarak) kullanıldığını belirtebilir. Teşvik, DAT'ın alınıp satılabilmesidir - model (veya sahibi), model için değerliyse verilere erişim elde etmek için ödeme yapabilir. Esasen LazAI, verilerin tokenize edildiği ve izlenebilir olduğu bir pazar yeri oluşturmuştur. Bu, daha önce tartışılan "doğrulanabilir veri" metriğinin doğrudan bir yankısıdır: bir DAT'ı inceleyerek, doğrulanıp doğrulanmadığını, kaç modelin kullanımda olduğunu ve hangi model performans iyileştirmelerine neden olduğunu doğrulayabilirsiniz. Bu tür veriler daha yüksek bir değerleme alacaktır. LazAI, verileri zincir üzerinde sabitleyerek ve ekonomik teşvikleri kaliteye bağlayarak yapay zekanın güvenilir ve ölçülebilir veriler üzerinde eğitilmesini sağlar. Bu, uyumu teşvik ederek sorunları çözmekle ilgilidir - kaliteli veriler ödüllendirilir ve zirveye çıkar.
Birey merkezli DAO (iDAO) çerçevesi
İkinci önemli bileşen, LazAI'nin karar verme ve veri sahipliğinin merkezine kuruluşlar yerine bireyleri koyarak yapay zeka ekonomisinde yönetişimi yeniden tanımlayan iDAO (Birey Merkezli DAO) konseptidir. Geleneksel DAO'lar genellikle kolektif kurumsal hedeflere öncelik verir ve istemeden bireysel iradeyi zayıflatır. iDAO bu mantığı altüst ediyor. Bireylerin, toplulukların veya alana özgü varlıkların yapay zeka sistemine katkıda bulundukları veri ve modellere doğrudan sahip olmalarına, kontrol etmelerine ve doğrulamalarına olanak tanıyan kişiselleştirilmiş yönetişim birimleridir. iDAO'lar özelleştirilmiş, uyumlu yapay zekayı destekler: bir yönetişim çerçevesi olarak, modelin her zaman katkıda bulunanların değerlerini veya niyetlerini takip etmesini sağlarlar. Ekonomik açıdan bakıldığında, iDAO'lar yapay zeka davranışını topluluk tarafından programlanabilir hale getirir - bir modelin belirli verileri nasıl kullanabileceğini, modele kimlerin erişebileceğini ve modelin çıktısının faydalarının nasıl dağıtılacağını sınırlamak için kurallar belirlenebilir. Örneğin, iDAO'lar, bir API isteği veya görev tamamlandığı gibi yapay zeka modelleri çağrıldığında, gelirlerin bir kısmının ilgili verilere katkıda bulunan DAT sahiplerine iade edileceğini şart koşabilir. Bu, likidite sağlayıcı kazançlarının platform kullanımına sabitlendiği DeFi'deki mekanizmaya benzer şekilde, vekil davranışı ve katılımcı ödülleri arasında doğrudan bir geri bildirim döngüsü oluşturur. Ek olarak, iDAO'lar bir protokol aracılığıyla birbirleriyle birleştirilebilir bir şekilde etkileşime girebilir: bir AI aracısı (iDAO), müzakere edilen şartlar altında başka bir iDAO'nun verilerini veya modelini çağırabilir.
LazAI'nin çerçevesi, bu ilkeller üzerine inşa edilerek, merkezi olmayan bir yapay zeka ekonomisi vizyonunu hayata geçiriyor. Veriler, kullanıcıların sahip olabileceği ve para kazanabileceği bir varlık haline gelir, modeller özel silolardan işbirliğine dayalı projelere dönüşür ve benzersiz veri kümelerini düzenleyen bireylerden küçük, özel modeller oluşturan geliştiricilere kadar dahil olan herkes yapay zeka değer zincirinde bir paydaş haline gelebilir. Teşviklerin bu şekilde hizalanması, DeFi'nin patlayıcı büyümesini tekrarlamayı vaat ediyor: insanlar yapay zekaya (veri veya uzmanlığa katkıda bulunmanın) doğrudan fırsatlara dönüştüğünü fark ettiklerinde, daha aktif bir şekilde meşgul olacaklar. Katılımcı sayısı arttıkça, ağ etkileri devreye girer - daha fazla veri daha iyi modellere yol açar, daha fazla kullanıcı çekilir ve daha fazla veri ve gereksinim üretilir, bu da pozitif bir döngü yaratır.
AI Güven Temeli Oluşturma: Doğrulanabilir Hesaplama Çerçevesi
Bu ekosistemde, LazAI'nin Doğrulanmış Bilgi İşlem Çerçevesi, güven oluşturmak için temel katmandır. Çerçeve, oluşturulan her DAT, her iDAO (Bireyselleştirilmiş Özerk Organizasyon) kararı ve her teşvik dağıtımı için doğrulanabilir bir izlenebilirlik zinciri olmasını sağlayarak veri sahipliğini uygulanabilir, yönetişim süreçlerini hesap verebilir ve temsilci davranışını denetlenebilir hale getirir. Doğrulanabilir bilgi işlem çerçeveleri, iDAO ve DAT'ı teorik kavramlardan güvenilir ve doğrulanabilir sistemlere dönüştürerek, varsayımlara dayanmaktan matematiksel doğrulamaya dayalı deterministik garantilere kadar güvende bir paradigma kayması sağlar.
Merkeziyetsiz AI ekonomisinin değerinin gerçekleştirilmesi Bu temel unsurların oluşturulması, merkeziyetsiz AI ekonomisinin vizyonunun gerçekten hayata geçmesini sağladı:
Bu teşvik uyumlu tasarım, DeFi'nin büyüme dinamiklerini yeniden yaratma umudu taşıyor: Kullanıcılar, AI inşasına katılmanın (veri veya uzmanlık katkısı yoluyla) doğrudan ekonomik fırsatlara dönüşebileceğini fark ettiklerinde, katılım heyecanı alevlenecek. Katılımcı sayısı arttıkça, ağ etkileri de kendini gösterecek - daha fazla kaliteli veri, daha iyi modelleri doğuracak, daha fazla kullanıcının katılımını çekerek, daha fazla veri talebi oluşturacak ve kendini güçlendiren bir büyüme döngüsü oluşturacak.
Sonuç: Açık AI Ekonomisine Doğru
DeFi'nin tarihi, doğru ilkellerin benzeri görülmemiş bir büyümeyi ortaya çıkarabileceğini göstermiştir. Yaklaşan yapay zeka yerel ekonomisinde benzer bir atılımın devrilme noktasındayız. Verilere ve hizalamaya değer veren yeni ilkelleri tanımlayarak ve uygulayarak, yapay zeka geliştirmeyi merkezi bir mühendislikten merkezi olmayan, topluluk odaklı bir kuruluşa dönüştürebiliriz. Yolculuğun zorlukları da var: ekonomik mekanizmaların nicelikten çok niteliğe öncelik vermesini sağlamak ve veri teşviklerinin gizliliği veya adaleti baltalamasını önlemek için etik tuzaklardan kaçınmak. Ama yön belli. LazAI'nin DAT ve iDAO'su gibi uygulamalar, "insan uyumlu yapay zeka" soyutlamasını mülkiyet ve yönetişim için somut mekanizmalara dönüştürmenin yolunu açıyor.
DeFi'nin erken dönemlerinde TVL, likidite madenciliği ve yönetişimi deneysel olarak optimize etmesi gibi, yapay zeka ekonomisi de yeni ilkellerini yineleyecek. Gelecekte, veri değeri ölçümü, adil ödül dağıtımı ve yapay zeka ajan uyumu ve faydaları ile ilgili tartışmalar ve yenilikler ortaya çıkacaktır. Bu makale, açık bir tartışma ve derinlemesine bir araştırma başlatmayı umarak, YZ'nin demokratikleşmesini sağlayabilecek teşvik modellerinin yalnızca yüzeyine değiniyor: Daha fazla YZ yerli ekonomik ilkel nasıl tasarlanabilir? Olası istenmeyen sonuçlar veya fırsatlar nelerdir? Geniş bir topluluğun katılımıyla, yalnızca teknolojik olarak gelişmiş değil, aynı zamanda ekonomik olarak da kapsayıcı ve insani değerlerle uyumlu bir yapay zeka geleceği inşa etme olasılığımız daha yüksek.
DeFi'nin çarpan büyümesi sihir değil - motivasyon uyumuyla yönlendiriliyor. Bugün, veriler ve modeller aracılığıyla benzer uygulamalarla bir AI canlanmasını teşvik etme fırsatımız var. Katılımı fırsata dönüştürerek, fırsatı ağ etkisine dönüştürerek, AI'nın dijital çağda değer yaratma ve dağıtma döngüsünü yeniden şekillendirmesi için bir ivme sağlayabiliriz.
Bu geleceği birlikte inşa edelim - doğrulanabilir bir veri kümesi, hizalanmış bir AI ajanı ve yeni bir ilke ile başlayarak.