Огляд Bittensor: чи настала синергія блокчейна і штучного інтелекту?

Що таке Bittensor

Bittensor — це проєкт від Opentensor Foundation, що використовує блокчейн для побудови відкритого ринку знань для навчання ШІ-моделей і підвищення ефективності цього процесу. Іншими словами, продукт пропонує децентралізовану інфраструктуру для монетизації алгоритмів і обміну даними між ними.

Команда Bittensor намагається розв’язати одразу кілька проблем, що обмежують розвиток АІ-галузі:

• спеціалізація — наявні моделі спеціалізуються на конкретних завданнях, наприклад, генеруванні зображень або текстових відповідей. Це створює труднощі під час побудови комплексних продуктів через конкуренцію розробників і закритість коду, що ускладнюють комбінування різних рішень у межах одного продукту;
• низька ефективність навчання — розробники використовують закритий вихідний код і зберігають у секреті технічні особливості своїх ШІ-моделей. Через це кожному постачальнику доводиться заново навчати алгоритм, який виконуватиме ті самі функції, що вже виконує конкурент.

Відповідно, компаніям треба повторно оплачувати потужності та доступ до масивів інформації, витрачаючи ресурси, просто щоб “наздогнати” більш прогресивні алгоритми. Це знижує ефективність розробки і гальмує загальну еволюцію технології;

• монополія — зараз на ринку існує кілька продуктів на базі ШІ, представлених переважно технічними гігантами на кшталт OpenAI, Amazon або Microsoft. Левова частка користувачів припадає на GPT 4 — велику мовну модель, що лежить в основі ChatGPT і численних рішень для комерційних сайтів, ігор та інших проєктів.

У міру інтеграції штучного інтелекту в усі сфери життя зростають ризики «єдиної точки відмови» і обмеження доступу до технології на вимогу регуляторів. Усунути їх може нова, децентралізована модель ринку.

Для подолання цих перешкод Bittensor розробила концепцію «ринку ШІ», на якому представлені вузькоспеціалізовані алгоритми. Така платформа дає користувачам можливість задіяти рішення, що найбільше підходить для того чи іншого завдання, а провайдерам — отримувати винагороду за надані знання.

Кінцеві користувачі або розробники отримують інтегровану з ШІ-моделями інфраструктуру, на базі якої можна побудувати прикладні програми на кшталт уже знайомих нам генераторів зображень або віртуальних співрозмовників. Ось кілька сервісів, які обробляють запити з використанням мережі Bittensor:

• TAO Studio — алгоритм для генерації зображень на основі текстових підказок;
• ChatNI — децентралізований аналог ChatGPT;
• Chat with Hal — персональний ШІ-асистент.

Ці приклади демонструють, що децентралізовані рішення можуть конкурувати з продуктами технологічних гігантів, незважаючи на скептичне ставлення до симбіозу АІ та блокчейну частини спільноти, висловлене, зокрема, Андре Кроньє.

Архітектура мережі

Bittensor працює як автономний блокчейн першого рівня, побудований з використанням фреймворку Substrat і Polkadot SDK. З моменту запуску мережу кілька разів оновлювали:

• Kusanagi — перша версія мережі, запущена в січні 2021 року на парачейні Polkadot;
• Nakamoto — друга версія, оновлена через хардфорк у листопаді 2021 року;
• Finney — діюча мережа, запущена в березні 2023 року, як автономний блокчейн.

Відмінною особливістю Bittensor є використання гібридного алгоритму консенсусу Yuma, що поєднує Proof-of-Stake і Proof-of-Work. Цей алгоритм спеціально адаптовано для оцінювання якості роботи ШІ-моделей і захисту мережі від зловживань з боку валідаторів.

Основними учасниками блокчейна є:

• майнери — це постачальники ШІ-моделей. Після запуску ноди ШІ-алгоритм майнера може отримувати запити від користувачів і відповідати на них, забезпечуючи PoW-частину алгоритму консенсусу.

Bittensor не управляє моделями або ресурсами майнерів, а всі обчислення проводяться поза ланцюжком, що здешевлює інфраструктуру. Постачальник ШІ самостійно відповідає за навчання, підключення до мережі та забезпечення обчислювальних потужностей;

• валідатори — це вузли, що відповідають за передачу запиту користувача майнерам і подальшу оцінку відповіді. Алгоритм консенсусу забезпечує узгодження думок валідаторів. Для участі в роботі мережі валідатори запускають окремі вузли, блокуючи токени TAO, які можуть втратити в разі неправомірної поведінки.

Серед найбільших валідаторів Bittensor майнінгова компанія Foundry і Neural Internet — децентралізована автономна організація, що займається дослідженням ШІ;

• номінатори — власники TAO, які через стейкінг делегують свої активи валідатору, збільшуючи в такий спосіб вагу його голосу під час ухвалення рішень. Натомість номінатори отримують частину від доходу валідаторів. На момент написання застейкати TAO можна під 16% річних.

При цьому Bittensor розбита на 32 підмережі (subnets), у кожній з яких зосереджені майнери, спеціалізовані на вирішення конкретних завдань. Якість роботи підмереж визначають валідатори кореневої мережі (root network), до числа яких потрапляють найбільші стейкери з кожної підмережі.

Концепція MoE

“Святим Граалем” ШІ-індустрії є створення так званого загального штучного інтелекту (AGI), який подібно до людини міг би розв’язувати різнопланові завдання та гнучко навчатися. Однак це вкрай важке завдання навіть для технологічних гігантів з їхніми практично безмежними ресурсами.

Bittensor як альтернативу використовує архітектуру MoE (Mix of Experts), яка передбачає створення мережі спеціалізованих ШІ-моделей. Ця мережа обробляє запит користувача і видає найякіснішу відповідь від “експерта”, тобто найбільш релевантного алгоритму.

На практиці це реалізовано за допомогою підмереж, що спеціалізуються на конкретних групах запитів. Будь-який користувач може зареєструвати свою підмережу за певну плату і залучити в неї постачальників ШІ-алгоритмів для вирішення того чи іншого завдання, отримуючи 18% від загального доходу учасників. Але важливо зазначити, що максимальну кількість підмереж встановлюють розробники, тому в цьому напрямку Bittensor все ще не є повністю відкритим блокчейном.

Так, на момент написання в мережі Bittensor складається з 32 підмереж, а серед основних спеціалізацій генеративне мистецтво, переклад, текстові запити та інші.

Ключовою перевагою MoE є можливість «експертів» співпрацювати під час вирішення завдання. Це дає змогу, наприклад, створити гайд з написання коду певною мовою. При цьому за структуру гайда може відповідати текстова модель, за код — «експерт” з програмування, а за потрібну мову — ШІ-перекладач.

Потенційно ця модульна архітектура дає змогу вирішувати ширше коло завдань порівняно з централізованими алгоритмами. Можливості MoE також розширюються в міру додавання нових спеціалізованих підмереж.

Централізовані продукти на кшталт ChatGPT теж можуть бути багатозадачними, однак через закритий код ми не знаємо, чи працюють вони як монолітний «супералгоритм», чи набір спеціалізованих модулів. У першому випадку, складність (і вартість) навчання зростатиме в міру додавання нових напрямків, що в теорії робить MoE більш ефективним рішенням. У другому — у централізованих продуктів немає принципових переваг порівняно з Bittensor.

Спільне навчання

Однією з проблем ринку ШІ є його фрагментація і відсутність «культури» відкритого коду. Кожен розробник повинен налаштовувати свою модель з нуля, навіть якщо вона виконуватиме ті самі завдання, що й конкуренти. Це вимагає повторних вкладень в обчислювальні потужності та навчальні дані. Bittensor намагається вирішити цю проблему, використовуючи прозорість блокчейна.

Механізм консенсусу Yama передбачає, що валідатор надсилає запит від користувача всім майнерам відповідної «спеціалізації», щоб отримати максимальну кількість відповідей і оцінити їх. При цьому результат оцінки записується в блокчейн і доступний публічно. Це означає, що майнери знають:

• запит;
• відносну оцінку своєї відповіді.

Використовуючи ці дані, менш ефективні ШІ-моделі можуть «еволюціонувати» завдяки порівняльній оцінці знань і якості їхніх відповідей.

По суті, це базовий механізм навчання ШІ, але в централізованих продуктах на кшталт ChatGPT коректність відповіді визначається або розробниками, або на підставі оцінок користувачів.

Однак у Bittensor навчання відбувається синхронно — під час кожного запиту оцінку отримують одразу кілька алгоритмів, тоді як конкуруючим централізованим ШІ-моделям довелося б навчатися автономно, повторюючи помилки і знижуючи ефективність використання ресурсів.

Важливо врахувати, що Bittensor лише допомагає розробникам удосконалювати алгоритм. Проблеми створення і налаштування параметрів, первинного навчання, зберігання даних і обчислювальних потужностей залишаються на боці провайдера і створюють достатній простір для конкуренції на відкритому ринку.

Система винагород

Одним з основних завдань Bittensor є економічне заохочення провайдерів ШІ-моделей. Для її вирішення використовується криптовалюта TAO, на основі якої збудовано такий механізм винагороди:

• при фіналізації блоку в мережі Bittensor випускається один (на момент написання) токен TAO;
• цей токен розподіляється між підмережами на основі коефіцієнтів — у кожної підмережі є свій параметр, який присвоюється валідаторами корінної підмережі;
• у підмережі нагорода розподіляється між майнерами на підставі якості їхніх відповідей на запити користувачів. Що вища якість, то більше токенів отримує вузол. Оцінку відповіді кожного майнера проводять валідатори підмережі;
• валідатори також отримують нагороду за свою роботу, хоч вона і дещо нижча, ніж у майнерів.

Bittensor забезпечує заохочення учасників мережі за рахунок майнінгу токенів, що нагадує модель біткоїна. Оскільки попит користувачів на криптовалюту для оплати запитів має підтримувати ринкову вартість TAO, то фактичний дохід майнерів у фіатному вираженні та рентабельність обслуговування ШІ-алгоритмів залежить від популярності Bittensor і побудованих на його основі продуктів.

Варто зазначити, що 9 січня команда проєкту внесла першу пропозицію щодо поліпшення Bittensor — BIT001. Вона передбачає створення автономних пулів стейкінгу і передачу повноважень з розподілу нагород від валідаторів кореневої мережі учасникам конкретних підмереж. Для цього після оновлення у кожної підмережі має з’явитися окремий токен — Dynamic TAO (dTAO), вартість якого варіюватиметься залежно від попиту з боку користувачів.

Завдяки новому механізму заохочення користувачі зможуть також впливати на розподіл емісії, делегуючи активи валідатору конкретної підмережі і збільшуючи вагу його голосу.

Чого НЕ робить Bittensor

Може здатися, що Bittensor працює як децентралізована ШІ-модель, обчислювальні потужності для якої надають майнери. Але, по суті, Bittensor — це просто інфраструктура для комунікації різних ШІ-алгоритмів, що сприяє їхньому розвитку і винагороді. Проєкт:

• не підтримує і не навчає ШІ-моделі — це завдання їхніх власників, тобто майнерів. У Bittensor немає ні технології, ні мети займатися удосконаленням алгоритмів. Але, як уже згадувалося, мережа надає оцінки відповідей, що допомагають моделям удосконалювати свої знання, пом’якшуючи проблему «навчання з нуля» і тим самим знижуючи витрати провайдерів;
• не створює AGI — ця помилка виникає, оскільки MoE архітектура на рівні користувача виглядає як «супер ШІ». Але запити і відповіді на них передаються в рамках спеціалізованих підмереж і алгоритмів, ніколи не транслюючись на всіх майнерів, що просто не дає змоги навчати універсальну модель.

Bittensor будує децентралізований ринок, де користувачі можуть купувати знання ШІ, не покладаючись на монополістів на кшталт OpenAI.

Криптовалюта TAO і токеноміка проєкту

TAO виконує одразу кілька функцій, включно з фінансовими стимулами, забезпеченням консесусом, управлінням проєктом і оплатою комісій. Це основна валюта проєкту, без якої неможливо брати участь у роботі блокчейна ні як споживач, ні як майнер або валідатор.

Також проєкт має нетипову для блокчейн-стартапів токеноміку, натхненну біткоїном. Ключові особливості такі:

• загальна пропозиція — 21 млн TAO;
• відсутність премайна — всі токени видобуваються майнерами під час роботи мережі;
• кожні 12 секунд (час фіналізації блоку) випускається один TAO. На момент написання видобуто 6 млн (близько 30%) токенів.
• ~90% від циркулюючої пропозиції (~5,6 млн TAO) заблоковано в стейкінгу Bittensor, що є одним із найвищих показників на ринку. Для порівняння, у мережі Ethereum застейкано ~25% від загальної кількості ETH, а в Solana ~68% SOL.
• передбачено халвінг нагороди за видобуток блоків через кожні 10,5 млн блоків.

Відповідно, у Bittensor немає казначейства, заблокованих часток інвесторів або коштів для аірдропу та інших заохочень спільноти. Єдині одержувачі токенів — майнери і валідатори.

З одного боку, це знижує можливості для залучення нових користувачів і розробників за рахунок економічних стимулів і грантових програм (для цього знадобляться додаткові джерела фінансування), з іншого — забезпечує повну прозорість і передбачуваність інфляції.

Варто зазначити, що інформація про інвесторів проекту теж відсутня. Bittensor.org вказує як партнерів Polychain Capital і DCG, а Pitchbook стверджує, що Opentensor Foundation, яка стоїть за проектом, закрила ранній раунд інвестування. Однак жодних подробиць.

Висновки

Наратив про синергію штучного інтелекту і блокчейна багатьма експертами відзначено як перспективний тренд 2024 року. Однак розробники все ще в пошуку конкретної моделі цього злиття, яка дала б змогу отримати перевагу порівняно з централізованими рішеннями.

Bittensor — один із претендентів на лідерство в цьому новому секторі крипторинку, що формується. Команда проекту не прагне революціонізувати самі алгоритми штучного інтелекту, а створює децентралізований ринок ШІ-знань, відкриваючи для власників ефективних моделей нові можливості монетизації.

При цьому Bittensor залишає місце для інших блокчейн-проектів у сфері ШІ, націлених, наприклад, на децентралізацію обчислювальних ресурсів або створення справедливого ринку даних для навчання алгоритмів.