Orijinal başlık: 《Yapay Zeka Yerli Bir Ekonomide Yeni İlkellikleri Tanımlamak》

Giriş

Merkezi Olmayan Finans (DeFi), bir dizi basit ama güçlü ekonomik ilkellik aracılığıyla üstel büyüme hikayesini ateşledi, blok zinciri ağlarını küresel izinsiz piyasalara dönüştürdü ve geleneksel finansı tamamen altüst etti. DeFi'nin yükselişiyle birlikte, birkaç önemli ölçüt değerin evrensel dili haline geldi: toplam kilitli değer (TVL), yıllık getiri (APY/APR) ve likidite. Bu özlü metrikler etkileşimi ve güveni teşvik eder. Örneğin, DeFi'nin TVL'si (protokolde kilitli varlıkların dolar değeri) 2020'de 14 kat arttı, ardından 2021'de tekrar dört katına çıkarak 112 milyar doların üzerine çıktı. Yüksek getiriler (bazı platformlar likidite madenciliği çılgınlığı sırasında %3000'e kadar yüksek APY'ler iddia etmişti) likiditeyi çekerken, likidite havuzlarının derinliği daha düşük kaymayı ve daha verimli piyasaları işaret ediyor. Kısaca, TVL bize "ne kadar paranın söz konusu olduğunu", APR bize "ne kadar gelir elde edilebileceğini" ve likidite "varlıklarla ticaret yapmanın ne kadar kolay olduğunu" gösterir. Bu göstergeler, kusurlarına rağmen sıfırdan milyarlarca dolarlık bir finansal ekosistem inşa ettiler. DeFi, kullanıcı katılımını doğrudan finansal fırsata dönüştürerek, hızla popülerlik kazanan ve kitle katılımını artıran, kendi kendini güçlendiren bir benimseme çarkı yaratır.

Bugün yapay zeka da benzer bir yol ayrımındadır. Ancak DeFi'nin aksine, mevcut yapay zeka anlatısına, devasa internet veri kümeleri üzerinde eğitilen büyük, genel amaçlı modeller hakimdir. Bu modeller genellikle niş alanlarda, profesyonel görevlerde veya kişiselleştirilmiş ihtiyaçlarda etkili sonuçlar sağlamada zorluk çekmektedir. Tek tip yaklaşımları güçlü ama kırılgan, evrensel ama yersizdir. Bu paradigmanın acilen değişmesi gerekiyor. Yapay zekanın bir sonraki dönemi, modellerin büyüklüğü veya genel yapısıyla tanımlanmamalı, bunun yerine aşağıdan yukarıya, yani daha küçük ve oldukça uzmanlaşmış modellere odaklanmalıdır. Bu tür özelleştirilmiş yapay zeka, tamamen yeni bir veri türü gerektiriyor: yüksek kaliteli, insan odaklı ve alana özgü veriler. Ancak bu tür verileri elde etmek web scraping kadar basit değil; Bireylerden, alan uzmanlarından ve topluluktan aktif ve bilinçli katkılar gerektirir.

Profesyonelleşmiş, insan odaklı yapay zekanın bu yeni dönemini yönlendirmek için, DeFi'nin finans için tasarladığına benzer teşvik çarkları inşa etmemiz gerekiyor. Bu, veri kalitesini, model performansını, aracı güvenilirliğini ve uyumlu teşvikleri ölçmek için yeni yapay zeka temelli ilkel yöntemlerin tanıtılması anlamına geliyor. Bunlar, verinin bir varlık olarak gerçek değerini (sadece bir girdi değil) doğrudan yansıtan ölçümlerdir.

Bu makale, yapay zeka tabanlı bir ekonominin omurgasını oluşturabilecek bu yeni ilkellikleri inceliyor. Doğru ekonomik altyapının mevcut olması durumunda yapay zekanın nasıl gelişebileceğini açıklayacağız. Bu altyapı, yüksek kaliteli veri üreten, bu verilerin oluşturulmasını ve kullanımını uygun şekilde teşvik eden ve bireyleri merkeze koyan bir altyapıdır. Ayrıca LazAI gibi platformların örneklerine ve bu yapay zeka tabanlı çerçevelere nasıl öncülük ettiklerine, fiyatlandırma ve veri ödüllendirme konusunda yeni paradigmalar nasıl başlattıklarına ve yapay zeka inovasyonunda bir sonraki sıçramayı nasıl güçlendirdiklerine bakacağız.

DeFi'nin Teşvik Çarkı: TVL, Getiri ve Likidite — Kısa Bir İnceleme

DeFi'nin yükselişi tesadüf değil; Tasarımı katılımı hem karlı hem de şeffaf hale getiriyor. Toplam kilitlenen değer (TVL), yıllık getiri (APY/APR) ve likidite gibi temel metrikler sadece sayılar değil, kullanıcı davranışını ağ büyümesiyle uyumlu hale getiren ilkel unsurlardır. Bu göstergeler bir araya geldiğinde, kullanıcıları ve sermayeyi çeken, dolayısıyla daha fazla yeniliği teşvik eden bir erdemli döngü oluştururlar.

Toplam Kilitli Değer (TVL): TVL, DeFi protokollerine (kredi havuzları ve likidite havuzları gibi) yatırılan toplam sermayeyi ölçer ve DeFi projelerinin "piyasa değeri" ile eş anlamlı hale gelmiştir. TVL'deki hızlı büyüme, kullanıcı güveninin ve protokol sağlığının bir işareti olarak görülüyor. Örneğin, 2020-2021'deki DeFi patlaması sırasında TVL, 10 milyar dolardan 100 milyar doların üzerine çıktı ve 2023'te 150 milyar doları aştı; bu da katılımcıların merkezi olmayan uygulamalara kilitlemeye istekli oldukları değer ölçeğini gösterdi. Yüksek TVL çekim etkisi yaratır: daha fazla sermaye daha fazla likidite ve istikrar anlamına gelir ve fırsat arayan daha fazla kullanıcıyı çeker. Eleştirmenler, TVL'yi körü körüne kovalamanın protokollerin sürdürülemez teşvikler sağlamasına (esasında TVL "satın alınması") ve böylece verimsizliklerin maskelenmesine yol açabileceğini belirtirken, TVL olmadan erken DeFi anlatısında benimsenmeyi takip etmenin somut bir yolu olmayacaktır.

Yıllık Yüzde Getiri (APY/APR): Gelir vaadi, katılımı somut bir fırsata dönüştürür. DeFi protokolleri likidite veya sermaye sağlayıcılarına inanılmaz APR'ler sunmaya başladı. Örneğin Compound, 2020 yılının ortalarında COMP tokenini piyasaya sürerek likidite madenciliği modeline öncülük etti ve likidite sağlayıcılarını yönetişim tokenleriyle ödüllendirdi. Bu yenilik çılgın bir faaliyete yol açtı. Bir platformu kullanmak artık sadece bir hizmet değil, bir yatırım haline geldi. Yüksek APY, getiri arayanları cezbediyor ve TVL'yi daha da yukarı çekiyor. Bu ödül mekanizması, erken benimseyenlere cömert ödüllerle doğrudan teşvik sağlayarak ağın büyümesini sağlar.

Likidite: Finansta likidite, varlıkları büyük fiyat dalgalanmalarına neden olmadan hareket ettirme yeteneğini ifade eder; sağlıklı piyasaların temel taşıdır. DeFi'de likidite genellikle likidite madenciliği programları aracılığıyla başlatılır (kullanıcılar likidite sağlamak için token kazanır). Merkezi olmayan borsaların ve borç verme havuzlarının derin likiditesi, kullanıcıların düşük sürtünmeyle işlem yapabilmeleri veya borç alabilmeleri anlamına gelir ve bu da kullanıcı deneyimini iyileştirir. Yüksek likidite daha yüksek hacim ve faydaya yol açar, bu da daha fazla likidite çeker; klasik bir pozitif geri bildirim döngüsü. Ayrıca, bileşenleştirilebilirliği de destekler: geliştiriciler, likit piyasaların üzerine yeni ürünler (türevler, toplayıcılar, vb.) inşa edebilir ve bu da inovasyonu teşvik edebilir. Sonuç olarak likidite ağın can damarı haline gelir, benimsenmeyi ve yeni hizmetlerin ortaya çıkmasını sağlar.

Bu ilkel unsurlar bir araya gelerek güçlü bir motivasyon çarkı oluştururlar. Varlıkları kilitleyerek veya likidite sağlayarak değer yaratan katılımcılar hemen ödüllendirilir (yüksek getiriler ve token teşvikleri yoluyla) ve bu da daha fazla katılımı teşvik eder. Bu, bireysel katılımı geniş fırsatlara dönüştürür; kullanıcılar kar elde eder ve yönetimi etkiler; bu da binlerce kullanıcının katılmasını sağlayan ağ etkileri yaratır. Sonuçlar etkileyici: 2024 yılına gelindiğinde DeFi kullanıcılarının sayısı 10 milyonu aşacak ve değeri birkaç yıl içinde neredeyse 30 kat artacak. Açıkça görülüyor ki, büyük teşvik uyumu (kullanıcıları paydaşlara dönüştürmek) DeFi'nin katlanarak artmasının anahtarı.

Mevcut Yapay Zeka Ekonomisinde Eksik Olan Nedir?

DeFi, aşağıdan yukarıya katılımın ve teşvik uyumunun finansal bir devrimi nasıl başlatabileceğini göstermiş olsa da, günümüzün Yapay Zeka ekonomisi benzer bir dönüşümü destekleyecek temel ilkelerden hâlâ yoksundur. Günümüz yapay zekası, büyük miktarda taranmış veri kümeleri üzerinde eğitilen büyük, genel amaçlı modeller tarafından domine edilmektedir. Bu temel modeller inanılmaz derecede büyük olsa da, tüm sorunları çözmek için tasarlandıklarından, genellikle kimseye özellikle etkili bir şekilde hizmet etme eğiliminde olmuyorlar. "Tek tip" mimarisinin niş alanlara, kültürel farklılıklara veya bireysel tercihlere uyarlanması zor olduğundan kırılgan çıktılar, kör noktalar ve gerçek ihtiyaçlarla giderek artan bir kopukluk ortaya çıkıyor.

Yeni nesil yapay zeka artık sadece ölçekle değil, aynı zamanda bağlamsal anlayışla da tanımlanacak; yani modellerin belirli alanları, profesyonel toplulukları ve çeşitli insan bakış açılarını anlama ve bunlara hizmet etme becerisiyle. Ancak bu bağlamsal zekânın farklı girdilere ihtiyacı var: yüksek kaliteli, insan odaklı veriler. İşte şu anda eksik olan tam da budur. Şu anda bu tür verileri ölçmek, tanımlamak, değerlendirmek veya önceliklendirmek için yaygın olarak kabul görmüş mekanizmalar bulunmamaktadır; ayrıca bireylerin, toplulukların veya alan uzmanlarının bakış açılarını katkıda bulunabilecekleri ve hayatlarını giderek daha fazla etkileyen akıllı sistemleri iyileştirebilecekleri açık süreçler de bulunmamaktadır. Sonuç olarak, değer birkaç altyapı sağlayıcısının elinde yoğunlaşırken, kitleler yapay zeka ekonomisinin yükseliş potansiyelinden kopuk kalıyor. Yalnızca yüksek değerli katkıları (veri, geri bildirim, uyum sinyalleri) keşfedebilen, doğrulayabilen ve ödüllendirebilen yeni ilkel tasarımlar yaparak, DeFi'nin gelişmek için güvendiği katılımcı büyüme döngüsünün kilidini açabiliriz.

Kısacası aynı soruyu sormalıyız:

Yaratılan değeri nasıl ölçmeliyiz? Birey merkezli verilerle, aşağıdan yukarıya etkileşimi teşvik eden, kendi kendini güçlendiren bir benimseme çarkını nasıl inşa edebilirsiniz?

DeFi gibi "yapay zekaya dayalı bir ekonomi"nin kilidini açmak için, katılımı yapay zeka fırsatlarına dönüştüren ve böylece bu alanda bugüne kadar görülmemiş ağ etkilerini hızlandıran yeni ilkel unsurları tanımlamamız gerekiyor.

Yapay Zeka Yerel Teknoloji Yığını: Yeni Ekonomi için Yeni İlkeller

Artık sadece cüzdanlar arasında token transferi yapmıyoruz, aynı zamanda verileri modellere giriyor, model çıktılarını kararlara dönüştürüyor ve yapay zeka temsilcileri harekete geçiyor. Bu, tıpkı DeFi ölçümlerinin sermayeyi ölçmesi gibi, zekayı ve uyumu ölçmek için yeni ölçümler ve ilkellikler gerektirir. Örneğin LazAI, yapay zeka verileri, model davranışları ve aracı etkileşimleri için yeni varlık standartları sunarak yapay zeka veri hizalama sorununu çözmek için yeni nesil bir blok zinciri ağı kuruyor.

Aşağıda, zincir üstü yapay zekanın ekonomik değerini tanımlayan birkaç temel ilke özetlenmiştir:

Doğrulanabilir Veri (yeni "Likidite"): Veri, yapay zeka için DeFi için likiditenin anlamıdır; sistemin can damarıdır. Yapay zekada, özellikle büyük modellerde doğru verilere sahip olmak kritik öneme sahiptir. Ancak ham veriler düşük kalitede veya yanıltıcı olabilir ve zincir üzerinde doğrulanabilir yüksek kaliteli verilere ihtiyacımız var. Burada olası ilkel öğeler Veri Kanıtı (PoD)/Veri Değeri Kanıtı'dır (PoDV). Konsept, veri katkılarının değerini yalnızca nicelik bazında değil, aynı zamanda kalite ve yapay zeka performansı üzerindeki etkisi bazında da ölçecek. Bunu likidite madenciliğinin karşılığı olarak düşünün: Faydalı veriler (veya etiketler/geri bildirimler) sağlayan katkıda bulunanlar, verilerinin getirdiği değere göre ödüllendirilecek. Bu tür sistemlere yönelik ilk tasarımlar halihazırda ortaya çıkıyor. Örneğin, bir blockchain projesinin Veri Kanıtı (PoD) konsensüsü, doğrulama için birincil kaynak olarak veriyi dikkate alır (İş Kanıtı'ndaki enerjiye veya Hisse Kanıtı'ndaki sermayeye benzer). Bu sistemde düğümler, katkıda bulundukları verilerin niceliğine, niteliğine ve alakalılığına göre ödüllendirilir.

Bunu genel bir yapay zeka ekonomisine genelleştirirsek, "Toplam Kilitli Veri Değeri (TDVL)"ni bir ölçüt 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 teşhis yapay zekası için doğrulanmış tıbbi görüntülerden oluşan bir havuz, niceliksel değer ve kullanım sağlayabilir. Veri izlenebilirliği (veri kaynağının ve değişiklik geçmişinin anlaşılması) bu göstergenin önemli bir parçası olacak ve yapay zeka modeline girilen verilerin güvenilir ve izlenebilir olmasını sağlayacaktır. Esasında likidite mevcut sermayeyle ilgiliyse, doğrulanabilir veri mevcut bilgiyle ilgilidir. Veri Değerinin Kanıtı (PoDV) gibi metrikler, ağda kilitli olan yararlı bilgi miktarını yakalarken, LazAI'nin Veri Bağlantı Simgesi (DAT) aracılığıyla zincir üstü veri sabitleme, veri likiditesini ölçülebilir ve teşvikli bir ekonomik katman haline getirir.

Model performansı (yeni bir varlık sınıfı): Yapay zeka ekonomisinde, eğitilmiş modeller (veya yapay zeka hizmetleri) kendileri varlık haline gelir; hatta token'lar ve NFT'lerle birlikte yeni bir varlık sınıfı olarak bile düşünülebilirler. Eğitilmiş bir yapay zeka modelinin değeri, ağırlıklarında saklı zekadan kaynaklanır. Peki bu değeri zincir üzerinde nasıl temsil edeceğiz ve ölçeceğiz? Zincir üstü performans kıyaslamalarına veya model sertifikasyonuna ihtiyaç duyabiliriz. Örneğin, modelin standart bir veri kümesindeki doğruluğu veya rekabetçi bir görevdeki kazanma oranı, zincir üzerinde bir performans puanı olarak kaydedilebilir. Bunu, yapay zeka modeliniz için zincir üstü bir "kredi notu" veya KPI olarak düşünün. Bu tür puanlar, model ince ayar yapıldıkça veya veriler güncellendikçe ayarlanabilir. Oraichain gibi projeler, AI model API'lerini güvenilirlik puanlarıyla birleştirmeyi (test vakaları aracılığıyla AI çıktılarının beklentileri karşılayıp karşılamadığını doğrulamayı) zincir üzerinde araştırdı. Yapay zeka tabanlı DeFi'de ("AiFi"), model performansına dayalı stake etme öngörülebilir; örneğin, bir geliştirici modelinin iyi performans gösterdiğine inanıyorsa, token stake edebilir; eğer bağımsız bir zincir üstü denetim performansını doğrularsa, bir ödül alacaklar (eğer model kötü performans gösterirse, hisseyi kaybedecekler). Bu, geliştiricileri dürüstçe raporlamaya ve modeli sürekli iyileştirmeye teşvik edecektir. Bir diğer fikir ise performans meta verilerini taşıyan model NFT'leri tokenleştirmektir; model NFT'lerin "taban fiyatı" pratikliğini yansıtabilir. Bunun gerçekleştiğine dair bazı işaretler görmeye başladık: Bazı yapay zeka pazar yerleri model erişim token'larının alım satımına izin veriyor ve LayerAI (eski adıyla CryptoGPT) gibi protokoller, verileri ve yapay zeka modellerini küresel yapay zeka ekonomisinde ortaya çıkan varlık sınıfları olarak açıkça görüyor. Kısacası, DeFi “Ne kadar para kilitli?” diye sorarken, AI-DeFi “Ne kadar zeka kilitli?” diye soracak. — sadece hesaplama gücü değil (her ne kadar eşit derecede önemli olsa da), aynı zamanda ağda çalışan modellerin performansı ve değeri. Yeni metrikler arasında "model kalitesinin kanıtı" veya zincir üstü yapay zeka performans iyileştirmelerinin zaman serisi endeksi yer alabilir.

Ajan Davranışı ve Faydası (Zincir Üzerindeki Yapay Zeka Ajanları): Yapay zeka tabanlı blok zincirlerine yapılan en heyecan verici ve zorlu ekleme, zincir üzerinde çalışan otonom yapay zeka ajanlarıdır. Bunlar ticaret botları, veri küratörleri, müşteri hizmetleri yapay zekaları veya karmaşık DAO yöneticileri olabilir; esasen ağ üzerinde kullanıcılar adına veya kendi başlarına algılayabilen, karar verebilen ve hareket edebilen yazılım varlıkları. DeFi dünyasında yalnızca temel "robotlar" var; Yapay zeka blok zinciri dünyasında aracılar birinci sınıf ekonomik varlıklar haline gelebilir. Bu durum, acente davranışı, güvenilirliği ve yararlılığı etrafında ölçümlere ihtiyaç duyulmasına neden oldu. “Ajan fayda puanları” veya itibar sistemleri gibi mekanizmalar görebiliriz. Her bir yapay zeka aracısının (belki bir NFT veya yarı-değiştirilebilir token (SFT) kimliğiyle temsil edilir) eylemlerine (görevleri tamamlama, iş birliği yapma vb.) dayalı bir itibar biriktirdiğini düşünün. Bu puanlama türü, kredi puanına veya kullanıcı derecelendirmesine benzer, ancak yapay zeka içindir. Diğer sözleşmeler proxy hizmetine güvenip güvenmemeye karar vermek için bunu kullanabilir. LazAI tarafından önerilen iDAO (birey merkezli DAO) konseptinde, her bir aracı veya kullanıcı varlığının kendi zincir üstü etki alanı ve yapay zeka varlıkları vardır. Bu iDAO'ların veya ajanların ölçülebilir kayıtlar oluşturması öngörülebilir.

Yapay zeka aracılarını tokenleştirmeye ve onlara zincir üstü ölçümler vermeye başlayan platformlar halihazırda mevcut: Örneğin, Rivalz'ın "Roma protokolü", en son itibar ölçümleri zincir üstü kaydedilen NFT tabanlı yapay zeka aracıları (rAgent'lar) yaratıyor. Kullanıcılar bu acenteleri stake edebilir veya ödünç verebilir ve ödülleri acentenin kolektif yapay zeka "kümesi" içindeki performansına ve etkisine bağlıdır. Bu, esasen yapay zeka temsilcileri için DeFi'dir ve temsilci fayda ölçümlerinin önemini gösterir. Gelecekte aktif adresler gibi “aktif AI ajanları” veya işlem hacmi gibi “ajan ekonomik etkisi” gibi kavramları tartışabiliriz.

Dikkat izleri bir başka ilkel şey olabilir: Bir etkenin karar alma sürecinde neye (hangi verilere, sinyallere) dikkat ettiğini kaydetmek. Bu, kara kutu etkenlerini daha şeffaf ve denetlenebilir hale getirebilir ve etkenin başarısını veya başarısızlığını belirli girdilere bağlayabilir. Özetle, aracı davranış ölçütleri hesap verebilirliği ve uyumu sağlayacaktır: Otonom aracıların büyük miktarda parayı veya kritik görevleri yönetmesi sağlanacaksa, güvenilirliklerinin ölçülmesi gerekir. Yüksek bir aracı fayda puanı, zincir üstü yapay zeka aracılarının büyük miktardaki fonları yönetmesi için bir ön koşul haline gelebilir (geleneksel finans alanında yüksek kredi puanının büyük krediler için bir eşik olması gibi).

Kullanım teşvikleri ve AI uyum ölçümleri: Son olarak, AI ekonomisinin faydalı kullanım ve uyumu nasıl teşvik edeceğini düşünmesi gerekir. DeFi, likidite madenciliği, erken kullanıcı airdrop'ları veya ücret iadeleri yoluyla büyümeyi teşvik eder; Yapay zekada yalnızca kullanımı artırmak yeterli değildir, yapay zeka sonuçlarını iyileştiren kullanımı teşvik etmemiz gerekir. Bu noktada yapay zeka uyumuna bağlı metrikler kritik önem taşıyor. Örneğin, insan geri bildirim döngüleri (aşağıda daha ayrıntılı olarak açıklanacak olan kullanıcıların yapay zeka yanıtlarını derecelendirmesi veya iDAO'lar aracılığıyla düzeltmeler sağlaması gibi) kaydedilebilir ve geri bildirim katkıda bulunanlar "uyum avantajları" elde edebilir. Ya da kullanıcıların AI'yı iyileştirmeye zaman ayırması (tercih verileri, düzeltmeler veya yeni kullanım durumları sağlayarak) ödüllendirildiği "dikkat kanıtı" veya "katılım kanıtı"nı hayal edin. Ölçümler; dikkat izleme, yapay zekayı optimize etmek için kaliteli geri bildirim yakalama veya insan dikkati miktarı olabilir.

DeFi'nin TVL'yi ve getirileri izlemek için blok gezginlerine ve gösterge panellerine (DeFi Pulse, DefiLlama gibi) ihtiyaç duyması gibi, AI ekonomisinin de bu AI merkezli göstergeleri izlemek için yeni gezginlere ihtiyacı var - hizalanmış toplam veri miktarını, aktif AI aracılarının sayısını, kümülatif AI yardımcı programı getirilerini vb. gösteren bir "AI-llama" gösterge paneli hayal edin. DeFi ile benzerlikleri var, ancak içerik tamamen yeni.

DeFi tarzı bir yapay zeka çarkına doğru

Yapay zeka için teşvik edici bir çark inşa etmemiz gerekiyor; verileri birinci sınıf bir ekonomik varlık olarak ele alarak, yapay zeka gelişimini kapalı bir işletmeden açık, katılımcı bir ekonomiye dönüştürmeliyiz, tıpkı DeFi'nin finansı kullanıcı odaklı likiditeye sahip açık bir alana dönüştürmesi gibi.

Bu yöndeki erken araştırmalar zaten gerçekleşti. Örneğin, Vana gibi projeler, kullanıcıları veri paylaşımına katıldıkları için ödüllendirmeye başlıyor. Vana ağı, kullanıcıların kişisel veya topluluk verilerini DataDAO'ya (merkezi olmayan veri havuzu) katkıda bulunmalarına ve veri setine özgü tokenlar (ağdaki yerel tokenlarla değiştirilebilir) kazanmalarına olanak tanır. Bu, veri katkıcılarının para kazanmasına yönelik önemli bir adımdır.

Ancak, yalnızca katkıları ödüllendirmek, DeFi'nin patlayıcı çarkını kopyalamak için yeterli değildir. DeFi'de likidite sağlayıcıları yalnızca varlık yatırdıkları için ödüllendirilmiyor, aynı zamanda sağladıkları varlıkların şeffaf bir piyasa değeri bulunuyor ve getiriler gerçek kullanımı (işlem ücretleri, borç verme faizi ve teşvik tokenleri) yansıtıyor. Benzer şekilde, yapay zeka veri ekonomisinin genel ödüllerin ötesine geçip verileri doğrudan fiyatlandırması gerekiyor. Veri kalitesine, kıtlığına veya modellerdeki iyileştirmelere dayalı ekonomik fiyatlandırma yapılmadığı takdirde, sığ teşviklerle karşı karşıya kalma riskiyle karşı karşıya kalırız. Katılımı ödüllendirmek için yalnızca token dağıtmak, nitelikten çok niceliği teşvik edebilir veya token gerçek yapay zeka faydasına sabitlenmediğinde durgunlaşabilir. Yeniliğin gerçek anlamda ortaya çıkması için, katkıda bulunanların verilerinin değeri hakkında piyasa odaklı net sinyaller görmeleri ve bu veriler yapay zeka sistemlerinde gerçekten kullanıldığında ödüllendirilmeleri gerekir.

Verileri doğrudan değerlendirmeye ve ödüllendirmeye odaklanan, veri merkezli bir teşvik döngüsü oluşturan bir altyapıya ihtiyacımız var: İnsanlar ne kadar çok yüksek kaliteli veri katkıda bulunursa, model o kadar iyi olur, daha fazla kullanım ve veri talebi çekilir ve böylece katkıda bulunanların getirileri artar. Bu, yapay zekayı büyük veriler için kapalı bir yarıştan, güvenilir, yüksek kaliteli veriler için açık bir pazara dönüştürecek.

Bu kavramlar gerçek projelere nasıl yansıyor? Örnek olarak LazAI'yi ele alalım; proje, yeni nesil blok zinciri ağını ve merkezi olmayan yapay zeka ekonomisi için temel ilkeleri inşa ediyor.

LazAI'ya Giriş - Yapay Zekayı İnsanlarla Uyumlu Hale Getirme

LazAI, özellikle yapay zeka veri hizalama sorununu çözmek için tasarlanmış yeni nesil bir blok zinciri ağı ve protokolüdür. Yapay zeka verileri, model davranışları ve aracı etkileşimleri için yeni varlık standartları sunarak merkezi olmayan bir yapay zeka ekonomisi için altyapı oluşturur.

LazAl, verileri zincir üzerinde doğrulanabilir, teşvik edilebilir ve programlanabilir hale getirerek yapay zeka uyum sorununu çözmek için en ileri görüşlü yaklaşımlardan birini sunuyor. Aşağıda, Yapay Zeka blok zincirinin yukarıdaki prensipleri nasıl pratiğe döktüğünü göstermek için LazAI çerçevesi örnek olarak kullanılacaktır.

Temel Sorunlar - Veri Uyumsuzluğu ve Adil Teşviklerin Eksikliği

Yapay zeka uyumu genellikle eğitim verilerinin kalitesine bağlıdır ve gelecek, insanlarla uyumlu, güvenilir ve yönetilen yeni veriler gerektirir. Yapay zeka sektörü merkezi, genel amaçlı modellerden bağlamsallaştırılmış, uyumlu zekaya doğru ilerledikçe, altyapının da buna paralel olarak gelişmesi gerekiyor. Yapay zekanın gelecek dönemi uyum, doğruluk ve izlenebilirlik ile tanımlanacak. LazAI, veri hizalaması ve teşvikler konusundaki zorlukları doğrudan ele alıyor ve temel bir çözüm öneriyor: verileri kaynağında hizalayın ve verinin kendisini doğrudan ödüllendirin. Başka bir deyişle, eğitim verilerinin insan bakış açısını doğrulanabilir şekilde temsil ettiğinden, gürültüden arındırılmış/önyargısız olduğundan ve kaliteye, kıtlığa veya modeldeki iyileştirmeye göre ödül verisi olduğundan emin olun. Bu, modellerle uğraşmaktan verilerle boğuşmaya doğru bir paradigma değişimidir.

LazAI yalnızca ilkellikleri tanıtmakla kalmıyor, aynı zamanda veri toplama, fiyatlandırma ve yönetişim için yeni bir paradigma da öneriyor. Temel kavramları arasında veriye dayalı token'lar (DAT) ve birey merkezli DAO'lar (iDAO'lar) yer alır ve bunlar birlikte verilerin fiyatlandırılmasını, izlenebilirliğini ve programlanabilir kullanımını gerçekleştirir.

Doğrulanabilir ve Programlanabilir Veri - Veriye Bağlı Jetonlar (DAT)

LazAI bu hedefe ulaşmak için yeni bir zincir üstü ilkel olan Veriye Bağlı Jetonları (DAT) tanıttı; bu, özellikle yapay zeka veri varlıklandırması için tasarlanmış yeni bir jeton standardıdır. Her DAT, bir zincire bağlı bir veri parçasını ve onun soy bilgisini temsil eder: Katkıda bulunanların kimliği, zaman içindeki evrimi ve kullanım senaryoları. Bu, her veri parçası için doğrulanabilir bir geçmiş oluşturur; Git gibi veri kümeleri için bir sürüm kontrol sistemine benzer, ancak bir blok zincirinin güvenliğiyle. DAT'lar zincir üzerinde var oldukları için programlanabilirler: akıllı sözleşmeler, bunların kullanımına ilişkin kuralları yönetebilir. Örneğin, veri katkıda bulunanlar, DAT'larının (örneğin, bir dizi tıbbi görüntü) yalnızca belirli bir AI modeli tarafından erişilebilir olmasını veya belirli koşullar altında (kod aracılığıyla gizlilik veya etik kısıtlamaların uygulanmasıyla) kullanılmasını belirleyebilirler. Teşvik mekanizması, DAT'ın alınıp satılabilmesi veya stake edilebilmesidir; eğer veriler model için değerliyse, model (veya sahibi) DAT'a erişim elde etmek için ödeme yapabilir. LazAI esasen verilerin tokenleştirildiği ve izlenebilir olduğu bir pazar oluşturuyor. Bu, daha önce tartışılan "doğrulanabilir veri" metriğini doğrudan yansıtıyor: DAT'ı kontrol ederek, doğrulanıp doğrulanmadığını, kaç modelin kullandığını ve model performansında ne tür bir iyileştirme sağladığını teyit edebilirsiniz. Bu tür veriler daha yüksek değerlemeye tabi tutulacaktır. LazAI, verileri zincir üzerinde sabitleyerek ve ekonomik teşvikleri kaliteye bağlayarak yapay zekanın güvenilir ve ölçülebilir verilerle eğitilmesini sağlar. Burada mesele teşvik uyumuyla sorunu çözmektir; iyi veri ödüllendirilir ve öne çıkar.

Birey merkezli DAO (iDAO) çerçevesi

İkinci temel bileşen, bireyleri (kurumlar yerine) karar alma ve veri sahipliğinin merkezine koyarak yapay zeka ekonomisinde yönetim modelini yeniden tanımlayan LazAI’nin iDAO (birey merkezli DAO) konseptidir. Geleneksel DAO'lar sıklıkla kolektif örgütsel hedeflere öncelik verirler ve bu da farkında olmadan bireysel iradeyi zayıflatır. iDAO bu mantığı altüst ediyor. Bunlar, bireylerin, toplulukların veya alan-özelindeki kuruluşların yapay zeka sistemlerine katkıda bulundukları verileri ve modelleri doğrudan sahiplenmelerine, kontrol etmelerine ve doğrulamalarına olanak tanıyan kişiselleştirilmiş yönetim birimleridir. iDAO'lar özelleştirilmiş, uyumlu yapay zekayı mümkün kılar: bir yönetişim çerçevesi olarak, modellerin her zaman katkıda bulunanların değerlerine veya niyetlerine uymasını sağlarlar. Ekonomik açıdan bakıldığında iDAO, yapay zeka davranışını topluluk tarafından programlanabilir hale getiriyor; modelin belirli verileri nasıl kullanacağı, modele kimlerin erişebileceği ve modelin çıktısının faydalarının nasıl dağıtılacağı konusunda kurallar belirlenebiliyor. Örneğin, bir iDAO, yapay zeka modeli çağrıldığında (örneğin bir API isteği veya görev tamamlanması), gelirin bir kısmının ilgili verileri katkıda bulunan DAT sahiplerine iade edileceğini şart koşabilir. Bu, aracı davranışı ile katkıda bulunanların ödülleri arasında doğrudan bir geri bildirim döngüsü oluşturur; bu, likidite sağlayıcı getirilerinin platform kullanımına bağlandığı DeFi'deki mekanizmaya benzer. Ayrıca, iDAO'lar protokoller aracılığıyla birleştirilebilir etkileşimler elde edebilir: bir yapay zeka aracısı (iDAO), müzakere edilen koşullar altında başka bir iDAO'nun verilerini veya modelini çağırabilir.

LazAI'nin çerçevesi, bu ilkelliklere dayanarak merkezi olmayan bir yapay zeka ekonomisi vizyonunu gerçeğe dönüştürüyor. Veri, kullanıcıların sahip olabileceği ve paraya dönüştürebileceği bir varlık haline gelir, modeller özel silolardan işbirlikli projelere taşınır ve benzersiz veri kümelerini düzenleyen bireylerden küçük, uzmanlaşmış modeller oluşturan geliştiricilere kadar her katılımcı, yapay zeka değer zincirinde bir paydaş haline gelir. Bu teşvik uyumunun, DeFi'nin patlayıcı büyümesini taklit etmesi bekleniyor: İnsanlar yapay zekaya katılmanın (veri veya uzmanlık sağlamanın) doğrudan fırsatlara dönüştüğünü fark ettiklerinde, yatırım yapmaya daha fazla motive olacaklar. Katılımcı sayısı arttıkça ağ etkisi devreye giriyor; daha fazla veri daha iyi modellerin ortaya çıkmasını sağlıyor, daha fazla kullanıcıyı çekiyor, bu da daha fazla veri ve talep yaratarak olumlu bir döngü oluşturuyor.

AI Güven Temelinin Oluşturulması: Doğrulanabilir Bilgi İşlem Çerçevesi

Bu ekosistemde, LazAI'nin Doğrulanmış Bilgi İşlem Çerçevesi, güven oluşturmanın temel katmanıdır. Çerçeve, üretilen her DAT'ın, her iDAO (bireyselleştirilmiş özerk organizasyon) kararının ve her teşvik tahsisinin doğrulanabilir bir izlenebilirlik zincirine sahip olmasını sağlayarak, veri sahipliğini uygulanabilir, yönetişim süreçlerini hesap verebilir ve aracı davranışını denetlenebilir hale getirir. iDAO ve DAT'ı teorik kavramlardan güvenilir ve doğrulanabilir sistemlere dönüştürerek, Doğrulanabilir Hesaplama Çerçevesi, güven konusunda varsayımlara dayanmaktan, matematiksel doğrulamaya dayalı kesin garantilere doğru bir paradigma değişimi gerçekleştirir.

Merkezi olmayan yapay zeka ekonomisinin değer gerçekleştirmesi
Bu temel unsurlar kümesinin oluşturulması, merkezi olmayan yapay zeka ekonomisi vizyonunu gerçeğe dönüştürüyor:

Veri varlıklandırması: kullanıcılar veri varlıklarını tutma ve fayda elde etme haklarını onaylayabilir

Model iş birliği: yapay zeka modelleri kapalı adalardan açık iş birliği ürünlerine dönüştürülüyor

Katılım hakları: veri katkıda bulunanlardan dikey model geliştiricilere kadar tüm katılımcılar yapay zeka değer zincirinde paydaş olabilir

Bu teşvik uyumlu tasarımın DeFi'nin büyüme ivmesini taklit etmesi bekleniyor: kullanıcılar yapay zeka inşasına katılmanın (veri veya uzmanlık sağlayarak) doğrudan ekonomik fırsatlara dönüştürülebileceğini fark ettiğinde, katılıma yönelik coşkuları ateşlenecek. Katılımcıların ölçeği genişledikçe ağ etkileri ortaya çıkar; daha yüksek kaliteli veriler daha iyi modellerin ortaya çıkmasını sağlar, daha fazla kullanıcının katılımını sağlar, bu da daha fazla veri talebi yaratır ve kendi kendini güçlendiren bir büyüme çarkı oluşturur.

Sonuç: Açık Yapay Zeka Ekonomisine Doğru

DeFi'nin yolculuğu, doğru ilkel yaklaşımların benzeri görülmemiş bir büyümeyi tetikleyebileceğini gösteriyor. Benzer bir atılımın, yapay zeka tabanlı ekonomide de eşiğindeyiz. Veri ve uyumu önemseyen yeni ilkelleri tanımlayıp uygulayarak, yapay zeka gelişimini merkezi bir mühendislik çabasından, topluluk odaklı, merkezi olmayan bir çabaya dönüştürebiliriz. Bu yolculuk zorluklar olmadan gerçekleşmeyecek: Ekonomik mekanizmaların nicelikten çok niteliğe öncelik vermesini sağlamak ve veri teşviklerinin gizliliği veya adaleti tehlikeye atmasını önleyen etik tuzaklardan kaçınmak gerekiyor. Ama istikamet belli. LazAI’nin DAT ve iDAO gibi uygulamaları, “insan-uyumlu yapay zeka”nın soyut kavramını, mülkiyet ve yönetişimin somut mekanizmalarına dönüştürmenin yolunu açıyor.

Erken dönem DeFi'nin TVL'yi, likidite madenciliğini ve yönetimini deneyler yoluyla optimize etmesi gibi, AI ekonomisi de yeni ilkelliklerini yineleyecek. Gelecekte, veri değerinin ölçülmesi, adil ödül dağıtımı, yapay zeka aracı uyumu ve faydaları etrafında tartışmalar ve yenilikler ortaya çıkacaktır. Bu makale, yapay zekayı demokratikleştirebilecek teşvik modellerinin yalnızca yüzeyini çiziyor ve açık tartışmaya ve daha fazla araştırmaya ilham vermeyi umuyor: Daha fazla yapay zeka temelli ekonomik ilkellik nasıl tasarlayabiliriz? Beklenmeyen sonuçlar veya fırsatlar neler olabilir? Geniş bir topluluğu dahil ederek, yalnızca teknolojik olarak gelişmiş değil, aynı zamanda ekonomik olarak kapsayıcı ve insani değerlerle uyumlu bir yapay zeka geleceği inşa etme olasılığımız daha yüksektir.

DeFi'nin üstel büyümesi sihir değil; teşvik uyumuyla sağlanıyor. Bugün, aynı şeyi veriler ve modellerle yaparak bir yapay zeka rönesansı yaratma fırsatına sahibiz. Katılımı fırsata, fırsatları da ağ etkilerine dönüştürerek, dijital çağda değer yaratımını ve dağıtımını yeniden şekillendiren yapay zeka için bir çarkı harekete geçirebiliriz.

Geleceği birlikte inşa edelim; doğrulanabilir bir veri seti, uyumlu bir yapay zeka aracısı ve yeni bir ilkel ile başlayalım.

Orijinal bağlantı

Bu makale bir katkıya dayanmaktadır ve BlockBeats'in görüşlerini temsil etmemektedir

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia