লেখক: ভিটালিক বুটেরিন এর মাধ্যমে ভিটালিক বুটেরিন ব্লগ
প্রতিক্রিয়া এবং আলোচনার জন্য ওয়ার্ল্ডকয়েন এবং মডুলাস ল্যাবস টিম, জিনুয়ান সান, মার্টিন কোপেলম্যান এবং ইলিয়া পোলোসুখিনকে বিশেষ ধন্যবাদ।
বছরের পর বছর ধরে অনেক লোক আমাকে একই প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেছে: কি? ছেদ ক্রিপ্টো এবং এআই এর মধ্যে যা আমি সবচেয়ে ফলপ্রসূ বলে মনে করি? এটি একটি যুক্তিসঙ্গত প্রশ্ন: ক্রিপ্টো এবং এআই গত দশকের দুটি প্রধান গভীর (সফ্টওয়্যার) প্রযুক্তি প্রবণতা, এবং এটি ঠিক সেখানেই মনে হয় অবশ্যই দুজনের মধ্যে একরকম সংযোগ হোক। একটি সুপারফিসিয়াল ভাইব স্তরে সমন্বয়ের সাথে আসা সহজ: ক্রিপ্টো বিকেন্দ্রীকরণ করতে পারে AI কেন্দ্রীকরণের ভারসাম্য বজায় রাখুন, AI অস্বচ্ছ এবং ক্রিপ্টো স্বচ্ছতা নিয়ে আসে, AI এর ডেটা প্রয়োজন এবং ব্লকচেইনগুলি ডেটা সঞ্চয় ও ট্র্যাক করার জন্য ভাল৷ কিন্তু বছরের পর বছর ধরে, যখন লোকেরা আমাকে একটি স্তর গভীরভাবে খনন করতে এবং নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন সম্পর্কে কথা বলতে বলবে, তখন আমার প্রতিক্রিয়া একটি হতাশাজনক ছিল: "হ্যাঁ কিছু জিনিস আছে তবে তেমন কিছু নয়"।
গত তিন বছরে অনেক বেশি শক্তিশালী AI এর উত্থান ঘটেছে আধুনিক আকারে এলএলএম, এবং শুধু ব্লকচেইন স্কেলিং সলিউশন নয় বরং আরও অনেক শক্তিশালী ক্রিপ্টোর উত্থান ZKPs, এফএইচই, (দুই-দল এবং N-দল) এমপিসি, আমি এই পরিবর্তন দেখতে শুরু করছি. ব্লকচেইন ইকোসিস্টেমের ভিতরে AI এর কিছু প্রতিশ্রুতিশীল অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে, বা ক্রিপ্টোগ্রাফি সহ AI, যদিও এআই কীভাবে প্রয়োগ করা হয় সে সম্পর্কে সতর্ক হওয়া গুরুত্বপূর্ণ। একটি বিশেষ চ্যালেঞ্জ হল: ক্রিপ্টোগ্রাফিতে, ওপেন সোর্স হল কিছু সত্যিকারের সুরক্ষিত করার একমাত্র উপায়, কিন্তু AI-তে, একটি মডেল (বা এমনকি এর প্রশিক্ষণের ডেটা) উন্মুক্ত অনেক বেড়ে যায় এর দুর্বলতা প্রতিপক্ষের মেশিন লার্নিং আক্রমণ এই পোস্টটি বিভিন্ন উপায়ে শ্রেণীবিভাগের মধ্য দিয়ে যাবে যা ক্রিপ্টো + এআই ছেদ করতে পারে এবং প্রতিটি বিভাগের সম্ভাবনা এবং চ্যালেঞ্জগুলি।
একটি থেকে ক্রিপ্টো+এআই ইন্টারসেকশনের একটি উচ্চ-স্তরের সারাংশ uETH ব্লগ পোস্ট. কিন্তু একটি কংক্রিট অ্যাপ্লিকেশনে এই সমন্বয়গুলির কোনটি উপলব্ধি করতে আসলে কী লাগে?
চারটি প্রধান বিভাগ
AI একটি খুব বিস্তৃত ধারণা: আপনি "AI" কে অ্যালগরিদমগুলির সেট হিসাবে ভাবতে পারেন যেগুলি আপনি স্পষ্টভাবে নির্দিষ্ট করে তৈরি করেননি, বরং একটি বড় গণনামূলক স্যুপ নাড়াচাড়া করে এবং এক ধরণের অপ্টিমাইজেশান চাপ দিয়ে তৈরি করেন যা স্যুপের দিকে ধাবিত করে। আপনি চান যে বৈশিষ্ট্য সঙ্গে অ্যালগরিদম উত্পাদন. এই বর্ণনাটি অবশ্যই বরখাস্ত করা উচিত নয়: এটি অন্তর্ভুক্ত দ্য প্রক্রিয়া যে নির্মিত আমরা প্রথম স্থানে মানুষ! কিন্তু এর মানে এই যে এআই অ্যালগরিদমগুলির কিছু সাধারণ বৈশিষ্ট্য রয়েছে: তাদের এমন কাজ করার ক্ষমতা যা অত্যন্ত শক্তিশালী, সাথে হুডের নীচে কী ঘটছে তা আমাদের জানা বা বোঝার ক্ষমতার সীমাবদ্ধতা।
AI শ্রেণীবদ্ধ করার অনেক উপায় আছে; এই পোস্টের উদ্দেশ্যে, যা এআই এবং ব্লকচেইনের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া সম্পর্কে কথা বলে (যার জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে "গেমস" তৈরি করা), আমি এটিকে নিম্নরূপ শ্রেণীবদ্ধ করব:
- একটি খেলায় একজন খেলোয়াড় হিসেবে AI [সর্বোচ্চ কার্যক্ষমতা]: AIগুলি এমন প্রক্রিয়ায় অংশগ্রহণ করে যেখানে প্রণোদনার চূড়ান্ত উত্সটি আসে মানুষের ইনপুট সহ একটি প্রোটোকল থেকে।
- গেমের একটি ইন্টারফেস হিসাবে AI [উচ্চ সম্ভাবনা, কিন্তু ঝুঁকি সহ]: AIs ব্যবহারকারীদের তাদের চারপাশের ক্রিপ্টো জগত বুঝতে এবং তাদের আচরণ (অর্থাৎ স্বাক্ষরিত বার্তা এবং লেনদেন) তাদের উদ্দেশ্যের সাথে মিলে যায় এবং তারা প্রতারিত বা প্রতারণার শিকার না হয় তা নিশ্চিত করতে সহায়তা করে।
- খেলার নিয়ম হিসাবে AI [খুব সাবধানে চলুন]: ব্লকচেইন, ডিএও এবং অনুরূপ মেকানিজম সরাসরি AI-তে কল করছে। যেমন ভাবুন। "এআই বিচারকরা"
- গেমের উদ্দেশ্য হিসেবে AI [দীর্ঘমেয়াদী কিন্তু কৌতূহলী]: ব্লকচেইন, DAO এবং অনুরূপ মেকানিজম ডিজাইন করা একটি AI তৈরি এবং বজায় রাখার লক্ষ্যে যা অন্য উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে, ক্রিপ্টো বিটগুলি ব্যবহার করে হয় প্রশিক্ষণকে আরও ভালভাবে উৎসাহিত করা বা AI-কে ব্যক্তিগত ডেটা ফাঁস করা বা অপব্যবহার করা থেকে রোধ করা।
আমাদের একে একে এই মাধ্যমে যেতে দিন.
একটি খেলায় একজন খেলোয়াড় হিসেবে এ.আই
এটি আসলে একটি বিভাগ যা প্রায় এক দশক ধরে বিদ্যমান, অন্তত তখন থেকে অন-চেইন বিকেন্দ্রীভূত এক্সচেঞ্জ (DEXes) উল্লেখযোগ্য ব্যবহার দেখতে শুরু করে। যে কোন সময় একটি বিনিময় আছে, সালিসি মাধ্যমে অর্থ উপার্জন করার একটি সুযোগ আছে, এবং বট মানুষের চেয়ে অনেক ভাল সালিশ করতে পারে. এই ব্যবহারের কেসটি দীর্ঘকাল ধরে বিদ্যমান রয়েছে, এমনকি আমাদের আজকের তুলনায় অনেক সহজ AI সহ, কিন্তু শেষ পর্যন্ত এটি একটি খুব বাস্তব AI + ক্রিপ্টো ইন্টারসেকশন। অতি সম্প্রতি, আমরা MEV আরবিট্রেজ বট দেখেছি প্রায়ই একে অপরকে শোষণ করে. যেকোন সময় আপনার কাছে একটি ব্লকচেইন অ্যাপ্লিকেশন থাকে যাতে নিলাম বা ট্রেডিং জড়িত থাকে, আপনার কাছে আরবিট্রেজ বট থাকবে।
কিন্তু AI আরবিট্রেজ বটগুলি হল একটি অনেক বড় বিভাগের প্রথম উদাহরণ, যা আমি আশা করি শীঘ্রই অন্যান্য অনেক অ্যাপ্লিকেশন অন্তর্ভুক্ত করা শুরু করবে। AIOmen এর সাথে দেখা করুন একটি ভবিষ্যদ্বাণী বাজারের ডেমো যেখানে AIs খেলোয়াড়:
এর একটি প্রতিক্রিয়া হল চলমান UX উন্নতির দিকে নির্দেশ করা পলিমার্কেট বা অন্যান্য নতুন ভবিষ্যদ্বাণী বাজার, এবং আশা করি যে তারা সফল হবে যেখানে পূর্ববর্তী পুনরাবৃত্তি ব্যর্থ হয়েছে। সব পরে, গল্প যায়, মানুষ বাজি ইচ্ছুক খেলাধুলায় কোটি কোটি টাকা, তাহলে কেন মানুষ মার্কিন নির্বাচন বা বাজি পর্যাপ্ত টাকা নিক্ষেপ করবে না LK99 গুরুতর খেলোয়াড়দের আসা শুরু করার জন্য এটি বোঝাতে শুরু করে? কিন্তু এই যুক্তিটি সত্য যে, ভাল, পূর্ববর্তী পুনরাবৃত্তির সাথে লড়াই করতে হবে আছে স্কেলের এই স্তরে পৌঁছতে ব্যর্থ হয়েছে (অন্তত তাদের সমর্থকদের স্বপ্নের তুলনায়), এবং তাই আপনার প্রয়োজন বলে মনে হচ্ছে নতুন কিছু পূর্বাভাস বাজার সফল করতে. এবং তাই একটি ভিন্ন প্রতিক্রিয়া হল ভবিষ্যদ্বাণী বাজার বাস্তুতন্ত্রের একটি নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের দিকে নির্দেশ করা যা আমরা 2020-এর দশকে দেখার আশা করতে পারি যা আমরা 2010-এর দশকে দেখিনি: AIs দ্বারা সর্বব্যাপী অংশগ্রহণের সম্ভাবনা.
AIs প্রতি ঘন্টায় $1 এরও কম সময় কাজ করতে ইচ্ছুক, এবং তাদের কাছে একটি বিশ্বকোষের জ্ঞান আছে – এবং যদি তা যথেষ্ট না হয়, তাহলে তারা রিয়েল-টাইম ওয়েব অনুসন্ধান ক্ষমতার সাথেও একত্রিত হতে পারে। আপনি যদি একটি বাজার তৈরি করেন এবং $50 এর তারল্য ভর্তুকি দেন, মানুষ বিড করার জন্য যথেষ্ট যত্ন নেবে না, কিন্তু হাজার হাজার AI সহজেই সমস্ত প্রশ্নে ঝাঁপিয়ে পড়বে এবং তারা যতটা সম্ভব সেরা অনুমান করবে। যেকোনো একটি প্রশ্নে ভালো কাজ করার প্রণোদনা ছোট হতে পারে, কিন্তু ভালো ভবিষ্যদ্বাণী করে এমন একটি AI তৈরির প্রণোদনা সাধারণভাবে লাখে হতে পারে। উল্লেখ্য যে সম্ভাব্য, অধিকাংশ প্রশ্নের বিচার করার জন্য আপনার মানুষের প্রয়োজন নেই: আপনি একটি মাল্টি-রাউন্ড বিবাদ সিস্টেমের মত ব্যবহার করতে পারেন দৈবজ্ঞ অথবা ক্লেরোস, যেখানে AIsও আগের রাউন্ডে অংশগ্রহণ করবে। মানুষের কেবলমাত্র সেই কয়েকটি ক্ষেত্রে প্রতিক্রিয়া জানাতে হবে যেখানে একের পর এক ক্রমবর্ধমান ঘটনা ঘটেছে এবং উভয় পক্ষের দ্বারা বিপুল পরিমাণ অর্থ সংঘটিত হয়েছে।
এটি একটি শক্তিশালী আদিম, কারণ একবার একটি "ভবিষ্যদ্বাণী বাজার" এই ধরনের একটি মাইক্রোস্কোপিক স্কেলে কাজ করার জন্য তৈরি করা যেতে পারে, আপনি অন্যান্য অনেক ধরণের প্রশ্নের জন্য "ভবিষ্যদ্বাণী বাজার" আদিম পুনরায় ব্যবহার করতে পারেন:
- এই সামাজিক মিডিয়া পোস্ট কি [ব্যবহারের শর্তাবলী] অধীনে গ্রহণযোগ্য?
- স্টক X এর দাম কি হবে (যেমন দেখুন নুমেরই)
- এই অ্যাকাউন্টটি কি আসলেই ইলন মাস্ক আমাকে মেসেজ করছে?
- একটি অনলাইন টাস্ক মার্কেটপ্লেসে এই কাজ জমা কি গ্রহণযোগ্য?
- https://examplefinance.network-এ ড্যাপ কি একটি কেলেঙ্কারী?
- Is
0x1b54....98c3
আসলে "ক্যাসিনু ইনু" ERC20 টোকেনের ঠিকানা?
আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে এই ধারণাগুলির অনেকগুলি সেই দিকে যায় যা আমি বলেছিলাম "তথ্য প্রতিরক্ষা" ভিতরে . বিস্তৃতভাবে সংজ্ঞায়িত, প্রশ্ন হল: আমরা কীভাবে ব্যবহারকারীদের সত্য এবং মিথ্যা তথ্য আলাদা করতে এবং কেলেঙ্কারী সনাক্ত করতে সহায়তা করব, সঠিক এবং ভুল সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য কেন্দ্রীভূত কর্তৃপক্ষকে ক্ষমতায় না দিয়ে কে সেই অবস্থানের অপব্যবহার করতে পারে? একটি মাইক্রো স্তরে, উত্তর হতে পারে "AI"। কিন্তু একটি ম্যাক্রো স্তরে, প্রশ্ন হল: কে এআই তৈরি করে? AI হল সেই প্রক্রিয়ার প্রতিফলন যা এটি তৈরি করেছে এবং তাই পক্ষপাতিত্ব এড়াতে পারে না। সুতরাং, একটি উচ্চ-স্তরের খেলার প্রয়োজন রয়েছে যা বিচার করে যে বিভিন্ন AI কতটা ভাল করছে, যেখানে AIগুলি খেলায় খেলোয়াড় হিসাবে অংশগ্রহণ করতে পারে।.
এআই-এর এই ব্যবহার, যেখানে AIগুলি এমন একটি ব্যবস্থায় অংশগ্রহণ করে যেখানে তারা শেষ পর্যন্ত পুরস্কৃত বা শাস্তি পায় (সম্ভাব্যভাবে) একটি অন-চেইন প্রক্রিয়া যা মানুষের কাছ থেকে ইনপুট সংগ্রহ করে (এটিকে বিকেন্দ্রীভূত বাজার-ভিত্তিক বলে। আরএলএইচএফ?), এমন কিছু যা আমি মনে করি সত্যিই খোঁজার যোগ্য। এই ধরনের ব্যবহারের ক্ষেত্রে আরও দেখার জন্য এখনই সঠিক সময়, কারণ ব্লকচেইন স্কেলিং শেষ পর্যন্ত সফল হচ্ছে, "মাইক্রো-" যেকোন কিছুকে শেষ পর্যন্ত কার্যকরী অন-চেইনে পরিণত করে, যখন এটি প্রায়শই আগে ছিল না।
অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি সম্পর্কিত বিভাগ অত্যন্ত স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টদের দিকে যায় আরও ভাল সহযোগিতা করার জন্য ব্লকচেইন ব্যবহার করে, অর্থপ্রদানের মাধ্যমে হোক বা বিশ্বাসযোগ্য প্রতিশ্রুতি দেওয়ার জন্য স্মার্ট চুক্তি ব্যবহারের মাধ্যমে।
গেমের ইন্টারফেস হিসেবে এআই
একটি ধারণা যে আমি আমার মধ্যে আনা উপর লেখা এই ধারণাটি হল যে ব্যবহারকারী-মুখী সফ্টওয়্যার লেখার একটি বাজার সুযোগ রয়েছে যা ব্যবহারকারীরা নেভিগেট করা অনলাইন জগতের বিপদগুলিকে ব্যাখ্যা এবং চিহ্নিত করার মাধ্যমে ব্যবহারকারীদের স্বার্থ রক্ষা করবে৷ এর একটি ইতিমধ্যে বিদ্যমান উদাহরণ হল মেটামাস্কের স্ক্যাম সনাক্তকরণ বৈশিষ্ট্য:
সম্ভবত, এই ধরনের সরঞ্জামগুলি AI দিয়ে সুপার-চার্জ করা যেতে পারে। আপনি কোন ধরনের ড্যাপে অংশ নিচ্ছেন, আপনি স্বাক্ষর করছেন এমন আরও জটিল ক্রিয়াকলাপের ফলাফল, একটি নির্দিষ্ট টোকেন আসল কিনা (যেমন। BITCOIN
শুধুমাত্র অক্ষরের একটি স্ট্রিং নয়, এটি একটি প্রকৃত ক্রিপ্টোকারেন্সির নাম, যেটি একটি ERC20 টোকেন নয় এবং যার দাম $0.045-এর চেয়ে বেশি, এবং একটি আধুনিক LLM এটি জানবে), ইত্যাদি। এই দিক থেকে সমস্ত উপায়ে যেতে শুরু করা প্রকল্প রয়েছে (যেমন ল্যাংচেইন ওয়ালেট, যা a হিসাবে AI ব্যবহার করে প্রাথমিক ইন্টারফেস). আমার নিজের মতামত হল যে বিশুদ্ধ AI ইন্টারফেসগুলি সম্ভবত এই মুহূর্তে খুব ঝুঁকিপূর্ণ কারণ এটি ঝুঁকি বাড়ায় অন্যান্য ধরনের ত্রুটি, কিন্তু AI একটি আরও প্রচলিত ইন্টারফেসের পরিপূরক খুব কার্যকর হচ্ছে।
উল্লেখ যোগ্য একটি বিশেষ ঝুঁকি আছে. আমি নীচের "খেলার নিয়ম হিসাবে AI" বিভাগে এটিতে আরও প্রবেশ করব, তবে সাধারণ সমস্যাটি হ'ল প্রতিপক্ষের মেশিন লার্নিং: যদি একজন ব্যবহারকারীর একটি ওপেন-সোর্স ওয়ালেটের মধ্যে একটি AI সহকারীর অ্যাক্সেস থাকে, তাহলে খারাপ লোকদেরও সেই AI সহকারীর অ্যাক্সেস থাকবে, এবং তাই তাদের স্ক্যামগুলিকে ট্রিগার না করার জন্য অপ্টিমাইজ করার সীমাহীন সুযোগ থাকবে। যে মানিব্যাগ এর প্রতিরক্ষা. সমস্ত আধুনিক AI-তে কোথাও না কোথাও বাগ রয়েছে, এবং প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার জন্য এটি খুব কঠিন নয়, এমনকি শুধুমাত্র একটি মডেলে সীমিত অ্যাক্সেস, তাদের খুঁজে পেতে.
এখানেই "অন-চেইন মাইক্রো-মার্কেটে অংশগ্রহণকারী AIগুলি" আরও ভাল কাজ করে: প্রতিটি পৃথক AI একই ঝুঁকির জন্য ঝুঁকিপূর্ণ, কিন্তু আপনি ইচ্ছাকৃতভাবে কয়েক ডজন লোকের একটি উন্মুক্ত ইকোসিস্টেম তৈরি করছেন যা ক্রমাগতভাবে পুনরাবৃত্তি করে এবং তাদের উন্নতি করে চলেছে। তদ্ব্যতীত, প্রতিটি পৃথক এআই বন্ধ রয়েছে: সিস্টেমের সুরক্ষা নিয়মের উন্মুক্ততা থেকে আসে খেলা, প্রত্যেকের অভ্যন্তরীণ কাজ নয় খেলোয়াড়.
সারাংশ: AI ব্যবহারকারীদের সরল ভাষায় কী ঘটছে তা বুঝতে সাহায্য করতে পারে, এটি একটি রিয়েল-টাইম টিউটর হিসাবে কাজ করতে পারে, এটি ব্যবহারকারীদের ভুল থেকে রক্ষা করতে পারে, কিন্তু দূষিত ভুল তথ্যদাতা এবং স্ক্যামারদের বিরুদ্ধে সরাসরি এটি ব্যবহার করার চেষ্টা করার সময় সতর্ক করা যেতে পারে।
খেলার নিয়ম হিসাবে AI
এখন, আমরা এমন একটি অ্যাপ্লিকেশনে পৌঁছেছি যা নিয়ে অনেক লোক উত্তেজিত, কিন্তু আমি মনে করি এটি সবচেয়ে ঝুঁকিপূর্ণ, এবং যেখানে আমাদের সবচেয়ে সাবধানে চলা উচিত: যাকে আমি বলি AIs খেলার নিয়মের অংশ। এটি "এআই বিচারক" সম্পর্কে মূলধারার রাজনৈতিক অভিজাতদের মধ্যে উত্তেজনার সাথে সম্পর্কযুক্ত (যেমন দেখুন এই নিবন্ধটি "ওয়ার্ল্ড গভর্নমেন্ট সামিট" এর ওয়েবসাইটে), এবং ব্লকচেইন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এই ইচ্ছাগুলির অ্যানালগ রয়েছে৷ যদি একটি ব্লকচেইন-ভিত্তিক স্মার্ট চুক্তি বা একটি DAO-এর একটি বিষয়গত সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রয়োজন হয় (যেমন, একটি নির্দিষ্ট কাজের পণ্য কি একটি কাজের জন্য-ভাড়ার চুক্তিতে গ্রহণযোগ্য? যা আশাবাদের মতো একটি প্রাকৃতিক-ভাষার সংবিধানের সঠিক ব্যাখ্যা) শিকলের আইন?), আপনি কি এই নিয়মগুলি কার্যকর করতে সাহায্য করার জন্য একটি AI কে কেবল চুক্তি বা DAO এর অংশ হতে পারেন?
এই হল যেখানে প্রতিপক্ষের মেশিন লার্নিং একটি অত্যন্ত কঠিন চ্যালেঞ্জ হতে যাচ্ছে. মৌলিক দুই-বাক্য যুক্তি কেন নিম্নরূপ:
যদি একটি এআই মডেল যা একটি মেকানিজমের মূল ভূমিকা পালন করে তা বন্ধ হয়ে যায়, আপনি এর অভ্যন্তরীণ কাজগুলি যাচাই করতে পারবেন না এবং তাই এটি একটি কেন্দ্রীভূত অ্যাপ্লিকেশনের চেয়ে ভাল নয়। যদি এআই মডেলটি খোলা থাকে, তাহলে একজন আক্রমণকারী স্থানীয়ভাবে এটি ডাউনলোড এবং অনুকরণ করতে পারে এবং মডেলটিকে ঠকাতে ব্যাপকভাবে অপ্টিমাইজ করা আক্রমণ ডিজাইন করতে পারে, যা তারা লাইভ নেটওয়ার্কে পুনরায় চালাতে পারে।
এখন, এই ব্লগের ঘন ঘন পাঠকরা (বা ক্রিপ্টোভার্সের বাসিন্দারা) ইতিমধ্যেই আমার চেয়ে এগিয়ে যাচ্ছেন, এবং ভাবছেন: কিন্তু অপেক্ষা করুন! আমাদের কাছে অভিনব শূন্য জ্ঞানের প্রমাণ এবং ক্রিপ্টোগ্রাফির অন্যান্য সত্যিই দুর্দান্ত ফর্ম রয়েছে। অবশ্যই আমরা কিছু ক্রিপ্টো-জাদু করতে পারি, এবং মডেলের ভিতরের কাজগুলি লুকিয়ে রাখতে পারি যাতে আক্রমণকারীরা আক্রমণগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে না পারে, কিন্তু একই সময়ে প্রমাণ করা যে মডেলটি সঠিকভাবে কার্যকর করা হচ্ছে, এবং অন্তর্নিহিত ডেটার একটি যুক্তিসঙ্গত সেটে একটি যুক্তিসঙ্গত প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া ব্যবহার করে নির্মিত হয়েছিল!
সাধারণত, এই ঠিক আমি এই ব্লগে এবং আমার অন্যান্য লেখায় উভয়ের পক্ষে যে চিন্তাভাবনা করি। কিন্তু এআই-সম্পর্কিত গণনার ক্ষেত্রে, দুটি প্রধান আপত্তি রয়েছে:
- ক্রিপ্টোগ্রাফিক ওভারহেড: একটি SNARK (বা MPC বা…) এর ভিতরে কিছু করা "স্পষ্টভাবে" করার চেয়ে অনেক কম দক্ষ। প্রদত্ত যে AI ইতিমধ্যেই খুব কম্পিউটেশনাল-ইনটেনসিভ, ক্রিপ্টোগ্রাফিক ব্ল্যাক বক্সের ভিতরে AI করা কি এমনকি গণনাগতভাবে কার্যকর?
- ব্ল্যাক-বক্স প্রতিপক্ষের মেশিন লার্নিং আক্রমণ: এআই মডেলগুলির বিরুদ্ধে আক্রমণগুলিকে অপ্টিমাইজ করার উপায় রয়েছে৷ এমনকি অনেক কিছু না জেনেও মডেলের অভ্যন্তরীণ কাজ সম্পর্কে। আর লুকিয়ে থাকলে খুব বেশী, যে কেউ প্রশিক্ষণের ডেটা বেছে নেয় তার জন্য আপনি এটিকে খুব সহজ করে দেওয়ার ঝুঁকি নিয়ে মডেলটিকে দূষিত করতে পারেন বিষণ হামলা.
এই দুটিই জটিল খরগোশের গর্ত, তাই আসুন আমরা একে একে একে একে প্রবেশ করি।
ক্রিপ্টোগ্রাফিক ওভারহেড
ক্রিপ্টোগ্রাফিক গ্যাজেটগুলি, বিশেষ করে ZK-SNARKs এবং MPC-এর মতো সাধারণ-উদ্দেশ্যগুলির উচ্চ ওভারহেড রয়েছে৷ একটি ইথেরিয়াম ব্লক একটি ক্লায়েন্টকে সরাসরি যাচাই করতে কয়েকশ মিলিসেকেন্ড সময় নেয়, কিন্তু এই ধরনের ব্লকের সঠিকতা প্রমাণ করতে একটি ZK-SNARK তৈরি করতে কয়েক ঘণ্টা সময় লাগতে পারে। অন্যান্য ক্রিপ্টোগ্রাফিক গ্যাজেটগুলির সাধারণ ওভারহেড, যেমন MPC, আরও খারাপ হতে পারে। এআই কম্পিউটেশন ইতিমধ্যেই ব্যয়বহুল: সবচেয়ে শক্তিশালী এলএলএমগুলি স্বতন্ত্র শব্দগুলিকে মানুষের পড়ার চেয়ে কিছুটা দ্রুত আউটপুট করতে পারে, প্রায়শই বহু মিলিয়ন ডলারের গণনামূলক খরচ উল্লেখ না করে। প্রশিক্ষণ মডেলগুলি শীর্ষ-স্তরের মডেল এবং মডেলগুলির মধ্যে গুণমানের পার্থক্য যা অনেক বেশি অর্থনৈতিক করার চেষ্টা করে প্রশিক্ষণ খরচ or পরামিতি গণনা বড়. প্রথম নজরে, এটি ক্রিপ্টোগ্রাফিতে মোড়ানোর মাধ্যমে AI-তে গ্যারান্টি যুক্ত করার চেষ্টা করার পুরো প্রকল্পটি নিয়ে সন্দেহ করার একটি খুব ভাল কারণ।
ভাগ্যক্রমে, যদিও, এআই ক খুব নির্দিষ্ট ধরনের গণনার, যা এটিকে সব ধরণের অপ্টিমাইজেশনের জন্য উপযুক্ত করে তোলে ZK-EVM-এর মতো আরও "অসংগঠিত" ধরনের গণনা থেকে উপকৃত হতে পারে না। আসুন একটি এআই মডেলের মৌলিক কাঠামো পরীক্ষা করা যাক:
y = max(x, 0)
) অ্যাসিম্পটোটিকভাবে, ম্যাট্রিক্স গুণনগুলি বেশিরভাগ কাজ নেয়: দুই গুণ করা N*N
ম্যাট্রিক্স �(�2.8) সময় লাগে, যেখানে নন-লিনিয়ার অপারেশনের সংখ্যা অনেক কম। এটি ক্রিপ্টোগ্রাফির জন্য সত্যিই সুবিধাজনক, কারণ ক্রিপ্টোগ্রাফির অনেক রূপ রৈখিক ক্রিয়াকলাপ করতে পারে (যা ম্যাট্রিক্স গুণিতক, অন্তত যদি আপনি মডেলটি এনক্রিপ্ট করেন তবে এতে ইনপুট না করেন) প্রায় "বিনামূল্যে".
আপনি যদি একজন ক্রিপ্টোগ্রাফার হন, আপনি সম্ভবত ইতিমধ্যেই এর প্রসঙ্গে একটি অনুরূপ ঘটনার কথা শুনেছেন হোমোমরফিক এনক্রিপশন: পারফর্ম করছে সংযোজন এনক্রিপ্ট করা সাইফারটেক্সট সত্যিই সহজ, কিন্তু গুণ অবিশ্বাস্যভাবে কঠিন এবং আমরা 2009 সাল পর্যন্ত সীমাহীন গভীরতার সাথে এটি করার কোনো উপায় খুঁজে পাইনি।
ZK-SNARK-এর জন্য, সমতুল্য 2013 থেকে এই ধরনের প্রোটোকল, যা দেখান a 4x এর কম ম্যাট্রিক্স গুণন প্রমাণ করার উপর ওভারহেড। দুর্ভাগ্যবশত, নন-লিনিয়ার লেয়ারের ওভারহেড এখনও তাৎপর্যপূর্ণ, এবং অনুশীলনে সেরা বাস্তবায়নগুলি প্রায় 200x এর ওভারহেড দেখায়। তবে আরও গবেষণার মাধ্যমে এটিকে অনেকাংশে কমিয়ে আনা যাবে বলে আশা করা যায়; দেখা রায়ান কাও থেকে এই উপস্থাপনা GKR এবং আমার নিজের উপর ভিত্তি করে একটি সাম্প্রতিক পদ্ধতির জন্য GKR এর প্রধান উপাদান কিভাবে কাজ করে তার সরলীকৃত ব্যাখ্যা.
কিন্তু অনেক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য, আমরা শুধু চাই না প্রমাণ করা যে একটি AI আউটপুট সঠিকভাবে গণনা করা হয়েছিল, আমরাও চাই মডেল লুকান. এর জন্য নিরীহ পন্থা রয়েছে: আপনি মডেলটিকে বিভক্ত করতে পারেন যাতে সার্ভারের একটি ভিন্ন সেট অপ্রয়োজনীয়ভাবে প্রতিটি স্তর সংরক্ষণ করে, এবং আশা করি যে কিছু সার্ভারের কিছু স্তর ফাঁস করে খুব বেশি ডেটা ফাঁস না করে। কিন্তু এর আশ্চর্যজনকভাবে কার্যকর রূপও রয়েছে বিশেষ মাল্টি-পার্টি গণনা.
উভয় ক্ষেত্রেই, গল্পের নৈতিকতা একই: একটি AI গণনার সবচেয়ে বড় অংশ হল ম্যাট্রিক্স গুণন, যার জন্য এটি করা সম্ভব খুবই কার্যকরী ZK-SNARKs বা MPCs (বা এমনকি FHE), এবং তাই ক্রিপ্টোগ্রাফিক বাক্সের ভিতরে AI রাখার মোট ওভারহেড আশ্চর্যজনকভাবে কম. সাধারণত, এটি অ-রৈখিক স্তর যা তাদের ছোট আকার সত্ত্বেও সবচেয়ে বড় বাধা; সম্ভবত নতুন কৌশল মত আর্গুমেন্ট সন্ধান করুন সাহায্য করতে পারি.
ব্ল্যাক-বক্স প্রতিপক্ষের মেশিন লার্নিং
এখন, আসুন আমরা অন্য বড় সমস্যায় যাই: আপনি যে ধরনের আক্রমণ করতে পারেন যোদি ও মডেলের বিষয়বস্তু ব্যক্তিগত রাখা হয় এবং আপনার কাছে শুধুমাত্র মডেলটিতে "API অ্যাক্সেস" আছে। উদ্ধৃতি a 2016 থেকে কাগজ:
অনেক মেশিন লার্নিং মডেল প্রতিকূল উদাহরণগুলির জন্য ঝুঁকিপূর্ণ: ইনপুট যা বিশেষভাবে তৈরি করা হয় যাতে একটি মেশিন লার্নিং মডেল একটি ভুল আউটপুট তৈরি করে। একটি মডেলকে প্রভাবিত করে এমন প্রতিকূল উদাহরণগুলি প্রায়শই অন্য মডেলকে প্রভাবিত করে, এমনকি যদি দুটি মডেলের আলাদা আর্কিটেকচার থাকে বা বিভিন্ন প্রশিক্ষণ সেটে প্রশিক্ষিত হয়, যতক্ষণ না উভয় মডেল একই কাজ সম্পাদনের জন্য প্রশিক্ষিত ছিল।. একজন আক্রমণকারী তাই তাদের নিজস্ব বিকল্প মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে পারে, বিকল্পের বিরুদ্ধে প্রতিপক্ষের উদাহরণ তৈরি করতে পারে এবং শিকার সম্পর্কে খুব কম তথ্য সহ তাদের একটি শিকার মডেলে স্থানান্তর করতে পারে।
সম্ভাব্যভাবে, আপনি জেনেও আক্রমণ তৈরি করতে পারেন শুধু প্রশিক্ষণের তথ্য, এমনকি আপনি যে মডেলটিকে আক্রমণ করার চেষ্টা করছেন তাতে আপনার খুব সীমিত বা কোনো অ্যাক্সেস না থাকলেও৷ 2023 সাল পর্যন্ত, এই ধরণের আক্রমণগুলি একটি বড় সমস্যা হিসাবে অব্যাহত রয়েছে।
এই ধরনের ব্ল্যাক-বক্স আক্রমণ কার্যকরভাবে কমাতে, আমাদের দুটি জিনিস করতে হবে:
- সত্যিই কে বা কি মডেল জিজ্ঞাসা করতে পারে সীমিত এবং কত. অনিয়ন্ত্রিত API অ্যাক্সেস সহ ব্ল্যাক বক্স নিরাপদ নয়; খুব সীমাবদ্ধ API অ্যাক্সেস সহ কালো বক্স হতে পারে।
- আত্মবিশ্বাস সংরক্ষণের সময় প্রশিক্ষণের ডেটা লুকান প্রশিক্ষণ ডেটা তৈরি করতে ব্যবহৃত প্রক্রিয়াটি দূষিত নয়।
যে প্রকল্পটি পূর্বে সবচেয়ে বেশি কাজ করেছে তা সম্ভবত ওয়ার্ল্ডকয়েন, যার মধ্যে আমি দৈর্ঘ্যে একটি পূর্ববর্তী সংস্করণ (অন্যান্য প্রোটোকলের মধ্যে) বিশ্লেষণ করি এখানে. ওয়ার্ল্ডকয়েন প্রোটোকল স্তরে ব্যাপকভাবে AI মডেলগুলি ব্যবহার করে, (i) আইরিস স্ক্যানগুলিকে সংক্ষিপ্ত "আইরিস কোডে" রূপান্তর করতে যা সাদৃশ্যের জন্য তুলনা করা সহজ, এবং (ii) এটি যে জিনিসটি স্ক্যান করছে তা প্রকৃতপক্ষে একজন মানুষ তা যাচাই করা৷ বিশ্বকয়েন যে প্রধান প্রতিরক্ষার উপর নির্ভর করছে তা হল সত্য এটি কাউকে কেবল এআই মডেলে কল করতে দিচ্ছে না: বরং, এটি নিশ্চিত করতে বিশ্বস্ত হার্ডওয়্যার ব্যবহার করছে যে মডেলটি কেবল অরবের ক্যামেরা দ্বারা ডিজিটালভাবে স্বাক্ষরিত ইনপুট গ্রহণ করে।.
এই পদ্ধতিটি কাজ করার গ্যারান্টিযুক্ত নয়: এটি দেখা যাচ্ছে যে আপনি বায়োমেট্রিক এআই এর বিরুদ্ধে প্রতিপক্ষ আক্রমণ করতে পারেন যা আকারে আসে শারীরিক প্যাচ বা গয়না যা আপনি আপনার মুখে লাগাতে পারেন:
তবে আশার কথা হলো যদি আপনি একসাথে সব প্রতিরক্ষা একত্রিত, AI মডেলকে লুকিয়ে রেখে, প্রশ্নের সংখ্যাকে ব্যাপকভাবে সীমিত করে, এবং প্রতিটি প্রশ্নের কোনো না কোনোভাবে প্রমাণীকরণের প্রয়োজন হলে, আপনি প্রতিপক্ষের আক্রমণগুলিকে যথেষ্ট কঠিন করতে পারেন যাতে সিস্টেম নিরাপদ হতে পারে।
এবং এটি আমাদের দ্বিতীয় অংশে নিয়ে যায়: আমরা কীভাবে প্রশিক্ষণের ডেটা লুকাতে পারি? এই হল যেখানে "এআইকে গণতান্ত্রিকভাবে পরিচালনা করার জন্য DAOs" আসলে অর্থবোধ করতে পারে: আমরা একটি অন-চেইন DAO তৈরি করতে পারি যা কাকে প্রশিক্ষণের ডেটা জমা দেওয়ার অনুমতি দেওয়া হয় (এবং ডেটাতে কী কী প্রত্যয়ন প্রয়োজন), কাকে প্রশ্ন করার অনুমতি দেওয়া হয় এবং কতগুলি, এবং MPC-এর মতো ক্রিপ্টোগ্রাফিক কৌশলগুলি ব্যবহার করার অনুমতি দেওয়া হয়। প্রতিটি ব্যবহারকারীর প্রশিক্ষণ ইনপুট থেকে প্রতিটি প্রশ্নের চূড়ান্ত আউটপুট পর্যন্ত AI তৈরি এবং চালানোর সম্পূর্ণ পাইপলাইন এনক্রিপ্ট করতে। এই DAO একই সাথে ডেটা জমা দেওয়ার জন্য লোকেদের ক্ষতিপূরণ দেওয়ার অত্যন্ত জনপ্রিয় উদ্দেশ্যকে সন্তুষ্ট করতে পারে।
- ক্রিপ্টোগ্রাফিক ওভারহেড এখনও খুব বেশি হতে পারে এই ধরনের সম্পূর্ণ-ব্ল্যাক-বক্স আর্কিটেকচারের জন্য ঐতিহ্যগত বন্ধ "আমাকে বিশ্বাস করুন" পদ্ধতির সাথে প্রতিযোগিতামূলক হতে পারে।
- এটা যে চালু হতে পারে প্রশিক্ষণ ডেটা জমা দেওয়ার প্রক্রিয়াকে বিকেন্দ্রীকরণ করার একটি ভাল উপায় নেই এবং রক্ষিত বিষাক্ত আক্রমণের বিরুদ্ধে।
- মাল্টি-পার্টি গণনা গ্যাজেটগুলি ভেঙে যেতে পারে৷ কারণে তাদের নিরাপত্তা বা গোপনীয়তার গ্যারান্টি অংশগ্রহণকারীরা colluding: সর্বোপরি, ক্রস-চেইন ক্রিপ্টোকারেন্সি ব্রিজগুলির সাথে এটি ঘটেছে৷ আবার এবং আবার.
আমি কেন এই বিভাগটি শুরু করিনি তার একটি কারণ হল আরও বড় লাল সতর্কীকরণ লেবেল দিয়ে "এআই বিচারকদের কাজ করবেন না, এটি ডিস্টোপিয়ান", আমাদের সমাজ ইতিমধ্যেই দায়ী নয় এমন কেন্দ্রীভূত এআই বিচারকের উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল: অ্যালগরিদমগুলি যা নির্ধারণ করে পোস্ট এবং রাজনৈতিক মতামত সোশ্যাল মিডিয়াতে উত্সাহিত এবং ডিবুস্ট করা বা এমনকি সেন্সর করা হয়। আমি মনে করি যে এই প্রবণতা প্রসারিত অধিকতর এই পর্যায়ে একটি বেশ খারাপ ধারণা, কিন্তু আমি মনে করি না যে একটি বড় সম্ভাবনা আছে ব্লকচেইন সম্প্রদায় এআই নিয়ে আরও পরীক্ষা-নিরীক্ষা করছে এটা খারাপ করতে অবদান যে জিনিস হবে.
প্রকৃতপক্ষে, কিছু সুন্দর মৌলিক কম-ঝুঁকির উপায় রয়েছে যা ক্রিপ্টো প্রযুক্তি এমনকি এই বিদ্যমান কেন্দ্রীভূত সিস্টেমগুলিকে আরও ভাল করে তুলতে পারে যা আমি বেশ আত্মবিশ্বাসী। একটি সহজ কৌশল হল বিলম্বিত প্রকাশনা সহ যাচাইকৃত AI: যখন একটি সোশ্যাল মিডিয়া সাইট পোস্টগুলির একটি AI-ভিত্তিক র্যাঙ্কিং তৈরি করে, তখন এটি একটি ZK-SNARK প্রকাশ করতে পারে যে মডেলটির হ্যাশ প্রমাণ করে যা সেই র্যাঙ্কিং তৈরি করেছে৷ সাইটটি তার AI মডেলগুলি প্রকাশ করার জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হতে পারে উদাহরণস্বরূপ। এক বছরের বিলম্ব। একবার একটি মডেল প্রকাশিত হলে, ব্যবহারকারীরা হ্যাশ পরীক্ষা করে যাচাই করতে পারে যে সঠিক মডেলটি প্রকাশিত হয়েছে এবং সম্প্রদায়টি মডেলটির ন্যায্যতা যাচাই করতে পরীক্ষা চালাতে পারে। প্রকাশনার বিলম্ব নিশ্চিত করবে যে মডেলটি প্রকাশিত হওয়ার সময় এটি ইতিমধ্যেই পুরানো হয়ে গেছে।
তাই তুলনা কেন্দ্রীভূত বিশ্ব, প্রশ্ন না if আমরা ভাল করতে পারি, কিন্তু কত দ্বারা। জন্য বিকেন্দ্রীভূত বিশ্বযাইহোক, সতর্কতা অবলম্বন করা গুরুত্বপূর্ণ: যদি কেউ যেমন নির্মাণ করে। একটি ভবিষ্যদ্বাণী বাজার বা একটি স্টেবলকয়েন যা একটি AI ওরাকল ব্যবহার করে, এবং এটি দেখা যাচ্ছে যে ওরাকল আক্রমণযোগ্য, এটি একটি বিশাল পরিমাণ অর্থ যা তাত্ক্ষণিকভাবে অদৃশ্য হয়ে যেতে পারে.
গেমের উদ্দেশ্য হিসেবে AI
যদি একটি স্কেলযোগ্য বিকেন্দ্রীভূত প্রাইভেট এআই তৈরির জন্য উপরের কৌশলগুলি, যার বিষয়বস্তুগুলি একটি ব্ল্যাক বক্স যা কেউ জানে না, আসলে কাজ করতে পারে, তাহলে এটি ব্লকচেইনের বাইরে গিয়ে ইউটিলিটি সহ AI তৈরি করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে। NEAR প্রোটোকল টিম এটি তৈরি করছে তাদের চলমান কাজের মূল উদ্দেশ্য.
এটি করার দুটি কারণ রয়েছে:
- আপনি যদি পারেন করা "বিশ্বস্ত ব্ল্যাক-বক্স এআই” ব্লকচেইন এবং MPC এর কিছু সমন্বয় ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ এবং অনুমান প্রক্রিয়া চালানোর মাধ্যমে, তারপরে প্রচুর অ্যাপ্লিকেশন যেখানে ব্যবহারকারীরা চিন্তিত যে সিস্টেমটি পক্ষপাতদুষ্ট বা তাদের প্রতারণা করছে তা থেকে উপকৃত হতে পারে। অনেকেই ইচ্ছা প্রকাশ করেছেন গণতান্ত্রিক শাসন পদ্ধতিগতভাবে-গুরুত্বপূর্ণ এআইগুলির যে আমরা নির্ভর করব; ক্রিপ্টোগ্রাফিক এবং ব্লকচেইন-ভিত্তিক কৌশলগুলি এটি করার জন্য একটি পথ হতে পারে।
- একটি হতে এআই নিরাপত্তা পরিপ্রেক্ষিতে, এটি একটি বিকেন্দ্রীভূত AI তৈরি করার একটি কৌশল হবে যাতে একটি প্রাকৃতিক হত্যার সুইচও রয়েছে এবং যা দূষিত আচরণের জন্য AI ব্যবহার করতে চায় এমন প্রশ্নগুলিকে সীমিত করতে পারে।
এটাও লক্ষণীয় যে "আরো ভালো AI তৈরিতে উৎসাহিত করার জন্য ক্রিপ্টো ইনসেনটিভ ব্যবহার করে" সম্পূর্ণভাবে এনক্রিপ্ট করার জন্য ক্রিপ্টোগ্রাফি ব্যবহার করার সম্পূর্ণ খরগোশের গর্তের নিচে না গিয়েও করা যেতে পারে: বিটটেনসর এই বিভাগে পড়া।
উপসংহার
এখন যেহেতু ব্লকচেইন এবং এআই উভয়ই আরও শক্তিশালী হয়ে উঠছে, দুটি ক্ষেত্রের সংযোগস্থলে ক্রমবর্ধমান সংখ্যক ব্যবহারের ঘটনা রয়েছে। যাইহোক, এই ব্যবহারের কিছু ক্ষেত্রে অনেক বেশি অর্থবহ এবং অন্যদের তুলনায় অনেক বেশি শক্তিশালী। সাধারণভাবে, এমন ক্ষেত্রে ব্যবহার করুন যেখানে অন্তর্নিহিত প্রক্রিয়াটি মোটামুটিভাবে আগের মতোই ডিজাইন করা অব্যাহত থাকে, কিন্তু স্বতন্ত্র খেলোয়াড়দের AIs হয়ে ওঠা, যা প্রক্রিয়াটিকে অনেক বেশি মাইক্রো স্কেলে কার্যকরভাবে কাজ করার অনুমতি দেয়, এটি হল সবচেয়ে অবিলম্বে প্রতিশ্রুতিশীল এবং সঠিক হওয়া সবচেয়ে সহজ।
সঠিক হওয়া সবচেয়ে চ্যালেঞ্জিং হল এমন অ্যাপ্লিকেশন যা ব্লকচেইন এবং ক্রিপ্টোগ্রাফিক কৌশল ব্যবহার করে একটি "সিঙ্গেলটন" তৈরি করার চেষ্টা করে: একটি একক বিকেন্দ্রীকৃত বিশ্বস্ত এআই যা কিছু অ্যাপ্লিকেশন কিছু উদ্দেশ্যে নির্ভর করবে। এই অ্যাপ্লিকেশনগুলির প্রতিশ্রুতি রয়েছে, কার্যকারিতা এবং এআই সুরক্ষার উন্নতির জন্য এমনভাবে যা সেই সমস্যার আরও মূলধারার পদ্ধতির সাথে যুক্ত কেন্দ্রীকরণের ঝুঁকি এড়ায়। কিন্তু এমন অনেক উপায় আছে যেখানে অন্তর্নিহিত অনুমান ব্যর্থ হতে পারে; তাই, বিশেষ করে উচ্চ-মূল্য এবং উচ্চ-ঝুঁকির প্রেক্ষাপটে এই অ্যাপ্লিকেশানগুলিকে মোতায়েন করার সময়, সাবধানে চলা উচিত।
আমি এই সমস্ত ক্ষেত্রে AI এর গঠনমূলক ব্যবহারের ক্ষেত্রে আরও প্রচেষ্টা দেখার অপেক্ষায় রয়েছি, যাতে আমরা দেখতে পারি যে তাদের মধ্যে কোনটি স্কেলে সত্যিই কার্যকর।
লেখক: ভাত্তিক বুরিরিন
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- ব্লকঅফসেট। পরিবেশগত অফসেট মালিকানার আধুনিকীকরণ। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স।