Opinie: De Crypto-industrie Moet Wakker Worden voor de Uitdaging van Gecentraliseerde AI Monopolies
Opinie door Ram Kumar, een kernbijdrager bij OpenLedger. Hij heeft de crypto-industrie gewaarschuwd voor de alarmerende invloed van een handvol bedrijven die, dankzij hun monopolie op Kunstmatige Intelligentie (AI), mogelijk zelfs formidabeler zijn dan centrale banken en technologiebedrijven. Dit brengt het oprichtingsprincipe van crypto ernstig in gevaar: het voorkomen van monopolisatie van waardevolle netwerken.
Het Argument Tegen AI Monopolies
In het afgelopen decennium heeft de crypto-industrie vurig gepleit voor decentralisatie. Ondertussen hebben AI-bedrijven datamonopolies opgebouwd die de dominantie van protocollen ernstig bedreigen. De AI-industrie is op koers om tegen 2025 meer dan 300 miljard dollar aan inkomsten te genereren, grotendeels door hun modellen te trainen op een kolossaal aantal tokens verkregen van onderzoekers, domeinexperts en schrijvers.
In de crypto-scene zijn Bitcoin-enthousiastelingen bezig geweest met discussies over blokgrootte terwijl Ethereum-gebruikers zich verdiepen in MEV-extractie-gesprekken. Ondertussen zijn bedrijven zoals OpenAI, Google en Anthropic druk bezig geweest met het verzamelen van de volledige collectie van menselijke kennis, die zij binnen eigen trainingssessies opsluiten en barrières creëren die niet met kapitaal of talent kunnen worden overwonnen.
Richt Crypto Zijn Aandacht Verkeerd?
Ram Kumar stelt dat de crypto-industrie wellicht haar focus aanzienlijk verkeerd richt terwijl AI-bedrijven hun gecentraliseerde controle over intelligentie perfectioneren – een cruciaal netwerk effect dat ver boven liquiditeitspools uitstijgt. Terwijl de crypto-gemeenschap bezig is geweest met het lanceren van talloze DeFi-klonen, vindt de belangrijkste infrastructuurstrijd van het decennium buiten de keten plaats.
Kumar beweert dat de crypto-industrie dringend wakker moet worden. Kennis monopolies zijn veel waardevoller dan financiële infrastructuur, die DeFi heeft laten zien transparant heropgestart kan worden. Maar AI-datasets kunnen niet van plaats naar plaats verplaatst worden. Ze zijn opgesloten in trainingsprocessen die maanden duren en miljoenen kosten om te voltooien. Zodra een funderingsmodel een kantelpunt bereikt, wordt het dus exorbitant duur om te repliceren.
Data-eigendom in de Crypto-wereld
Hoewel de crypto-gemeenschap met succes gedecentraliseerde financiële alternatieven heeft opgericht, wat gaan ze doen aan gecentraliseerde intelligentie? Het antwoord lijkt te zijn: niet veel. Crypto heeft het idee van data-eigendom grotendeels afgewezen als een strijd die het waard is om aan te gaan. Dit is een ongunstige waarheid, aangezien datainfrastructuur een gebied is dat veel minder spannend is dan yield farming, waar crypto-oprichters vaak de token velocity najagen, speculeren op stijgingen en zich richten op virale groeimechanismen.
De ironie ligt in het feit dat saaie infrastructuur juist het belangrijkste is. Ethereum en Chainlink – ongetwijfeld twee van de meest kritische stukken van crypto-infrastructuur – werden aanvankelijk gezien als oninteressante projecten bij hun lancering, maar bleken uiteindelijk eerder fundamenteel te zijn.
De Window of Opportunity voor Crypto
De window of opportunity voor de crypto-industrie om deze dringende kwestie aan te pakken, sluit zich. Als we niet binnen de volgende twee jaar handelen, kan de monopolisatie van datasets door AI-bedrijven een onomkeerbare realiteit worden die geen enkele hoeveelheid gedecentraliseerde infrastructuur zou kunnen verstoren.
Het voortbestaan van crypto hangt af van de oprichting van dataset registraties waar bijdragers cryptografisch gegevenslicenties kunnen ondertekenen voordat enige training begint. De industrie heeft infrastructuur nodig die toeschrijvingsprotocollen creëert om te overseeën welke datasets welke modeluitkomsten beïnvloedden, die de automatische verdeling van inference-inkomsten mogelijk maakt tussen de oorspronkelijke makers, en die reputatiesystemen opzet die de kwaliteit van datasets rangschikken op basis van gemeten modelprestaties.
Conclusie
Wat heeft gedecentraliseerd geld voor zin als gecentraliseerde modellen bepalen wat mensen denken? Wat heeft gedecentraliseerde verwerking voor zin als gecentraliseerde trainingsdata bepalen welke ideeën worden versterkt? De crypto-industrie moet zijn prioriteiten op orde krijgen. Het moet zich richten op het bouwen van de infrastructuur die dataset monopolies tot het verleden zou maken. Als het dit niet doet, kan het uiteindelijk toekijken hoe AI-bedrijven de exacte gecentraliseerde controle realiseren die blockchain was ontworpen om te voorkomen en crypto mogelijk heeft gefaald in zijn primaire missie.
