Decentralized Artificial Intelligence : Penggabungan Blockchain dan AI

Update 14 Apr 2023 • Waktu Baca 6 Menit
Gambar Decentralized Artificial Intelligence : Penggabungan Blockchain dan AI
Reading Time: 6 minutes

Teknologi artificial intelligence (AI) akhir-akhir ini berkembang sangat pesat. Hal ini mengacu pada penggunaan mesin dan algoritma untuk tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia seperti pemrosesan bahasa hingga pemecahan masalah. Sebelumnya, pengembangan proyek AI lebih banyak dilakukan secara eksklusif oleh perusahaan-perusahaan besar seperti Microsoft dengan OpenAI dan Google dengan DeepMind. Ekslusivitas ini menghalangi para peneliti dan pengembang independen untuk mengembangkan teknologi yang serupa. Sehingga, mendorong dikembangkannya teknologi AI berbasis blockchain yang dikenal dengan decentralized artificial intelligence. Lalu, apa itu decentralized artificial intelligence dan apa kegunaannya dalam industri AI? Yuk baca artikel berikut.

Ringkasan Artikel

  • 🤖 Decentralized artificial intelligence (AI) adalah suatu jenis sistem AI yang menggabungkan kekuatan kecerdasan buatan dengan teknologi blockchain. Ini mengacu pada pengembangan aplikasi AI pada infrastruktur blockchain yang terdesentralisasi.
  • 🧨 Beberapa masalah yang dihadapi dalam industri AI diantaranya adalah sistem pengembangan AI yang terpusat, kerentanan atas keamanan data, dan keterbatasan daya komputasi untuk melatih model AI.
  • 🔗 Blockchain dapat membantu meningkatkan keterbatasan AI dengan mendesentralisasi sistem pengembangan AI, meningkatkan keamanan data dan daya komputasi, serta mendukung otomatisasi agen AI dalam mengeksekusi smart contract.
  • 👏 Beberapa contoh crypto AI diantaranya adalah SingularityNET (AGIX), Fetch AI (FET), Render Network (RNDR), Bittensor (TAO), dan Alethea (ALI).

Apa itu Decentralized Artificial Intelligence (AI)?

decentralized ai
Sumber: Coinrivet

Decentralized AI adalah suatu jenis sistem AI yang menggabungkan kekuatan kecerdasan buatan dengan teknologi blockchain. Ini mengacu pada pengembangan aplikasi AI pada infrastruktur blockchain yang terdesentralisasi. Pengembangan dan pengambilan keputusan tidak ditentukan oleh suatu entitas atau perusahaan besar, melainkan oleh komunitas developer yang bertanggung jawab melalui decentralized autonomous organization (DAO).

Sekilas tentang Artificial Intelligence (AI)

Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan adalah replikasi kecerdasan manusia pada mesin yang diprogram untuk melakukan tugas-tugas seperti pemecahan masalah, pengambilan keputusan, persepsi, dan pemrosesan natural language.

Algoritma AI bisa memahami pola dan menyelesaikan masalah tanpa memerlukan bantuan dari manusia. Ia menganalisis data yang masuk, belajar dari data tersebut, dan menggunakan pengetahuannya untuk menyelesaikan tugas yang diberikan. Jadi, algoritma ini bekerja dengan cara memproses data secara mandiri dan mencari solusi tanpa bantuan manusia.

Masalah yang Dihadapi oleh Industri AI

  • Sistem AI yang Terpusat pada Satu Entitas (Tersentralisasi)

Model AI bergantung pada data yang besar untuk melatih mereka memahami pola dan menyelesaikan tugas. Data yang digunakan dalam sistem ini biasanya dikumpulkan dari satu atau beberapa sumber dan dikuasai oleh entitas tertentu. Hal ini menyebabkan hanya beberapa organisasi atau individu yang memiliki akses untuk mendapatkan manfaat dari teknologi tersebut. Dengan demikian, ini dapat menciptakan kesenjangan digital, di mana mereka yang tidak memiliki akses ke data atau teknologi tersebut akan tertinggal.

  • Privasi dan Keamanan Data

Informasi pribadi dapat mencakup rincian sensitif seperti biometrik, catatan kesehatan, informasi keuangan, dan identitas pribadi. Masalah privasi muncul ketika informasi ini dikumpulkan tanpa persetujuan, dibagikan tanpa otorisasi, atau digunakan untuk tujuan lain selain yang dimaksudkan. Algoritma AI berpotensi mengekspos kerentanan ini dengan menganalisis dan mengidentifikasi pola dalam data. Ini dapat mengarah pada pelanggaran data dan pencurian identitas oleh pihak yang tidak bertanggung jawab. Oleh karena itu, keamanan sistem komputer perlu diperkuat untuk mengimbangi perkembangan AI yang cepat.

  • Daya Komputasi

Untuk melatih model AI, perusahaan AI membutuhkan sumber daya yang luas dan daya komputasi yang besar. Perusahaan AI seringkali dihadapkan pada pilihan untuk berinvestasi pada perangkat keras mereka sendiri dan mengorbankan skalabilitas atau memilih penyedia layanan cloud dan membayar harga yang lebih mahal. Tingginya biaya komputasi untuk AI menciptakan hambatan yang signifikan bagi para peneliti dan organisasi yang mengejar kemajuan di bidang ini.

Berdasarkan data dari Messari, Stablility.AI, pencipta Stable Diffusion, generator teks menjadi gambar, menggunakan 4.000 GPU Nvidia A100 yang berjalan di cloud AWS untuk melatih model AI mereka. Hal ini menghabiskan biaya lebih dari 50 juta dolar AS selama sebulan.

Bagaimana Blockchain Mengatasi Keterbatasan AI?

Penggabungan teknologi blockchain dan AI memiliki potensi untuk mengembangkan berbagai aplikasi dengan memanfaatkan keunggulan dari kedua teknologi tersebut. Berikut cara bagaimana blockchain membantu meningkatkan keterbatasan AI.

Mendesentralisasi Sistem

Dalam pengembangan AI pada sistem terpusat, semua keputusan pengembangan dan pengambilan keputusan hanya dilakukan oleh satu entitas saja. Namun, dalam sistem terdesentralisasi, banyak entitas yang berbeda dapat berkontribusi pada pengembangan dan peningkatan sistem AI. Hal ini dapat meningkatkan perspektif yang lebih luas dan lebih banyak inovasi, karena banyak kontributor dapat berpartisipasi dalam pengembangan sistem AI.

Selain itu, dengan menggunakan sistem terdesentralisasi, model AI dapat dikembangkan dan dilatih dengan cara yang transparan dan terbuka, dengan risiko bias yang lebih kecil.

Meningkatkan Keamanan Data

Penggabungan dua teknologi tersebut dapat menciptakan sistem yang aman dan cerdas. Model decentralized AI dapat memberikan privasi yang lebih besar bagi individu. Hal ini karena teknologi blockchain dapat digunakan untuk mengenkripsi data dan memastikan bahwa hanya pihak-pihak yang berwenang yang dapat mengaksesnya.

Teknologi blockchain menggunakan enkripsi untuk melindungi data dari akses yang tidak sah, sehingga membuatnya lebih aman daripada sistem AI tertutup. Pengguna yang berwenang dapat mengakses data, dan anomali apa pun dapat dengan cepat dideteksi dan ditangani oleh beberapa node. Keamanan yang tinggi ini membuat para peretas lebih sulit untuk mencuri atau merusak informasi sensitif.

Daya Komputasi yang Terdesentralisasi

Permasalahan kebutuhan daya komputasi yang besar untuk mengembangkan model AI, dapat diatasi dengan decentralized compute network atau jaringan komputasi terdesentralisasi. Pada jaringan ini, individu atau perusahaan dapat menggunakan sumber daya komputasi yang ‘menganggur’ milik orang yang menyediakannya. Pihak yang memberikan sumber daya tersebut akan mendapatkan insentif berupa aset crypto.

Jaringan terdesentralisasi dapat menawarkan harga yang lebih rendah dibandingkan dengan penyedia cloud terpusat. Hal ini karena tidak ada biaya tambahan bagi penyedia sumber daya komputasi. Berbeda dengan penyedia terpusat yang harus membeli dan memelihara perangkat keras untuk menjual layanan penyimpanan data mereka.

Otomatisasi Agen AI

Keuntungan utama dari mengintegrasikan dua teknologi ini adalah memungkinkan agen AI yang sepenuhnya otomatis untuk melakukan transaksi dan membuat kontrak satu sama lain, tanpa perlu campur tangan manusia.

Pengguna dapat menggunakan suatu aset crypto untuk menjalankan agen AI. Selanjutnya, agen AI akan mengeksekusi smart contract secara mandiri dalam menjalankan tugas yang pengguna berikan. Hal ini berpotensi mempercepat berbagai industri yang digerakkan oleh AI, seperti pariwisata, transportasi, robotika, e-commerce, dan industri lainnya.

Baca juga Apa Itu Blockchain & Bagaimana Cara Kerjanya?

5 Aset Crypto yang Menggunakan AI

decentralized ai crypto
Sumber: Turing

Seiring berkembangnya teknologi termasuk dalam bidang kecerdasan buatan, semakin banyak juga proyek berbasis blockchain atau crypto yang bertujuan untuk mendesentralisasi AI. Di bawah ini merupakan contoh beberapa aplikasi terdesentralisasi yang menggunakan kecerdasan buatan:

AI Marketplace – SingularityNET (AGIX)

SingularityNet memungkinkan para developer independen **untuk berbagi dan menjual program AI mereka dengan mudah menggunakan website publik dan marketplace yang terdesentralisasi. Platform ini berjalan di atas jaringan Ethereum dan Cardano sehingga menjadikannya salah satu marketplace AI yang aman dalam pengamanan data.

Pahami lebih lanjut tentang SingularityNET di sini.

Autonomous Agents – Fetch AI (FET)

Fetch AI menjalankan sistem otomatisasi dengan teknologi Autonomous Economic Agent (AEA) atau yang sering disebut sebagai Digital Twin. Digital Twin dapat mengeksekusi tugas atas diri kita sendiri dan dapat berbagi data ke Digital Twin yang lain.

Pada 28 Maret 2023 lalu, Fetch AI meluncurkan wallet yang terintegrasi dengan GPT-3.5 untuk memberikan bantuan instan sesuai perintah. Pengguna juga bisa menanyakan apa saja terkait fungsi wallet, fundamental proyek, dan ekosistem Fetch AI yang lebih luas.

Baca juga Apa itu Fetch AI (FET)? – Blockchain Machine Learning

Decentralized Infrastructure – Render Network (RNDR)

Render Network menjadi salah satu proyek yang menangani masalah daya komputasi pada industri AI. Render Network adalah penyedia Graphics Processing Unit atau GPU peer-to-peer yang menghubungkan pihak yang ingin melakukan pekerjaan render dengan pihak yang memiliki GPU ‘menganggur’.

Dikutip dari Messari, rendering adalah proses mengambil informasi mentah (material, pencahayaan, dan lainnya) dari scene 2D atau 3D dan memprosesnya di komputer untuk mendapatkan hasil akhir. Proses ini banyak digunakan dalam animasi, game, simulator, dan efek khusus dalam film dan televisi.

Decentralized Neural Network – Bittensor (TAO)

Bittensor adalah jaringan machine learning yang terdesentralisasi. Pada platform ini, para developer independen melatih model machine learning secara kolaboratif dan menerapkannya di seluruh jaringan node yang terdistribusi.

Berbeda dengan entitas besar yang mengendalikan pengembangan machine learning secara tertutup, Bittensor bertujuan untuk menciptakan jaringan open-source machine learning yang terbuka dan dapat diakses oleh siapa saja.

Generative AI – Alethea (ALI)

Alethea memungkinkan pengguna membuat karakter avatar berdasarkan deskripsi teks. Dengan memanfaatkan teknologi AI, avatar tersebut dapat berinteraksi dengan pengguna lain. Platform ini juga menggabungkan teknologi AI dengan iNFT (intelligent NFT) yang memungkinkan pengguna untuk membuat NFT yang disematkan dengan animasi AI, pengenalan suara, dan kemampuan AI generatif.

Kesimpulan

Dengan menggabungkan blockchain dan AI, kita dapat menciptakan decentralized AI yang memanfaatkan keamanan dan transparansi dari teknologi blockchain untuk mengoptimalkan pengolahan data. Ini berarti bahwa data yang digunakan untuk mengembangkan dan melatih model AI akan diambil dari banyak sumber yang berbeda dan diverifikasi oleh jaringan blockchain, sehingga memastikan keakuratan dan keandalan model AI.

Secara keseluruhan, integrasi antara blockchain dan AI masih dalam tahap awal. Tetapi, potensi untuk menciptakan aplikasi data baru yang terdesentralisasi sangat besar. Dengan faktor ekonomi dan teknologi yang saling berinteraksi, tren desentralisasi AI sepertinya akan menjadi lebih menarik dari sebelumnya.

Beli Token AI di Pintu

Tertarik berinvestasi pada token-token AI? Tenang saja, kamu bisa membeli berbagai token AI seperti GRT, FET, ROSE, OCEAN dan yang lainnya tanpa harus khawatir adanya penipuan melalui Pintu. Selain itu, semua aset crypto yang ada di Pintu sudah melewati proses penilaian yang ketat dan mengedepankan prinsip kehati-hatian.

Aplikasi Pintu juga kompatibel dengan berbagai macam dompet digital populer seperti Metamask untuk memudahkan transaksimu. Ayo download aplikasi Pintu di Play Store dan App Store! Keamananmu terjamin karena Pintu diregulasi dan diawasi oleh Bappebti dan Kominfo.

Selain melakukan transaksi, di aplikasi Pintu, kamu juga bisa belajar crypto lebih lanjut melalui berbagai artikel Pintu Academy yang diperbarui setiap minggunya! Semua artikel Pintu Akademi dibuat untuk tujuan edukasi dan pengetahuan, bukan sebagai saran finansial.

Referensi

  1. Toshendra Kumar Sharma, The Potential Of Decentralized Artificial Intelligence In The Future, Blockchain Council, diakses 12 April 2023.
  2. Patrick Dynamo Defi, The Synergies between AI and Crypto, Twitter, diakses 12 April 2023.
  3. Sami Kassab, Decentralizing Machine Learning, Messari, diakses 12 April 2023.
  4. AI Work, Decentralized Artificial Intelligence, Medium, diakses 13 April 2023.
  5. Turing Team, The Future of AI and Blockchain Technology & How It Complements Each Other? Turing, diakses 13 April 2023.
Penulis:Ginisita Dofany

Beri nilai untuk artikel ini

Penilaian kamu akan membantu kami.

Apa yang kamu tidak suka?

Apakah ada saran untuk artikel ini?

Terima kasih untuk masukanmu!Tutup
Masukan gagal terkirim. Silakan coba lagi.Tutup

Bagikan