Pengenalan Protokol Grass
Protokol Grass merupakan infrastruktur terdesentralisasi canggih yang didedikasikan untuk pengumpulan dan pengambilan data web guna mendukung aplikasi kecerdasan buatan. Jaringan ini saat ini memproses lebih dari 100 terabyte data setiap hari melalui jaringan luasnya yang terdiri dari 2,5 juta node yang beroperasi di 190 negara.
Arsitektur protokol ini terdiri dari dua komponen utama. Pertama, node Grass memungkinkan peserta untuk memonetisasi sumber daya jaringan mereka yang berlebih melalui sistem hadiah, dengan setiap node memiliki identifikasi unik melalui sidik jari perangkat dan alamat IP. Kedua, Sovereign Data Rollup, yang terintegrasi dengan Solana, mengelola operasi data secara menyeluruh, termasuk pengadaan, pemrosesan, verifikasi, dan penataan dataset.
Kerangka operasionalnya melibatkan validator, router, dan node pengguna, yang didukung oleh sistem manajemen data canggih seperti buku besar data, pengelompokan pohon Merkle, dan posting data berbasis blockchain. Pengguna dapat mengakses jaringan melalui berbagai platform: aplikasi desktop, ekstensi peramban, atau aplikasi mobile Android.
Untuk pemrosesan data, protokol ini menerapkan berbagai solusi teknis, termasuk konversi HTML-JSON, pembersihan data berbasis Python, dan proses vektorisasi tingkat lanjut. Integritas sistem dijaga melalui berbagai langkah keamanan, seperti ZK TLS, verifikasi permintaan web, perekaman sesi, penyimpanan hash terdesentralisasi, dan mekanisme perlindungan terhadap keracunan data.
Sedikit tentang AI
Sektor kecerdasan buatan mengalami transformasi penting pada tahun 2017 dengan pengembangan teknologi transformer, yang memungkinkan jaringan saraf untuk memproses dan menghasilkan berbagai bentuk data, termasuk teks, suara, dan gambar. Evolusi model GPT dari OpenAI menjadi contoh kemajuan pesat di bidang ini, berkembang dari GPT-1 dengan 117 juta parameter pada tahun 2018 menjadi GPT-4 dengan sekitar 1,8 triliun parameter di 120 lapisan pada Maret 2023.
Model Bahasa Besar (Large Language Models/LLM) dikembangkan melalui tiga fase penting: pra-pelatihan, penyesuaian halus (fine-tuning), dan inferensi. Fase pra-pelatihan melibatkan pengumpulan data yang komprehensif, desain arsitektur, dan prosedur pelatihan yang intensif sumber daya. Penyesuaian halus mengadaptasi model pra-pelatihan untuk aplikasi spesifik, sering kali menggabungkan umpan balik manusia untuk optimasi. Fase inferensi merupakan aplikasi praktis dari model, yang menyeimbangkan faktor seperti latensi dan efisiensi sumber daya.
Industri ini menghadapi tantangan sentralisasi yang signifikan karena kebutuhan sumber daya dan keterbatasan akses data. Korporasi teknologi besar mempertahankan keunggulan kompetitif melalui kemitraan data yang luas, informasi pengguna yang eksklusif, dan infrastruktur pengumpulan data web (web-scraping) yang canggih. Organisasi-organisasi ini menggunakan berbagai strategi teknis untuk mengatasi hambatan pengumpulan data, termasuk diversifikasi alamat IP dan teknik penghindaran CAPTCHA.
Tantangan industri lainnya termasuk kekhawatiran kualitas data dan mitigasi bias. Pertumbuhan eksponensial dalam pembangkitan data, yang diproyeksikan mencapai 2000 Zettabyte pada tahun 2035, menghadirkan komplikasi baru terkait keaslian dan verifikasi konten. Proliferasi konten yang dihasilkan AI, yang berpotensi mencakup hingga 90% informasi daring dalam waktu dekat, menimbulkan kekhawatiran tentang integritas data dan akurasi historis dalam pelatihan model.
Perkembangan sektor ini terus dipengaruhi oleh konsentrasi paten, pertimbangan hukum, dan implikasi etis dari pengumpulan data serta penerapan model, sebagaimana dicontohkan oleh sengketa berkelanjutan antara perusahaan teknologi besar dan penyedia konten.
