Майнинг под прикрытием ИИ: как проект Pearl вводит в заблуждение

Исследователи из Корнельского университета уличили криптопроект Pearl в имитации полезных вычислений. Вместо обучения нейросетей сеть поглощает ресурсы сотен тысяч видеокарт, выполняя бессмысленные операции. Эксперимент показал, что система не делает различий между реальными задачами машинного обучения и генерацией случайных данных, превращая концепцию «полезного майнинга» в маркетинговую пустышку.

Абхинаба Басу, автор научной работы, оценил масштаб сети в 24 экзахеша в секунду. Такая мощность эквивалентна работе 320 тысяч видеокарт уровня GeForce RTX 3090, потребляющих до 112 МВт энергии. Чтобы проверить честность системы, исследователь запустил собственное ПО, которое отправляло в сеть матрицы со случайными числами. Алгоритм Pearl принял эти данные без вопросов и начислил вознаграждение, что подтвердило отсутствие контроля над полезностью вычислений.

Анализ 8 тысяч узлов сети также не выявил следов использования популярных фреймворков для машинного обучения. При этом активность проекта ощутимо ударила по рынку: после запуска майнингового ПО в мае стоимость аренды GPU на платформе Vast.ai подскочила на 38%, а загрузка оборудования взлетела почти до предела. Хотя авторы исследования признают потенциальную ценность идеи Proof-of-Useful-Work, текущая реализация Pearl выглядит скорее как имитация деятельности, скрывающая за громкими лозунгами об ИИ привычный майнинг.