Честный обзор ICO Fetch AI

ICO Website | White Paper | ICO Chat | Medium | Github

Обзор разработан сообществом “Авокадо Одобряет” при поддержке Телеграм канала Золото Бородача. Для удобства читателей структура обзора поделена на шесть частей: продукт, адвайзоры, команда, партнеры, юридическая часть и заключение. Команду проекта просим публично ответить на вопросы, выделенные жирным шрифтом.

Сразу отметим, что это ICO будет проходить на площадке биржи Binance. И уже только этот момент является весомым аргументом для многих инвесторов к покупке токенов. Особенно учитывая “иксы” BitTorrent, недавно попавшего на эту площадку.

Стоит отметить, что все описанное ниже — это личное мнение автора, которое находится в полном соответствии с законами о Fair Use и Первой Поправкой. Это не торговый совет, а вся информация была собрана только из открытых источников.

Продукт

Fetch — это децентрализованное цифровое представление реального мира, в котором автономные программные агенты выполняют полезную экономическую работу.
— Описание продукта в документации Fetch AI

Чертовски непонятное объяснение, от которого виснет мозг. Если кратко, то это блокчейн-протокол автообмена данными. Для простоты понимания Фетч приводят ряд примеров использования их продукта:

• Автозаказ такси, билетов на самолёт и контроль ситуации исходя из ежедневных планов пользователя. Для всего этого служба такси, авиакомпания и разработчики ежедневника должны интегрировать себе протокол Фетч. А пользователю нужно установить только приложение ежедневника.

Или не только? Чтобы начать пользоваться услугами Фетч, пользователю нужно установить ваш кошелёк и купить токенов на бирже? То же самое касается и компаний?

• Продажа данных о движении машины в геолокационный сервис, для осведомления других пользователей о пробках, событиях и изменениях в маршруте. Также продажа сервису погоды данных о начале работы дворников или закрытии окон у многих машин в одном месте. Через сервисы погоды и геолокации эти данные будут проданы водителям, направляющимся в то же место.
• Продажа данных с фитнес-браслета учёным для медицинских статистических исследований.

То есть, их протокол и так называемые “агенты” — программные посредники, которые соединяют продавцов и покупателей данных. Можно сравнить Фетч с Google Adwords, который исходя из наших действий собирает о нас данные и продаёт их компаниям. Только здесь пользователи сами выборочно продают свои данные за токены.

Всё это выглядит довольно футуристично, так как в реальной жизни всё не может быть настолько гладко, как в приведённых примерах.

Технически, их сеть — подобие гибридного блокчейна (Smart Ledger), гибридного консенсуса (DAG PoS + uPoW) и шардинга (Resource Lanes). В технической бумаге утверждается, что сеть может достигать миллиона транзакций в секунду. Но сам процесс масштабирования, работы узлов и этих технологий очень поверхностно описан.

Как ваша трехуровневая система соотносится с узлами? И как узлы будут взаимодействовать между собой?

Работа машинного обучения заключается в оптимизации данных, контроле самообучения агентов и прогнозировании нагрузки на сеть. Но технических деталей этих процессов мы не нашли.

Как машинное обучение будет децентрализовано работать в вашей системе? Нейронные сети будут обучаться на клиентских машинах?

Продукт Фетча состоит из трёх частей:

1. Автономные Экономические Агенты — это всё, что может принимать цифровые данные: датчики устройств, оборудование, базы данных, сервисы, компании и аккаунты. И в последствии автоматически продавать данные тем, кто в них нуждается.
2. Открытая Экономическая База — фреймворк для настройки своего агента и взаимодействия с другими.
3. Умный регистр — по сути, обычный блокчейн с шардингом, как Zilliqa. Хоть команда Фетча и говорит, что это не блокчейн, а совсем другая технология — различий мы не увидели.

А теперь вопросы по продукту.

• Какова здесь юридическая сторона вопроса? Как вы планируете соблюдать GDPR? Нам нужно не мнение команды, а юридические документы.
• Каковы минимальные технические требования для агентов и узлов?
• На каких машинах будет обучаться нейронная сеть? И на основе каких данных?
• Если агент отправит ложные данные и как-то навредит другому пользователю — кто будет нести ответственность?
• Как вы учтете все то разнообразие оборудования, устройств и сервисов, под которые нужно делать протокол, агентов и алгоритмы обучения?

22 страница технической книги Фетч. Спасибо Шерлкоам за наводку

• Второй квартал 2018 года давно прошёл, а обещанных технических подробностей о том, как будет “устроена безопасность сети с помощью искусственного интеллекта” — всё ещё нет. Почему?

На сайте Fetch ранее были описаны три юзкейса использования их продукта. Теперь эти юзкейсы есть только в обзоре от Бинанса. И два из них так и остались непонятными:

Energy
Fetch is working on creating a fluid energy model to deliver the most effective energy solution to households without the friction of switching suppliers. Consumers could potentially change providers down to the minute or even by each appliance’s unique energy demands. Fetch is working with Warwick University on creating and deploying a live energy balancing simulation.

Supply Chain
Fetch is enabling the trillion dollar steel sector to autonomously and collaboratively self-manage. It is now able to optimize its supply chain from the raw materials to the finished product, giving it the opportunity to massively reduce costs and improve efficiency.
Fetch is also working on building collective prediction models to improve efficiency in cargo rail route in collaboration with a German team.

• Где найти доказательства вашей работы с Уоркским Университетом? И каковы текущие результаты работы?
• Как именно вы оптимизируете цепочку поставок? И какой технологический стек будет использован для этой задачи?
• По какому принципу будет работать “коллективное прогнозирование”? Нейронные сети? Если да, то какой тип нейронных сетей будет использоваться?
• Где найти доказательства вашего сотрудничества с “немецкой командой”? Что это за команда и каковы текущие результаты вашей совместной работы?

Согласно планам из Белой Книги Фетч, уже должны быть запущены кошельки, мобильные приложения, публичный тестнет и показана работа агентов с искусственным интеллектом.

• Почему вы не успеваете в срок?

Сейчас команда проекта обещает запустить публичный тестнет летом 2019 года. Запуск основной сети планируют на конец года. И как сказано на сайте, все их децентрализованные технологии будут выпущены с открытым исходным кодом.

А теперь посмотрим что у проекта из полноценного есть на гитхабе:

• Опубликован код умного регистра под лицензией Apache. К нему приложена инструкция по сборке и запуску на MacOS и Ubuntu.
• Опубликован код фреймворка OEF и две SDK: для C++ и Python.

Мы спрашивали команду проекта, почему на гитхабе в репозиториях такая слабая активность, на что нам ответили:

Мы находимся в режиме полной разработки и поддерживаем два репозитория: публичный, который вы видите, и частный, с которым мы сейчас работаем.

Это изменится в будущем, как только мы выпустим Fetch в полном объеме. До тех пор наш публичный репозиторий состоит из очень ранних выпусков, которые стабильны и пригодны для использования, показывая что такое Fetch и как он будет работать. Наши частные репозитории очень заняты. Все они скоро будут обновлены.

В обзоре Фетча от Бинанса написано, что есть ещё десять приватных репозиториев с указанием количества контрибьютеров и коммитов.

Также утверждается, что частный тестнет проекта давно уже работает, но доказательств этого нет.

Адвайзоры

Как обычно, мы написали всем адвайзорам проекта. Здесь их пятеро. По мере поступления ответов, обзор будет обновляться.

• Мелвин Викс [in|fb] — советник по экономике. Доцент кафедры экономики в Университете Кембриджа, изучает способы применения машинного обучения в микроэкономике. Советник по экономике у регулятора энергетики Великобритании — Ofgem. Участник научной лаборатории Smap Energy, разрабатывающей инструменты для оптимизации электросчетчиков при помощи ИИ. Написали Мелвину в LinkedIn и Facebook, ждём ответа.
• Стив Гранд [in|tw] — советник по машинному обучению. Автор двух технических книг: «Creation: Life and how to make it» и «Growing Up with Lucy: How to Build an Android in Twenty Easy Steps». Создатель двух компьютерных игр с использованием машинного обучения: Creatures и Grandroids. Автор множества технических статей по теме искусственного интеллекта. Написали в LinkedIn, ждём ответа.
• Найл Армес [in] — советник по биотехнологиям. Доктор онкологических наук. Основатель исследовательской компании по биохимии — TwistDx. Написали Найлу в LinkedIn, ждём ответа.
• Моника Ганглофф [in] — советник по биотехнологиям. Старший научный сотрудник по биохимии в Университете Кембриджа. Автор 35 научных публикаций и одного патента по биологии. Написали Монике в LinkedIn, ждём ответа.

Зачем вашему проекту нужны советники по биотехнологиям?

• Джейми Берк [in] — основатель венчурной платформы Outlier Ventures. Джейми ответил нам в LinkedIn так — “Моя компания Outlier Ventures была их ведущим инвестором и консультантом более двух лет. Нас более 20 человек. Пожалуйста, напишите на matt@outlierventures.io”. На наши вопросы ответа не было.

Команда

В команде проекта 33 человека. Как и советники, вся команда проживает в Великобритании. Рассмотрим опыт только у основателей и ключевых программистов, этого хватит для оценки всей команды.

• Хумеюн Шейх [in|tg] — соучредитель и генеральный директор. В 2014 году основал стартап itzMe, что занимался персонализацией устройств при помощи машинного обучения, но спустя три года он не запустился и закрылся. В 2016 году под финансированием со стороны фонда Outlier Ventures основал стартап uVue, что занимался автоматизацией различной работы при помощи дронов. Судя по посещаемости сайта, финансовой отчетности и тому что их фонд убрал из своего портфолио — проект не стал успешным и погряз в кредитных долгах. К слову, теперь же Outlier Ventures финансируют и Фетч. В Линкедине Хумеюн указывает, что он был инвестором-основателем компании DeepMind, которая исследует алгоритмы обучения для искусственного интеллекта Google и тестирует их в играх. Публичной связи Хумеюна с DeepMind мы не нашли. В регистре Великобритании на Хумеюна зарегистрировано четыре активных компаний: по утилизации отходов, поставкам металлов, материалов и минералов. У одной компании сайт давно не обновлялся, а у остальных они не работают с осени 2018 года [1|2]. Финансовые отчеты указывают, что у этих компаний малые доходы и большие долги, в размере от €4 500 000 до €10 800 000. Компаний с рабочими IT-продуктами у Хумеюна мы не нашли.

Деньги с ICO Fetch будут использованы для покрытия кредитных долгов компаний Хумеюна?

Есть ли у Хумеюна опыт успешного запуска IT проекта, которым в итоге пользовались бы более 10 000 человек?

• Тоби Симпсон [in|tg] — соучредитель и технический директор. Девять лет работал продюсером и исполнительным директором серии игр Creatures, после чего стал разрабатывать свои игры с ИИ: Diggers, Nicely Crafted и Global Effect. Одиннадцать лет работал техническим директором в компании Nice Tech, где разработал фреймворк для онлайн-игр — AliceServer, на основе которого выпустил игру Time of Defiance. Тоби в Линкедине указывает, что он пару лет работал в DeepMind руководителем отдела разработки, но доказательств этого мы не нашли. Ещё Тоби пять лет работал техническим директором в компании Ososim, что занимается обучением организаций IT-технологиям. Помимо Fetch AI, на Тоби зарегистрирована компания uVue. А ещё он зарегистрировал один небольшой патент: “электрический забор с режимом обнаружения малой мощности”. Гитхаб Тоби существует с 2011 года, имеет статус PRO, но неактивен и пустой. На Битбакете тоже пусто. Код и рабочих проектов у Тоби мы не нашли.

Где найти доказательства работы Тоби с DeepMind в качестве руководителя разработки?

• Томас Хейн [in|tw|tg] — соучредитель и стратегический директор. Шесть лет был исследователем и преподавателем в Кембриджском Университете. Пятнадцать лет как преподает и изучает речевые и аудиотехнологии на кафедре компьютерных наук в Университете Шеффилда. Основал стартап по видео-анализу при помощи ИИ — Koemei, который был выкуплен банковским сервисом Crealogix. Также Томас является лидером исследовательской группы речевых технологий — WebASR. Он участвовал в 183 исследовательских работах по речевым и аудиотехнологиям. Опубликовал более десятка исследовательских работ. Имеет сильный научный след в сети и пустой гитхаб.
• Троэльс Роннов [in] — руководитель отдела разработки. Доктор наук, работал над углеродными нанотрубками и тестировал квантовый компьютер. Участвовал в написании 16 научных работ по квантовой физике. Три года работал исследователем в компании Nokia, для которой зарегистрировал три технологичных патента. На гитхабе Троэльс с 2011 года, активность слабая, программирует на С++ и Python. Подтверждаемого опыта на руководящих должностях у Троэльса мы не нашли.

На сайте проекта сказано, что Троэльс соавтор 35 патентов. Вы можете их перечислить?

• Аттила Баголы [in|fb|tw] — программист. Перед работой в Фетче, Аттила был аспирантом по глубокому обучению. А до этого он много учился, прошёл кучу курсов по машинному обучению, и сам преподавал эти курсы. На гитхабе активен, но в основном в приватных репозиториях. Рабочих проектов у Аттилы мы не нашли, только учебные материалы.
• Хан Байканер [in] — ведущий программист. Судя по Линкедину, имеет большой учебный опыт в психоакустике, доктор наук, соавтор семи научных статей и патентов по теме влияния звуков на слух. Почти три года работал старшим исследователем машинного обучения в Nokia. Код и рабочих проектов у Хана мы не нашли.
• Петр Буква [in] — ведущий программист. Работал над мобильным приложением Bloomberg и архитектурой Siemens. Код и рабочих проектов у Петра мы не нашли.
• Джош Крофт [in|tg] — ведущий программист. Указывает в Линкедине, что почти два года был дизайнером и разработчиком в PlayStation. Код и рабочих проектов у Джошуа мы не нашли.
• Роберт Диксон — старший программист. Имеет слабый информационный след и пустой гитхаб.
• Эдвард Фицджеральд [in] — ведущий программист. Указывает, что работал восемь лет в Ericsson и год в Nokia. Слабый инфослед в сети. Код и рабочих проектов у Эдварда мы не нашли.
• Натан Хаттон [in] — старший программист. Два с половиной года работал в отделе беспроводных технологий в компании по услугам кибербезопасности — BAE Applied Intelligence. На гитхабе активен, но только в приватных репозиториях.
• Кэти Лукас [in] — ведущий программист. В Линкедине у Кэти расписан очень богатый опыт работы. Три года она работала в Google специалистом по безопасности и приватности сайта Гугл календаря. А также работала в Citrix, Hitachi и Grapeshot с системами безопасности и обработкой данных. На гитхабе неактивна, но для Фетча делала тесты.
• Аристотель Триантафиллидис [in] — программист. Ранее был разработчиком игр в маленьких студиях, но нигде долго не работал. Гитхаб пуст.
• Пьер Уилмот [in] — программист. Указывает насыщенный опыт работы в крупных студиях на позиции разработчика игр. Из его указанных проектов сейчас ничего не работает, а на гитхабе пусто.

Все разработчики Фетча пишут на C++ и Python. Но с Open Source они не дружат, из-за чего мы не смогли ни у кого проверить наличие практического опыта работы с машинным обучением и блокчейном. Очень похоже на то, что гитхабы почти для всех разработчиков создавал один человек специально под проект.

Зачем вы публикуете на сайте проекта пустые гитхабы команды?

Помимо рассмотренных трёх основателей и одиннадцати разработчиков, в проекте есть ещё восемь менеджеров и одиннадцать исследователей в областях машинного обучения, распределенных систем и криптографии.

Большая часть команды — это доктора наук из Кембриджа. Некоторые из них публиковали свои научные работы. Но на проверяемой практике с машинным обучением и блокчейном работал только исследователь Марко Фаворито.

Почему в команде проекта так мало реальных кодеров и так много университетских академиков?

Партнеры

У проекта шесть подтверждаемых партнёров:

• Outlier Ventures — венчурный фонд. Для Фетча они консультанты и ранние инвесторы.
• TokenMarket — листят у себя информацию об ICO Фетч, участвуют в мультисиге доступа к собранным средствам и консультируют.
• AiiN — сообщество исследователей воздействия искусственного интеллекта на бизнес и общество. Фетч помогают им с изучением при помощи своего блокчейна и машинного обучения.
• ULedger — блокчейн для предприятий. Поделятся своими IoT данными с Фетч.
• MOBI — сообщество исследователей блокчейна для применения в транспортной области. Совместные исследования с Фетч.
• Blockchain for Europe — ассоциация для продвижения блокчейн проектов в Европе.

Инвестиции

Судя по данным Binance и токеномике Fetch, весной 2018 года с частных инвестиций через SAFT они собрали $974 975 и 24 596 эфиров. На тот момент курса валют это примерно $16 500 000. Кто конкретно инвестировал — неизвестно. И заявки в SEC о SAFT мы не нашли.

• Вы отчитывались перед финансовым регулятором об SAFT инвестициях? Если да, мы можем увидеть вашу заявку на сайте регулятора?
• Кто, сколько и по какой цене купил токены на приватном раунде?

На Бинансе написано, что 21 125 собранных эфиров было конвертировано в фиатную валюту в течении 4 квартала 2018 и 1 квартала 2019 года. То есть, до этого они держали все в эфире и общая сумма денег уменьшилась до ~$4 900 000.

• Почему вы сразу не конвертировали деньги в фиат?

По состоянию на 1 декабря 2018 года потрачено около 85% средств:

• 10% партнерства;
• 10% маркетинг;
• 25% команда;
• 45% разработка;
• 5% профессиональные услуги;
• 5% разное.
• В чем именно заключались траты на партнерства, профессиональные услуги и разное? Почему затраты на команду и разработку — это не одно и то же?

Точных цифр о затратах нет, но если прикинуть — это суммы в пределах от $4 000 000 до $14 000 000.

• Как за девять месяцев вы смогли столько потратить и не выпустить MVP?

Токены частных инвесторов заморожены на 3 месяца. Инвесторы ICO получат токены через 15 дней после токен-сейла.

Сумма распределения токенов: фонд — 20%; учредители — 20%; токен-сейл — 20%; будущие релизы — 20%; майнинг — 10%; адвайзоры — 10%.

• Зачем учредителям и адвайзорам так много токенов?
• Что вы имеете в виду под “будущими релизами” и зачем им токены?
• Для чего нужен фонд токенов?
• Куда относятся частные инвесторы?
• Какая мотивация будет у майнеров работать после того как закончатся выделенные для них токены?

Команда проекта пишет, что токены адвайзоров и учредителей будут размораживаться постепенно, в течение трех лет. Но доказать этого они не могут, так как смарт-контракт токена приватный.

• Почему вы не публикуете свой смарт-контракт?

На сайте Фетча опубликован поверхностный хвалебный “аудит” их приватного смарт-контракта. Судя по результатам поиска в сети, их аудитор Hosho всем смарт-контрактам ставит высокую оценку.

• Почему для аудита были выбраны именно Hosho?

Всего на токен-сейле проект будет собирать $6 000 000. Ранее хард кап значился как $30 000 000.

• Мы можем увидеть детальную смету по каждому продукту? Сколько программистов, маркетологов, менеджеров, ученых; какого профиля предстоит нанять? Сколько Фетч собирается платить каждому из сотрудников?

Юридическая часть

Компания Fetch.AI Foundation Pte Ltd, которая предназначена для ICO, зарегистрирована в Сингапуре. Продуктовая компания Fetch.AI Limited зарегистрирована в Великобритании.

• Кто ваши юристы?
• Как вы поступите в случае юридических исков на право сбора данных со стороны Google, Facebook или IBM?

Позиционируют токен FET как Utility. Он будет нужен для регистрации агентов и узлов в сети, обмена данными, доступа к различным услугам машинного обучения и обмена на ERC-20 для продажи.

• Что означают услуги машинного обучения, которые можно будет получить при помощи токена FET?

Страны, в которых запрещено принимать участие в токен-сейле Фетч и других ICO на площадке Binance:

Афганистан, Бурунди, Беларусь, Центральная Африка, Конго, Китай, Эфиопия, Гвинея, Гвинея-Бисау, Ирак, Иран, Северная Корея, Ливан, Шри-Ланка, Ливия, Сербия, Судан, Сомали, Южный Судан, Сирия, Таиланд, Тунис, Тринидад и Тобаго, Украина, Уганда, США, Венесуэла, Йемен, Зимбабве.

Для участия необходимо пройти верификацию на Бинансе и иметь второй уровень идентификации.

• Как вы планируете поддерживать ликвидность своего токена?

Заключение

Тезисно пройдемся по всему проекту.

• Протокол обмена данных — это сложный в понимании, разработке и особенно во внедрении в массы продукт. Здесь он уровня “блокчейн и машинное обучение для всего” — а значит, ни для чего.
• Среди адвайзоров есть крутые специалисты, но не по блокчейну и высоконагруженным системам. Также, спустя почти месяц, никто из них так и не ответил на наши вопросы.
• За плечами СЕО проекта есть только миллионные кредитные долги и два неудавшихся стартапа. Несладко, но таковы факты.
• В команде очень много академиков Кембриджа. Но ни у кого из программистов нет реальных проектов с машинным обучением, блокчейном или высоконагруженными системами.

Самыми нелогичными в этом проекте кажется две вещи:

1. Фонд Outlier Ventures снова профинансировал проект, несмотря на свой неудачный опыт с предыдущим стартапом СЕО — uVue. Стартап, занимаясь дронами, потратил все деньги инвестора и влез в кредитные долги. Убытки для фонда на лицо.
2. Бинанс пропустил мимо глаз то, о чём сами же и написали в своём отчёте. Основатели проекта плохо распоряжаются деньгами инвесторов, учитывая большие траты за короткий срок и отсутствие результата. И при этом Бинанс допустил это ICO к своей площадке.

При написании статьи отчасти были использованы обзоры Fetch от Binance, Шерлоков, ICODrops и Zavodil.

Обновление от 19 февраля 2019:

• Администрация чата проекта решила банить всех, кто как-либо хвалит обзор или задает из него вопросы.
• Технический директор написал в чате ответ на вывод этого обзора, где упоминал авторитетность своей команды и утверждал что обзор был недостаточно глубоким. Доказательств своих заявлений он не привёл и на вопросы не ответил.

Обновление от 20 февраля 2019:

Официальный ответ технического директора в переписке с Никитой Колмогоровым