Децентралізований AI: Блокчейн-рухомий новий етап розумності

Технології штучного інтелекту глибоко впливають на наше життя, від швидкого аналізу складних документів до творчих мозкових штурмів, навіть допомагаючи нам перетворитися на улюблених кінематографічних персонажів. Однак, з поширенням ШІ, люди також почали турбуватися про проблеми, які він приносить.

Наразі найпотужніші AI моделі в основному контролюються кількома технологічними гігантами, і їх внутрішній механізм роботи не є прозорим. Ми не знаємо, звідки беруться дані для навчання цих моделей, якими є процеси ухвалення рішень і хто виграє від оновлення моделей. Внесок творців часто не отримує належного визнання та винагороди. Ще більш тривожним є те, що упередження можуть безшумно проникати в ці інструменти, які формують наше майбутнє.

Саме ці побоювання спонукали людей почати шукати більш прозорі, більш орієнтовані на захист приватності та більш відкриті для участі системи штучного інтелекту. Децентралізований штучний інтелект (DeAI) з'явився, він робить моделі ШІ більш відповідальними, більш прозорими та більш інклюзивними шляхом розподілу даних, обчислень та управління. У цій моделі внески можуть отримувати справедливу винагороду, а спільнота може спільно вирішувати, як працюватимуть ці потужні інструменти.

Децентралізація AI та традиційний AI: різниця

Традиційні системи ШІ зазвичай контролюються однією компанією, яка управляє всім процесом, включаючи збір даних, навчання моделей та контроль виходу. Така закрита модель ускладнює участь або нагляд громадськості, а користувачі не можуть зрозуміти процес створення моделі або потенційні упередження.

У порівнянні з цим, децентралізований AI використовує абсолютно інший підхід. Дані розподілені на різних вузлах, модель спільно керується спільнотою або протоколом, а процес оновлення є відкритим і прозорим. Ця система побудована на основі публічної співпраці, має чіткі правила та механізми стимулювання участі, а не контролюється непрозорою «чорною скринькою».

Важливість Децентралізації AI

Традиційне централізоване управління моделями ШІ викликало багато проблем:

1. Надмірна концентрація влади, відсутність громадського контролю.
2. Обмежені дані та перспективи можуть призвести до упередженості алгоритму.
3. Користувачі не мають контролю над даними, які вони вносять.
4. Інновації обмежені рішеннями кількох компаній.

Децентралізований ШІ відкриває двері до більш прозорих, справедливих та інноваційних систем ШІ через розподіл власності та контролю. Глобальні учасники можуть спільно формувати моделі, щоб забезпечити їх відображення більш широких точок зору. Багато децентралізованих систем ШІ використовують принципи відкритого коду, роблячи код та методи навчання відкритими для перевірки та встановлення довіри.

Децентралізація AI的技术基础

1. Федеративне навчання: дозволяє моделям навчатися на локальних пристроях, захищаючи конфіденційність.
2. Розподілені обчислення: розподіл навантаження на навчання та виконання AI-моделей на кілька машин у мережі.
3. Нульові докази: перевірка даних або операцій без розкриття конкретного змісту.

Блокчейн технологія забезпечує ключову підтримку для Децентралізація AI:

1. Смарт-контракт: автоматичне виконання заздалегідь визначених правил.
2. Оракул: з'єднує Блокчейн з зовнішнім світом.
3. Децентралізоване зберігання: розподілене зберігання навчальних даних і файлів моделей.

Переваги децентралізованого ШІ

1. Кращий захист приватності
2. Вбудована прозорість
3. Спільне управління
4. Справедливі економічні стимули
5. Зменшити упередження
6. Підвищення стійкості системи

стикається з викликами

Незважаючи на великі перспективи, децентралізованому AI ще потрібно подолати деякі виклики:

1. Проблема масштабованості
2. Ресурсозатратні обчислення
3. Невизначеність регулювання
4. Потенційна фрагментація
5. Проблеми безпеки та надійності
6. Складний користувацький досвід

Децентралізація AI-інструментів в практиці

Багато проєктів вже досліджують практичні застосування Децентралізації ШІ:

1. Acurast: Перетворення повсякденних пристроїв на частину децентралізованого хмари.
2. OriginTrail: побудова децентралізованої знань графіки.
3. Phala: забезпечує рівень захисту конфіденційності для Web3.
4. PEAQ: забезпечує інфраструктуру для машинної економіки.
5. Bittensor: створення відкритого ринку навчання AI моделей.

Децентралізований AI представляє собою зміну цінностей, кидаючи виклик традиційному уявленню про те, що AI має контролюватися лише кількома компаніями. Він пропонує більш відкритий і відповідальний вибір, розподіляючи владу, захищаючи приватність і запрошуючи глобальних учасників спільно формувати ці інструменти, що змінюють світ.

З розвитком та вдосконаленням технологій, децентралізований ШІ має перспективу відігравати все більш важливу роль у майбутньому, приносячи нам більш справедливі, прозорі та інноваційні інтелектуальні системи.