Децентралізація AI: побудова більш справедливого та прозорого розумного майбутнього

Штучний інтелект глибоко змінює наш спосіб життя. Від швидкого аналізу складних документів до імпровізованих креативних сесій, а також до персоналізованого кінематографічного досвіду, ШІ скрізь. Однак, незважаючи на численні зручності, які приносить ШІ, він також викликає деякі серйозні занепокоєння.

Наразі найсучасніші та потужніші моделі ШІ переважно контролюються декількома технологічними гігантами, а їх внутрішній механізм роботи є непрозорим. Ми не маємо уявлення про джерела навчальних даних, деталі процесу ухвалення рішень, а також про те, хто виграє від оновлення моделей. Внесок творців часто не отримує належного визнання та винагороди. Упередження непомітно проникає всередину, а ці інструменти, які формують наше майбутнє, діють за лаштунками.

Саме тому люди почали ставити під сумнів напрямок розвитку ШІ. Зростають побоювання щодо моніторингу приватності, поширення фальшивої інформації, відсутності прозорості, а також монополізації навчання ШІ та розподілу прибутків декількома компаніями. Ці тривоги спричинили попит на більш прозорі, краще захищені приватні дані та більш відкриті та широкі участі в системах ШІ.

ДецентралізаціяAI(DeAI) для вирішення цих проблем пропонує нові підходи. Такі системи розподіляють дані, обчислення та управління, що робить моделі AI більш відповідальними, більш прозорими та більш інклюзивними. Учасники можуть справедливо отримувати винагороду, а громада може спільно вирішувати, як працюють ці потужні інструменти. Вже існує кілька блокчейн-проектів, які будують справедливу децентралізовану AI інфраструктуру, що має на меті обслуговування всіх, а не лише небагатьох.

Децентралізація AI та відмінності між традиційним AI

Сучасні основні AI-системи використовують централізовану архітектуру, де одна компанія відповідає за збір даних, навчання моделей і контроль виходу. Ця модель зазвичай не приймає громадський контроль, і користувачі не можуть дізнатися про процес побудови моделі або потенційні упередження.

В порівнянні, децентралізований AI використовує зовсім інший підхід. Дані розподілені по різних вузлах, модель управляється спільнотою або протоколом, процес оновлення є відкритим і прозорим. Це система, що будується на громадській співпраці, з чіткими правилами та стимулюванням участі, а не контролюється чорним ящиком.

Децентралізацію AI можна порівняти з музеєм, яким керує приватний фонд. Ви можете відвідати експонати, навіть побачити, як ваші дані використовуються для створення, але не маєте права вирішувати, як організовуються експозиції, і не будете визнані або винагороджені за свій внесок. Процес ухвалення рішень не прозорий, більшість закулісних операцій залишаються невідомими.

А децентралізований ШІ більше схожий на відкриту художню виставку, що спільно створюється глобальною спільнотою. Художники, історики та звичайні громадяни спільно вносять ідеї, діляться даними, беруть участь у кураторстві. Кожен внесок є відстежуваним і прозорим, а учасники отримують винагороду за покращення виставки. Така структура допомагає зміцнити захист користувачів і відповідальність, що є найбільш терміновою потребою в сучасній сфері ШІ.

Важливість децентралізованого ШІ

Централізована модель штучного інтелекту викликала серйозні проблеми. Коли невелика кількість компаній контролює модель, вони визначають, що модель вивчає, як вона діє та які має права доступу, що може призвести до таких ризиків:

• Надмірна концентрація влади: невелика кількість компаній домінує у напрямку розвитку ШІ, відсутній громадський контроль
• Алгоритмічна упередженість: обмежені дані та перспективи призводять до несправедливості та виключення системи.
• Користувачі втрачають контроль: люди вносять дані, але не мають права вирішувати, як їх використовувати, і не отримують винагороду.
• Інновації обмежені: централізований контроль обмежує різноманіття моделей та простір експериментів

Децентралізація AI знову збалансувала цю ситуацію. Завдяки розподілу власності та контролю, вона відкрила шлях до більш прозорих, справедливих та інноваційних AI систем. Глобальні учасники можуть спільно формувати моделі, забезпечуючи відображення більш широких перспектив. Прозорість відіграє ключову роль в цьому, багато децентралізованих AI систем використовують принципи відкритого коду, публікуючи код та методи навчання, що полегшує аудит моделей, виявлення проблем, встановлення довіри.

Однак, відкритий штучний інтелект не завжди є синонімом децентралізації. Моделі можуть бути відкритими, але все ще залежати від централізованої інфраструктури або не мати механізмів захисту приватності. Спільними рисами обох є прозорість, доступність та участь громади. Користувачі можуть брати участь, не відмовляючись від контролю над даними, і мають більше мотивації активно долучатися та отримувати вигоду. Децентралізація, хоча й не є універсальною панацеєю, відкриває можливості для створення систем штучного інтелекту, які більше відповідають суспільним інтересам і менше підлягають впливу приватних компаній.

Децентралізація AI的工作原理

Децентралізація AI використовує розподілені системи для заміни централізованого контролю, навчання моделей, оптимізацію та впровадження проводять у мережі незалежних вузлів, уникаючи одноточкових відмов, підвищуючи прозорість та заохочуючи більш широку участь.

Ключові технології, що підтримують Децентралізацію AI, включають:

• Федеральне навчання: дозволяє AI-моделям навчати дані на локальних пристроях (, таких як смартфони, ноутбуки ), обмінюючись лише оновленнями моделей, а не вихідною інформацією, захищаючи конфіденційність і розподіляючи обробку.
• Розподілені обчислення: розподіл обчислювальних завдань для навчання та виконання AI-моделей на кількох машинах у мережі, що підвищує швидкість, ефективність, масштабованість і стійкість.
• Нульове знання: криптографічний інструмент, що може перевіряти дані або операції, не розкриваючи вмісту, забезпечуючи безпеку та надійність розподілених систем.

Технологія блокчейн забезпечує важливу інфраструктуру для Децентралізації ШІ:

• Смарт-контракти: автоматичне виконання попередньо визначених правил, таких як платежі або оновлення моделей, без необхідності втручання людини
• Оракул: як міст між блокчейном та зовнішнім світом, забезпечує дані з реального світу
• Децентралізація зберігання: дозволяє розподілити навчальні дані та файли моделей по мережі, підвищуючи безпеку та стійкість до цензури

Деякі модульні архітектури блокчейн-проектів підтримують різні мережі, які зосереджуються на різних завданнях, таких як приватність, обчислення, управління тощо, одночасно зберігаючи взаємодію. Цей дизайн робить Децентралізацію AI більш масштабованою, гнучкою, безпечною та ефективною.

ДецентралізаціяAI的优势

Децентралізація AI не лише технологічна зміна, а й зміна цінностей. Вона створює системи, що відображають спільні цінності, такі як приватність, прозорість, справедливість та участь, реалізуючи наступні переваги через децентралізацію:

• Кращий захист конфіденційності: використання федеративного навчання, локального навчання та нульових доказів.
• Вбудована прозорість: відкриті системи полегшують аудит, відстеження рішень та виявлення упереджень
• Спільне управління: Спільнота спільно розробляє правила, стимули та напрямки еволюції моделей
• Справедлива економічна винагорода: учасники отримують винагороду за надання даних, обчислень або покращень моделей
• Зменшення упередженості: більш різноманітні учасники приносять інклюзивні погляди, зменшуючи сліпі плями
• Вища стійкість: відсутність єдиного пункту відмови, систему важче зламати або вимкнути

Деякі блокчейн-проєкти підтримують ці переваги за допомогою модульної архітектури, різні мережі можуть зосереджуватись на конфіденційності, обчисленнях або управлінні, одночасно безшовно співпрацюючи, що сприяє децентралізації AI у масштабах без шкоди для безпеки, автономії користувачів або продуктивності.

Виклики та обмеження

Децентралізація AI хоч і має потенціал, але також стикається з деякими викликами:

• Масштабованість: навчання великих моделей потребує великої обчислювальної потужності, розподілене координування може зменшити швидкість або збільшити складність
• Ресурсозатратність обчислень: модель ШІ споживає багато ресурсів, розподілене виконання посилює тиск на пропускну здатність і споживання енергії
• Невизначеність регулювання: різниця в законодавстві в різних регіонах, складність відповідальності децентралізованих систем
• Фрагментація: відсутність централізованого регулювання може призвести до нестандартизованості та нерівномірності участі
• Безпека та надійність: децентралізовані системи все ще вразливі до атак, таких як маніпуляції з даними, отруєння моделей
• Складність користувацького досвіду: управління приватними ключами, багатоінтерфейсні операції можуть заважати популяризації

Це реальні проблеми, але вони не є непереборними. Деякі модульні архітектури блокчейн-проектів пропонують потужну спільну безпеку та рідну міжоперабельність, дозволяючи різним мережам зосередитися на конкретних викликах, зберігаючи екологічну співпрацю, підтримуючи відповідальний ріст і спільний ризик.

ДецентралізаціяAI的实际应用

Децентралізація AI вже не обмежується теоретичним рівнем. Кілька проектів Web3 демонструють, як розподілений інтелект може стимулювати реальні застосування. Нижче наведені кілька представницьких проектів, що будують децентралізований AI:

1. Acurast: дозволяє звичайним користувачам перетворити невикористовувані пристрої на частину децентралізованого хмари, отримуючи винагороду за надання невикористаних обчислювальних потужностей. Розробники можуть використовувати ці ресурси для виконання завдань, чутливих до конфіденційності, без необхідності покладатися на сервери великих технологічних компаній, створюючи більш приватний, орієнтований на людину Інтернет.

2. OriginTrail: на основі Децентралізація знань граф, з'єднує і організовує надійні дані в таких сферах, як постачальницький ланцюг, освіта тощо. Це еквівалент громадської бази фактів, до якої може вносити внески або перевіряти будь-хто, але не контролюється жодною окремою компанією, що допомагає перевірити походження продуктів або справжність сертифікатів тощо.

3. Phala: створення шару захисту конфіденційності для Web3, що дозволяє розробникам запускати смарт-контракти в середовищі конфіденційних обчислень. Навіть якщо програми використовують чутливі дані (, такі як ідентифікаційна чи медична інформація ), ці дані можуть залишатися приватними, забезпечуючи безпечне робоче середовище для творців додатків.

4. PEAQ: забезпечує інфраструктуру для машинної економіки, дозволяючи людям та пристроям отримувати винагороду за виконання реальних завдань. Він надає енергію децентралізованій фізичній інфраструктурі, такій як роботи, що заряджають електромобілі, або сенсори, що повідомляють про якість повітря, і отримує винагороду через мережу.

5. Bittensor: створення відкритого ринку, де AI моделі змагаються та співпрацюють для надання найкращих результатів. Будь-хто може приєднатися до мережі, вносячи обчислювальну потужність, навчаючи моделі або оцінюючи їх продуктивність. Система стимулює цінні внески за допомогою токенів, створюючи самопокращувальну, стійку до цензури та незалежну від централізованого контролю AI економіку.

Висновок

Децентралізація AI не лише є технологічною революцією, але й зміною цінностей. Вона кидає виклик концепції, що інтелект повинен контролюватися невеликою кількістю компаній, пропонуючи більш відкриті та відповідальні альтернативи. Ці системи децентралізують владу, захищають конфіденційність і запрошують глобальну участь у спільному формуванні інструментів, що змінюють світ.

Блокчейн забезпечує ключову основу для досягнення цього бачення. Координуючи оновлення, захищаючи дані та винагороджуючи учасників, він закладає основи для природно прозорих AI-систем. Деякі проекти також додають модульну інфраструктуру, що дозволяє спеціалізованим мережам досягати успіху у своїх функціях, водночас користуючись рідними особливостями та зберігаючи безшовну взаємодію в більш широкій екосистемі. Ця гнучкість дозволяє децентралізованим AI-системам без жертвування безпекою, продуктивністю або автономією користувачів безперервно еволюціонувати та розширюватися.

Від конфіденційних обчислень до Децентралізація управління даними, блокчейн-екосистема вже представила кілька проектів, які втілюють ці принципи в життя, і це лише початок. Децентралізація AI відкриває для нас більш справедливе, прозоре та розумне майбутнє.