Децентрализованный ИИ: Блокчейн-движимый новый век интеллекта

Технологии ИИ глубоко влияют на нашу жизнь, от быстрого анализа сложных документов до креативного мозгового штурма, а также помогают нам превратиться в любимых персонажей кино и телевидения. Однако, с распространением ИИ, люди также начали беспокоиться о возникающих проблемах.

В настоящее время самые мощные AI модели контролируются лишь немногими технологическими гигантами, и их внутренние механизмы работы остаются непрозрачными. Мы не можем знать, откуда берутся данные для обучения этих моделей, как проходит процесс принятия решений, и кто получает выгоду от обновлений моделей. Вклад создателей часто не получает должного признания и вознаграждения. Еще более тревожно то, что предвзятости могут незаметно проникать в эти инструменты, формирующие наше будущее.

Именно эти опасения побуждают людей искать более прозрачные, более ориентированные на защиту конфиденциальности и более открытые AI-системы. Децентрализованный AI (DeAI) появился на свет, позволяя распределять данные, вычисления и управление, что делает модели AI более ответственными, прозрачными и инклюзивными. В этой модели участники могут получать справедливое вознаграждение, а сообщество совместно решает, как будут работать эти мощные инструменты.

Децентрализация AI и традиционный AI различия

Традиционные AI-системы обычно контролируются одной компанией, которая управляет всем процессом, включая сбор данных, обучение моделей и контроль вывода. Эта закрытая модель затрудняет участие или мониторинг со стороны общественности, и пользователи не могут понять процесс построения модели или потенциальные предвзятости.

В отличие от этого, децентрализованный ИИ использует совершенно другой подход. Данные распределены по различным узлам, модель управляется сообществом или протоколом, а процесс обновления является открытым и прозрачным. Эта система строится на общественном сотрудничестве, с четкими правилами и механизмами участия, а не контролируется непрозрачными черными ящиками.

Важность Децентрализации ИИ

Централизованный контроль традиционных моделей ИИ привел к множеству проблем:

1. Чрезмерная концентрация власти, отсутствие общественного контроля.
2. Ограниченные данные и перспективы могут привести к предвзятости алгоритмов.
3. Пользователи не имеют контроля над данными, которые они предоставляют.
4. Инновации ограничены решениями немногих компаний.

Децентрализованный ИИ открывает двери к более прозрачным, справедливым и инновационным системам ИИ, распределяя право собственности и контроль. Глобальные участники могут совместно формировать модели, гарантируя, что они отражают более широкий спектр точек зрения. Многие системы децентрализованного ИИ используют принципы открытого кода, что делает код и методы обучения доступными для просмотра, упрощая аудит и установление доверия.

Технологическая основа Децентрализованного ИИ

1. Федеративное обучение: позволяет моделям обучаться на локальных устройствах, защищая конфиденциальность.
2. Распределенные вычисления: распределение нагрузки на обучение и выполнение AI-моделей между несколькими машинами в сети.
3. Нуль-Знание Доказательство: проверка данных или операций без раскрытия конкретного содержания.

Блокчейн-технологии предоставляют ключевую поддержку для Децентрализации ИИ:

1. Умный контракт: автоматическое выполнение предустановленных правил.
2. Оракул: соединение Блокчейна с внешним миром.
3. Децентрализация хранения: распределенное хранение тренировочных данных и файлов моделей.

Преимущества децентрализованного ИИ

1. Лучшее обеспечение конфиденциальности
2. Встроенная прозрачность
3. Совместное управление
4. Справедливые экономические стимулы
5. Снижение предвзятости
6. Укрепление устойчивости системы

сталкиваются с вызовами

Несмотря на широкие перспективы, Децентрализация AI все еще сталкивается с некоторыми проблемами:

1. Проблема масштабируемости
2. Ресурсоемкий расчет
3. Неопределённость регулирования
4. Потенциальная фрагментация
5. Проблемы безопасности и надежности
6. Сложный пользовательский опыт

Децентрализация AI的实际应用

Несколько проектов уже исследуют практическое применение Децентрализации ИИ:

1. Acurast：Превращение повседневных устройств в часть децентрализованного облака.
2. OriginTrail: создание децентрализованной карты знаний.
3. Phala: Предоставляет уровень конфиденциальности для Web3.
4. PEAQ: Предоставление инфраструктуры для машинной экономики.
5. Bittensor: создание открытого рынка для обучения AI моделей.

Децентрализованный ИИ представляет собой изменение ценностей, бросающее вызов традиционному мнению о том, что ИИ должен контролироваться лишь несколькими компаниями. Он предлагает более открытый и ответственный выбор, децентрализует власть, защищает конфиденциальность и приглашает участников со всего мира совместно формировать эти инструменты, меняющие мир.

С развитием и совершенствованием технологий, Децентрализация ИИ имеет все шансы сыграть все более важную роль в будущем, предоставляя нам более справедливые, прозрачные и инновационные интеллектуальные системы.