Децентралізоване AI: Блокчейн-рухома розумна ера

Технології ШІ глибоко впливають на наше повсякденне життя, від швидкого аналізу документів до креативного мозкового штурму, навіть допомагаючи нам перевтілюватись у улюблених персонажів кіно та телебачення. Однак, незважаючи на численні зручності, які приносить ШІ, це також викликає ряд серйозних занепокоєнь.

Найсучасніші та найпотужніші AI моделі зазвичай контролюються невеликою кількістю технологічних гігантів, а їх внутрішні механізми роботи часто не прозорі. Ми мало знаємо про джерела даних для навчання цих моделей, процес прийняття рішень і тих, хто виграє від оновлень моделей. Внесок творців часто не отримує належного визнання та винагороди, а потенційні упередження можуть непомітно проникати. Ці потужні інструменти, які формують наше майбутнє, здається, тихо діють за лаштунками.

Ця ситуація викликала у людей почуття опору. Зростає занепокоєння щодо порушення приватності, поширення фальшивої інформації, відсутності прозорості та монополізації навчання штучного інтелекту і розподілу прибутків небагатьма компаніями. Ці побоювання спонукали людей закликати до створення більш прозорих, зосереджених на захисті приватності та відкритих для участі систем штучного інтелекту.

Децентралізоване AI (DeAI) виникло для того, щоб запропонувати нові підходи до вирішення цих проблем. Ці системи децентралізують дані, обчислення та управлінські права, роблячи моделі AI більш відповідальними, прозорими та інклюзивними. Учасники можуть отримувати справедливу винагороду, а спільнота може спільно визначати напрямок розвитку цих потужних інструментів.

Децентралізація AI: суть та відмінності від традиційного AI

Наразі основні AI-системи здебільшого використовують централізовану архітектуру, де одна компанія відповідає за збір даних, навчання моделей та контроль виходу. Ця модель зазвичай не підлягає публічному нагляду, і користувачам важко зрозуміти процес побудови моделей та потенційні упередження.

В порівнянні, децентралізований AI використовує зовсім інший підхід. Дані розподіляються та зберігаються на різних вузлах, модель спільно керується спільнотою або протоколом, а процес оновлення є відкритим і прозорим. У цій моделі AI-система будується на основі публічної співпраці, має чіткі правила та механізми стимулювання участі, а не контролюється закритим чорним ящиком.

Наприклад, традиційний ШІ подібний до музею, що управляється приватним фондом. Відвідувачі можуть насолоджуватися експонатами, навіть бачити свої дані, представлені в мистецькій формі, але не можуть брати участь у процесі прийняття рішень і не отримують визнання чи винагороду за свій внесок. Робота музею є непрозорою, більшість внутрішньої інформації недоступна зовнішньому світу.

А децентралізований AI більше нагадує виставку вуличного мистецтва, створену спільноті по всьому світу. Художники, історики та звичайні громадяни спільно вносять ідеї, діляться даними та беруть участь у кураторстві. Кожен внесок є відслідковуваним і прозорим, учасники отримують винагороди за покращення виставки. Така архітектура сприяє зміцненню захисту прав користувачів та підвищенню відповідальності системи, що є найбільш терміновою потребою в сучасній сфері AI.

Важливість Децентралізації AI

Традиційні централізовані моделі ШІ мають серйозні проблеми. Коли невелика кількість компаній контролює модель, вони вирішують, що буде вивчати модель, яким чином вона буде діяти і до яких даних матиме доступ, що створює такі ризики:

• Надмірна концентрація влади: Напрямок розвитку ШІ контролюється небагатьма компаніями, відсутній громадський нагляд.
• Упередженість алгоритмів: обмежені джерела даних і точки зору можуть призвести до несправедливості та виключності системи.
• Користувачі втрачають контроль: люди вносять дані, але не мають права вирішувати, як їх використовувати, і не отримують належної винагороди.
• Обмежена інновація: Централізоване управління обмежує різноманітність моделей та простір для експериментів.

Децентралізований AI відкриває можливості для створення більш прозорих, справедливих та інноваційних AI систем, розподіляючи власність та контроль. Глобальні учасники можуть спільно формувати моделі, забезпечуючи їх відображення ширших точок зору. Прозорість відіграє ключову роль, багато децентралізованих AI систем використовують принципи відкритого коду, публікуючи код та методи навчання, полегшуючи аудит моделей, виявлення проблем та встановлення довіри.

Слід зазначити, що відкритий штучний інтелект не є рівнозначним децентралізованому штучному інтелекту. Моделі можуть бути відкритими, але все ще покладатися на централізовану інфраструктуру або не мати необхідних механізмів захисту приватності. Спільними основними рисами обох є прозорість, доступність та участь громади. У децентралізованому штучному інтелекті користувачі можуть брати участь, не відмовляючись від контролю над своїми даними, і мають більшу ймовірність активно вносити свій внесок і отримувати вигоду. Децентралізація не є панацеєю, але відкриває нові шляхи для створення систем штучного інтелекту, які більше відповідають суспільним інтересам і не підпадають під вплив приватних компаній.

Децентралізація AI的工作原理

Децентралізована AI використовує розподілену систему для заміни централізованого контролю. Навчання, оптимізація та розгортання моделей відбувається в мережі незалежних вузлів, що запобігає єдиній точці відмови, підвищує прозорість та заохочує більш широку участь.

Ключові технології, що підтримують децентралізовану ШІ, включають:

• Федеративне навчання: дозволяє AI-моделям вивчати дані на локальних пристроях, не завантажуючи чутливу інформацію на центральний сервер, а лише обмінюючись оновленнями моделей.
• Розподілені обчислення: розподіл навантаження на навчання та виконання AI моделей на кілька машин у мережі, що підвищує швидкість, ефективність, масштабованість та стійкість системи.
• Нульове знання (ZKP): криптографічний інструмент, який може перевіряти правильність даних або операцій, не розкриваючи конкретний зміст, забезпечуючи безпеку та надійність розподілених систем.

Блокчейн технологія забезпечує важливу підтримку для Децентралізація AI. Смарт-контракти можуть автоматично виконувати заздалегідь встановлені правила, такі як платежі або оновлення моделей, без необхідності людського втручання. Оракули виступають в ролі мосту між Блокчейн та зовнішнім світом, надаючи дані з реального світу. Децентралізоване зберігання дозволяє дистрибуцію навчальних даних та файлів моделей в мережі, що робить їх більш стійкими до підробок, цензури та одноточкових відмов.

Переваги децентралізованого ШІ

Децентралізоване AI не лише є технологічною зміною, але й зміною цінностей. Воно створює системи, які відображають спільні цінності людства, такі як конфіденційність, прозорість, справедливість та участь. Через децентралізацію реалізовано такі переваги:

• Кращий захист приватності: використання федеративного навчання, навчання на локальних пристроях та нульових знань для забезпечення конфіденційності даних.
• Вбудована прозорість: відкрита система полегшує аудит, відстеження процесу прийняття рішень та виявлення потенційних упереджень.
• Спільне управління: громада спільно встановлює правила, механізми стимулювання та напрямки еволюції моделей.
• Справедливі економічні стимули: учасники отримують винагороду за надання даних, обчислювальних ресурсів або покращення моделей.
• Зменшення упередженості: більш різноманітні учасники приносять інклюзивні перспективи, знижуючи ризик сліпих зон.
• Сильніша стійкість системи: немає єдиної точки відмови, систему важче зламати або закрити.

Виклики та обмеження

Хоча потенціал Децентралізація AI величезний, він також стикається з багатьма викликами:

• Масштабованість: навчання великих моделей потребує величезних обчислювальних потужностей, розподілена координація може призвести до зниження швидкості або збільшення складності.
• Ресурсоємний обчислення: самі моделі ШІ дуже витратні, а розподілене виконання може ще більше посилити тиск на пропускну здатність і споживання енергії.
• Регуляторна невизначеність: значні відмінності в законодавстві різних регіонів, відповідальність за децентралізовані системи є досить складною.
• Ризик фрагментації: відсутність централізованого регулювання може призвести до нерівності стандартів і участі.
• Проблеми безпеки та надійності: децентралізовані системи все ще можуть бути піддані атакам, таким як маніпуляції з даними, отруєння моделей тощо.
• Складний користувацький досвід: управління приватними ключами, використання кількох інтерфейсів та інші фактори можуть заважати поширенню.

Це реальні проблеми, але їх можна подолати. Завдяки постійному розвитку технологій та поступовому вдосконаленню екосистеми, ми маємо підстави вірити, що ці виклики зрештою будуть вирішені.

Децентралізація штучного інтелекту в реальному застосуванні

Децентралізований ШІ більше не обмежується теоретичними дискусіями, кілька Web3 проектів демонструють, як розподілений інтелект може сприяти практичним застосуванням. Ось кілька показових проектів, які будують децентралізований ШІ:

• Acurast: дозволяє користувачам перетворити невикористовувані пристрої (наприклад, старі телефони) на частину децентралізованого хмари, отримуючи винагороду за надання невикористаних обчислювальних потужностей.
• OriginTrail: Базується на децентралізованій графовій базі знань, зв'язує та організовує надійні дані у сферах постачання, освіти тощо, створюючи публічну базу фактів.
• Phala: Створення шару конфіденційності для Web3, що дозволяє розробникам виконувати смарт-контракти в середовищі конфіденційних обчислень, захищаючи чутливі дані.
• PEAQ: забезпечує інфраструктуру для машинної економіки, дозволяючи людям і пристроям отримувати винагороду за виконання реальних завдань, створюючи машинну версію економіки вільних професій.
• Bittensor: створення відкритого ринку, де AI-моделі змагаються та співпрацюють, отримуючи винагороди за цінний внесок через токенізовані стимули, створюючи самовдосконалюючу, стійку до цензури економічну систему AI.

Ці проекти демонструють потенціал децентралізованого штучного інтелекту в реальному світі, від обчислень конфіденційності до управління знаннями, від машинної економіки до навчання моделей штучного інтелекту, охоплюючи кілька важливих сфер. Зі зрістом технологій і поступовим вдосконаленням екосистеми, ми маємо підстави очікувати появи нових інноваційних застосувань.

Децентралізоване AI представляє собою абсолютно новий підхід до побудови інтелектуальних систем, який кидає виклик традиційним централізованим моделям контролю, пропонуючи нам більш відкриті та відповідальні вибори. Завдяки розподілу влади, захисту конфіденційності та заохоченню глобальної участі, ця нова система AI має потенціал формувати більш справедливе та прозоре інтелектуальне майбутнє. Незважаючи на численні виклики, з постійним прогресом технологій та поступовим вдосконаленням екосистеми, децентралізоване AI безумовно відіграє все більш важливу роль у формуванні нашого цифрового світу.