Desentralisasi AI: Membangun masa depan yang lebih adil dan transparan

Kecerdasan buatan sedang mengubah cara hidup kita secara mendalam. Dari analisis cepat dokumen kompleks hingga brainstorming ide secara spontan, serta pengalaman media yang dipersonalisasi, AI ada di mana-mana. Namun, meskipun AI membawa banyak kemudahan, juga menimbulkan beberapa kekhawatiran serius.

Saat ini, model AI yang paling canggih dan kuat sebagian besar dikuasai oleh beberapa raksasa teknologi, dan mekanisme operasional internalnya tidak transparan. Kita tidak dapat mengetahui sumber data pelatihan, rincian proses pengambilan keputusan, serta siapa yang sebenarnya diuntungkan saat model diperbarui. Kontribusi para kreator sering kali tidak mendapatkan pengakuan dan imbalan yang layak. Bias secara diam-diam meresap, sementara alat-alat yang membentuk masa depan kita beroperasi di balik layar.

Oleh karena itu, orang mulai meragukan arah perkembangan AI. Kekhawatiran tentang pengawasan privasi, penyebaran informasi palsu, kurangnya transparansi, serta monopoli pelatihan dan distribusi keuntungan oleh sejumlah kecil perusahaan semakin meningkat. Kekhawatiran ini melahirkan permintaan akan sistem AI yang lebih transparan, lebih baik dalam melindungi privasi, dan lebih terbuka untuk partisipasi yang lebih luas.

Desentralisasi AI(DeAI) memberikan cara baru untuk menyelesaikan masalah ini. Sistem semacam ini mendistribusikan data, komputasi, dan tata kelola, membuat model AI lebih bertanggung jawab, lebih transparan, dan lebih inklusif. Kontributor dapat menerima imbalan secara adil, dan komunitas dapat bersama-sama menentukan cara kerja alat-alat kuat ini. Saat ini, sudah ada beberapa proyek blockchain yang membangun infrastruktur AI desentralisasi yang adil untuk masa depan, bertujuan untuk melayani semua orang, bukan hanya segelintir orang.

Desentralisasi AI dan Perbedaan dengan AI Tradisional

Sistem AI utama saat ini menggunakan arsitektur terpusat, di mana satu perusahaan bertanggung jawab atas pengumpulan data, pelatihan model, dan kontrol output. Model ini biasanya tidak menerima pengawasan publik, dan pengguna tidak dapat mengetahui proses pembangunan model atau potensi bias.

Sebagai perbandingan, AI desentralisasi mengadopsi pendekatan yang sepenuhnya berbeda. Data tersebar di berbagai node, model dikelola bersama oleh komunitas atau protokol, dan proses pembaruan bersifat terbuka dan transparan. Ini adalah sistem yang dibangun dengan kolaborasi publik, dengan aturan yang jelas dan insentif partisipasi, bukan dikendalikan oleh kotak hitam.

AI terpusat dapat disamakan dengan museum yang dikelola oleh sebuah yayasan pribadi. Anda dapat mengunjungi pameran, bahkan melihat data Anda digunakan untuk kreasi, tetapi tidak memiliki hak untuk memutuskan bagaimana pameran direncanakan, dan tidak akan mendapatkan pengakuan atau imbalan atas kontribusi. Proses pengambilan keputusan tidak transparan, dan sebagian besar operasi di balik layar tidak diketahui.

Dan Desentralisasi AI lebih mirip dengan pameran seni terbuka yang dibangun bersama oleh komunitas global. Seniman, sejarawan, dan warga biasa bersama-sama menyumbangkan ide, berbagi data, dan berpartisipasi dalam kurasi. Setiap kontribusi dapat dilacak dan transparan, dan kontributor mendapatkan imbalan karena meningkatkan pameran. Struktur ini membantu memperkuat perlindungan pengguna dan akuntabilitas, yang merupakan hal yang paling mendesak dibutuhkan di bidang AI saat ini.

Pentingnya AI Desentralisasi

Model AI yang terpusat membawa masalah serius. Ketika beberapa perusahaan mengendalikan model, mereka memutuskan isi, cara berperilaku, dan akses yang dipelajari oleh model, yang dapat menyebabkan risiko berikut:

• Kekuasaan yang terlalu terpusat: sedikit perusahaan mendominasi arah perkembangan AI, kurangnya pengawasan publik
• Bias algoritma: data dan perspektif yang terbatas mengakibatkan sistem yang tidak adil dan eksklusif
• Pengguna kehilangan kontrol: Orang-orang menyumbangkan data tetapi tidak memiliki hak untuk memutuskan penggunaannya, dan juga tidak mendapatkan imbalan.
• Inovasi terbatas: kontrol terpusat membatasi diversifikasi dan ruang eksperimen model

Desentralisasi AI telah mengubah situasi ini. Dengan mendistribusikan kepemilikan dan kontrol, ia membuka jalan bagi sistem AI yang lebih transparan, adil, dan inovatif. Kontributor global dapat bersama-sama membentuk model, memastikan bahwa model tersebut mencerminkan perspektif yang lebih luas. Transparansi memainkan peran kunci di sini, banyak sistem AI desentralisasi yang mengadopsi prinsip open-source, mempublikasikan kode dan metode pelatihan, memudahkan audit model, menemukan masalah, dan membangun kepercayaan.

Namun, AI sumber terbuka tidak selalu sama dengan Desentralisasi. Model dapat bersifat sumber terbuka tetapi masih bergantung pada infrastruktur terpusat, atau kurang memiliki mekanisme perlindungan privasi. Kedua hal ini memiliki ciri umum yaitu transparansi, aksesibilitas, dan partisipasi komunitas. Pengguna tidak perlu mengorbankan kontrol data mereka untuk berpartisipasi, sehingga lebih termotivasi untuk berkontribusi secara aktif dan mendapatkan manfaat dari situ. Desentralisasi bukanlah obat mujarab, tetapi ia membuka kemungkinan untuk membangun sistem AI yang lebih sesuai dengan kepentingan publik dan kurang dipengaruhi oleh perusahaan swasta.

Cara Kerja AI Desentralisasi

Desentralisasi AI menggunakan sistem terdistribusi untuk menggantikan kontrol terpusat, pelatihan, pengoptimalan, dan penyebaran model dilakukan di jaringan node independen, menghindari kegagalan titik tunggal, meningkatkan transparansi, dan mendorong partisipasi yang lebih luas.

Teknologi kunci yang mendukung Desentralisasi AI meliputi:

• Pembelajaran federasi: memungkinkan model AI belajar data di perangkat lokal ( seperti ponsel, laptop ), hanya berbagi pembaruan model dan bukan informasi asli, melindungi privasi dan desentralisasi pemrosesan
• Komputasi terdistribusi: Mendispersikan tugas komputasi untuk melatih dan menjalankan model AI ke beberapa mesin dalam jaringan, meningkatkan kecepatan, efisiensi, skala, dan ketahanan.
• Bukti pengetahuan nol: alat kriptografi yang dapat memverifikasi data atau operasi tanpa mengungkapkan isi, memastikan keamanan dan keandalan sistem terdistribusi.

Teknologi blockchain menyediakan infrastruktur penting untuk Desentralisasi AI:

• Kontrak pintar: mengeksekusi aturan yang telah ditetapkan secara otomatis, seperti pembayaran atau pembaruan model, tanpa intervensi manusia
• Oracle: Sebagai jembatan antara blockchain dan dunia luar, menyediakan data dunia nyata
• Desentralisasi penyimpanan: Membiarkan data pelatihan dan file model disimpan secara terdistribusi di jaringan, meningkatkan keamanan dan ketahanan terhadap sensor.

Beberapa proyek blockchain dengan arsitektur modular mendukung berbagai jaringan yang fokus pada privasi, komputasi, tata kelola, dan tugas lainnya, sambil mempertahankan interoperabilitas. Desain ini membuat AI desentralisasi lebih skalabel, fleksibel, aman, dan efisien.

Keuntungan AI Desentralisasi

Desentralisasi AI bukan hanya perubahan teknologi, tetapi juga perubahan nilai. Ini membangun sistem yang mencerminkan nilai-nilai bersama seperti privasi, transparansi, keadilan, dan partisipasi, melalui desentralisasi untuk mencapai keuntungan berikut:

• Perlindungan privasi yang lebih baik: menggunakan teknik seperti federated learning, pelatihan lokal, dan bukti nol pengetahuan.
• Transparansi Terintegrasi: Sistem terbuka memudahkan audit, pelacakan keputusan, dan identifikasi bias
• Pemerintahan bersama: komunitas bersama-sama menetapkan aturan, insentif, dan arah evolusi model
• Insentif ekonomi yang adil: kontributor mendapatkan imbalan karena menyediakan data, perhitungan, atau perbaikan model.
• Mengurangi bias: Kontributor yang lebih beragam membawa perspektif inklusif, mengurangi titik buta
• Ketahanan yang lebih kuat: tidak ada titik kegagalan tunggal, sistem lebih sulit untuk diserang atau ditutup

Beberapa proyek blockchain mendukung keunggulan ini melalui arsitektur modular, yang memungkinkan jaringan yang berbeda untuk fokus pada privasi, komputasi, atau tata kelola, sambil berkolaborasi secara mulus, mendukung pengembangan AI desentralisasi secara skala tanpa mengorbankan keamanan, otonomi pengguna, atau kinerja.

Tantangan dan Keterbatasan yang Dihadapi

Desentralisasi AI虽有潜力,但也面临一些挑战:

• Skalabilitas: Pelatihan model besar membutuhkan banyak daya komputasi, koordinasi terdistribusi dapat memperlambat kecepatan atau meningkatkan kompleksitas.
• Sumber daya komputasi yang padat: Penggunaan sumber daya model AI yang tinggi, operasi terdistribusi memperburuk tekanan bandwidth dan konsumsi energi
• Ketidakpastian regulasi: perbedaan peraturan di berbagai daerah, tanggung jawab dalam sistem desentralisasi yang kompleks
• Fragmentasi: kurangnya pengawasan terpusat dapat menyebabkan standar yang tidak konsisten dan partisipasi yang tidak merata
• Keamanan dan keandalan: sistem tanpa kepercayaan masih rentan terhadap serangan, seperti manipulasi data, racun model
• Pengalaman pengguna yang kompleks: mengelola kunci privat, operasi dengan banyak antarmuka, dll. dapat menghambat adopsi.

Ini adalah tantangan nyata yang ada, tetapi tidak mustahil untuk diatasi. Beberapa proyek blockchain dengan arsitektur modular menyediakan keamanan bersama yang kuat dan kemampuan interoperabilitas asli, memungkinkan jaringan yang berbeda untuk fokus pada tantangan tertentu sambil mempertahankan kolaborasi ekosistem, mendukung pertumbuhan yang bertanggung jawab dan berbagi risiko.

Aplikasi Praktis AI Desentralisasi

Desentralisasi AI telah melampaui tingkat teori. Beberapa proyek Web3 sedang menunjukkan bagaimana kecerdasan terdistribusi mendorong aplikasi nyata. Berikut adalah beberapa proyek representatif yang membangun Desentralisasi AI:

1. Acurast: memungkinkan pengguna biasa untuk mengubah perangkat yang tidak terpakai menjadi bagian dari awan desentralisasi, dengan memberikan kekuatan komputasi yang tidak terpakai untuk mendapatkan imbalan. Pengembang dapat memanfaatkan sumber daya ini untuk menjalankan tugas yang sensitif terhadap privasi, tanpa bergantung pada server perusahaan teknologi besar, menciptakan internet yang lebih pribadi dan berorientasi pada manusia.

2. OriginTrail: Berdasarkan Desentralisasi pengetahuan grafik, menghubungkan dan mengatur data terpercaya di bidang rantai pasokan, pendidikan, dan lainnya. Ini setara dengan sebuah basis fakta publik, di mana siapa pun dapat menyumbang atau memeriksa, tetapi tidak dikendalikan oleh satu perusahaan, membantu memverifikasi asal produk atau keaslian sertifikat dan informasi lainnya.

3. Phala: Membangun lapisan perlindungan privasi untuk Web3, memungkinkan pengembang menjalankan kontrak pintar di lingkungan komputasi rahasia. Bahkan jika aplikasi menggunakan data sensitif ( seperti informasi identitas atau kesehatan ), data ini tetap dapat dijaga kerahasiaannya, memberikan ruang kerja data yang aman bagi pencipta aplikasi.

4. PEAQ: Menyediakan infrastruktur untuk ekonomi mesin, memungkinkan orang dan perangkat mendapatkan imbalan melalui penyelesaian tugas nyata. Ini memberikan kekuatan untuk infrastruktur fisik yang desentralisasi, seperti robot yang mengisi daya mobil listrik atau sensor yang melaporkan kualitas udara, dan mendapatkan imbalan melalui jaringan.

5. Bittensor: Menciptakan pasar terbuka, memungkinkan model AI untuk bersaing dan berkolaborasi di sini, memberikan output terbaik. Siapa pun dapat bergabung dengan jaringan, menyumbangkan daya komputasi, melatih model, atau mengevaluasi kinerja. Sistem ini memberikan insentif token untuk kontribusi yang berharga, menciptakan ekonomi AI yang mandiri, tahan sensor, dan tidak bergantung pada kontrol terpusat.

Kata Penutup

Desentralisasi AI bukan hanya perubahan teknologi, tetapi juga perubahan nilai. Ini menantang pandangan bahwa kecerdasan harus dikendalikan oleh sejumlah kecil perusahaan, dan menawarkan alternatif yang lebih terbuka dan lebih bertanggung jawab. Sistem ini mendesentralisasi kekuasaan, melindungi privasi, dan mengundang partisipasi global untuk bersama-sama membentuk alat yang mengubah dunia.

Blockchain menyediakan dasar kunci untuk mewujudkan visi ini. Dengan mengoordinasikan pembaruan, melindungi data, dan memberikan penghargaan kepada kontributor, ia membangun fondasi untuk sistem AI yang secara inheren transparan. Beberapa proyek juga menambahkan infrastruktur modular, memungkinkan jaringan spesialis untuk unggul dalam fungsinya masing-masing, sambil tetap mendapatkan manfaat dari fitur asli dan mempertahankan interoperabilitas yang mulus dalam ekosistem yang lebih luas. Fleksibilitas ini memungkinkan sistem AI desentralisasi untuk terus berevolusi dan berkembang tanpa mengorbankan keamanan, kinerja, atau otonomi pengguna.

Dari komputasi rahasia hingga manajemen data desentralisasi, ekosistem blockchain telah muncul dengan berbagai proyek yang menerapkan prinsip-prinsip ini, dan ini baru permulaan. AI desentralisasi sedang membuka masa depan yang lebih adil, transparan, dan cerdas bagi kita.