Децентрализация AI: создание более справедливого и прозрачного умного будущего

Искусственный интеллект глубоко меняет наш образ жизни. От быстрого анализа сложных документов до импровизированного мозгового штурма и персонализированного киноопыта, ИИ повсюду. Однако, несмотря на множество удобств, которые приносит ИИ, также возникают серьезные опасения.

В настоящее время самые современные и мощные модели ИИ находятся в руках немногих технологических гигантов, и их внутренние механизмы работы не прозрачны. Мы не можем узнать источник тренировочных данных, детали процесса принятия решений и кто на самом деле извлекает выгоду от обновления моделей. Вклад создателей часто остается недооцененным и не вознагражденным. Предвзятость незаметно проникает внутрь, а инструменты, формирующие наше будущее, работают за кулисами.

Именно поэтому люди начали сомневаться в направлении развития ИИ. Беспокойство о мониторинге конфиденциальности, распространении ложной информации, отсутствии прозрачности, а также о том, что обучение ИИ и распределение прибыли монополизируются несколькими компаниями, растет с каждым днем. Эти опасения породили спрос на более прозрачные, лучше защищающие конфиденциальность и более открытые системы ИИ с широким участием.

Децентрализация AI(DeAI) предлагает новые подходы к решению этих проблем. Такие системы распределяют данные, вычисления и управление, делая модели AI более ответственными, прозрачными и инклюзивными. Участники могут справедливо получать вознаграждение, а сообщество может совместно определять, как работают эти мощные инструменты. В настоящее время несколько блокчейн-проектов разрабатывают инфраструктуру справедливого Децентрализация AI, нацеленную на обслуживание всех, а не меньшинства.

Децентрализация AI и традиционный AI: различия

Современные основные AI-системы используют централизованную архитектуру, где одна компания отвечает за сбор данных, обучение моделей и контроль за выводом. Эта модель обычно не принимает общественный контроль, и пользователи не имеют возможности узнать о процессе построения модели или о потенциальных предвзятостях.

В отличие от этого, Децентрализация ИИ использует совершенно другой подход. Данные распределены по различным узлам, модель управляется сообществом или протоколом, а процесс обновления является открытым и прозрачным. Это система, построенная на общественном сотрудничестве, с четкими правилами и стимулами для участия, а не контролируемая черным ящиком.

Централизованный ИИ можно сравнить с музеем, управляемым частным фондом. Вы можете посетить экспонаты и даже увидеть, как ваши данные используются для создания, но у вас нет права решать, как организовывается выставка, и вы не получите признания или возмещения за свой вклад. Процесс принятия решений не прозрачен, и большинство закулисных операций неизвестны.

А децентрализованный ИИ больше похож на открытый арт-выставку, построенную глобальным сообществом. Художники, историки и обычные граждане совместно вносят идеи, делятся данными и участвуют в кураторстве. Каждый вклад отслеживается и прозрачен, а вкладчики получают вознаграждение за улучшение выставки. Эта структура помогает усилить защиту пользователей и ответственность, что является наиболее актуальной потребностью в области ИИ сегодня.

Важность Децентрализации AI

Централизованная модель ИИ привела к серьезным проблемам. Когда несколько компаний контролируют модель, они определяют, что будет изучать модель, как она будет вести себя и к каким данным будет иметь доступ, что может привести к следующим рискам:

• Чрезмерная централизация власти: несколько компаний доминируют в направлении развития ИИ, отсутствует общественный контроль
• Алгоритмическая предвзятость: ограниченные данные и перспективы приводят к несправедливости и исключению системы.
• Пользователи теряют контроль: люди вносят данные, но не могут решать, как они будут использоваться, и не получают вознаграждение.
• Ограниченные инновации: централизованный контроль ограничивает разнообразие моделей и пространство для экспериментов

Децентрализация AI вновь сбалансировала эту ситуацию. Путем распределения собственности и контроля она открыла путь к более прозрачным, справедливым и инновационным AI системам. Глобальные участники могут совместно формировать модели, обеспечивая отражение более широких перспектив. Прозрачность играет ключевую роль, многие системы децентрализованного AI используют принципы открытого кода, публикуя код и методы обучения, что облегчает аудит моделей, выявление проблем и построение доверия.

Однако открытый искусственный интеллект не всегда равен Децентрализации. Модели могут быть открытыми, но по-прежнему зависеть от централизованной инфраструктуры или не иметь механизмов защиты конфиденциальности. Общими чертами являются прозрачность, доступность и участие сообщества. Пользователи могут участвовать, не отказываясь от контроля над данными, и имеют больше стимулов активно вносить свой вклад и извлекать из этого выгоду. Децентрализация не является универсальным решением, но она открывает возможности для создания более соответствующих интересам общества и менее подверженных влиянию частных компаний систем ИИ.

Децентрализация AI的工作原理

Децентрализация AI использует распределенные системы для замены централизованного контроля, обучение модели, оптимизация и развертывание происходят в сети независимых узлов, избегая точек отказа, повышая прозрачность и поощряя более широкое участие.

Ключевые технологии, поддерживающие Децентрализация ИИ, включают:

• Федеративное обучение: позволяет моделям ИИ обучаться на локальных устройствах (, таких как мобильные телефоны, ноутбуки ), делая только обновления модели доступными, а не исходную информацию, что защищает конфиденциальность и обеспечивает Децентрализацию.
• Распределенные вычисления: распределение вычислительных задач по обучению и запуску AI-моделей на нескольких машинах в сети для повышения скорости, эффективности, масштабируемости и устойчивости.
• Нулевое знание: криптографический инструмент, который может проверять данные или операции, не раскрывая их содержание, обеспечивая безопасность и доверие распределенных систем.

Технология блокчейн предоставляет важную инфраструктуру для Децентрализации ИИ:

• Умный контракт: автоматическое выполнение предустановленных правил, таких как оплата или обновление модели, без вмешательства человека
• Оракул: как мост между блокчейном и внешним миром, предоставляет данные из реального мира
• Децентрализация хранения: позволяет распределять тренировочные данные и файлы моделей по сети, повышая безопасность и устойчивость к цензуре.

Некоторые модульные архитектуры блокчейн-проектов поддерживают различные сети, сосредоточенные на разных задачах, таких как конфиденциальность, вычисления, управление и так далее, при этом сохраняя совместимость. Этот дизайн делает Децентрализация AI более масштабируемым, гибким, безопасным и эффективным.

Преимущества децентрализованного ИИ

Децентрализация ИИ не только технологическая революция, но и изменение ценностей. Она создает системы, отражающие такие общие ценности, как конфиденциальность, прозрачность, справедливость и участие, реализуя следующие преимущества через децентрализацию:

• Лучшие меры по защите конфиденциальности: использование технологий федеративного обучения, локального обучения и доказательства с нулевым раскрытием
• Встроенная прозрачность: открытая система облегчает аудит, отслеживание решений и выявление предвзятости
• Совместное управление: сообщество совместно разрабатывает правила, стимулы и направления эволюции моделей
• Справедливая экономическая стимуляция: участники получают вознаграждение за предоставление данных, вычислений или усовершенствование моделей
• Уменьшение предвзятости: более разнообразные участники приносят инклюзивные перспективы, снижая слепые зоны.
• Более высокая устойчивость: нет единой точки сбоя, система сложнее поддается атакам или отключению

Некоторые блокчейн-проекты поддерживают эти преимущества с помощью модульной архитектуры, различные сети могут сосредоточиться на приватности, вычислениях или управлении, одновременно бесшовно сотрудничая, способствуя масштабному развитию Децентрализация ИИ без ущерба для безопасности, автономии пользователей или производительности.

Проблемы и ограничения

Децентрализация AI虽有潜力,但也面临一些挑战:

• Масштабируемость: для обучения крупных моделей требуется большое количество вычислительной мощности, распределенная координация может снизить скорость или увеличить сложность
• Ресурсоемкие вычисления: AI модели требуют много ресурсов, распределенная работа усиливает давление на пропускную способность и энергопотребление.
• Неопределенность в регулировании: различия в законах разных регионов, сложность ответственности в Децентрализация систем.
• Фрагментация: отсутствие централизованного регулирования может привести к несоответствию стандартов и неравномерному участию
• Безопасность и надежность: Децентрализация систем по-прежнему подвержена атакам, таким как манипуляция данными и отравление моделей
• Сложный пользовательский опыт: управление приватным ключом, множество интерфейсов и операций могут препятствовать распространению.

Это реальные проблемы, но они не непредодолимы. Модульная архитектура некоторых блокчейн-проектов предлагает мощную общую безопасность и нативные возможности для взаимодействия, позволяя различным сетям сосредоточиться на конкретных задачах, поддерживая при этом экосистемное сотрудничество, ответственное развитие и совместное распределение рисков.

ДецентрализацияAI的实际应用

Децентрализация AI уже не ограничивается теоретическим уровнем. Несколько Web3 проектов демонстрируют, как распределённый интеллект может продвигать реальные приложения. Вот несколько представительных проектов, строящих Децентрализация AI:

1. Acurast: Позволяет обычным пользователям превращать неиспользуемые устройства в часть Децентрализации облака, получая вознаграждения за предоставление неиспользуемой вычислительной мощности. Разработчики могут использовать эти ресурсы для выполнения задач, чувствительных к конфиденциальности, не полагаясь на серверы крупных технологических компаний, создавая более приватный и ориентированный на человека интернет.

2. OriginTrail: основанный на Децентрализации знаниевая графика, соединяет и организует надежные данные в таких областях, как цепочка поставок, образование и др. Это эквивалентно общему фактическому хранилищу, в которое любой может вносить свой вклад или проверять, но не контролируется одной компанией, что помогает верифицировать информацию о происхождении продуктов или подлинности сертификатов.

3. Phala: Создание слоя защиты конфиденциальности для Web3, позволяющее разработчикам запускать смарт-контракты в среде конфиденциальных вычислений. Даже если приложения используют конфиденциальные данные (, такие как личная информация или информация о здоровье ), эти данные могут оставаться конфиденциальными, предоставляя создателям приложений безопасную рабочую область для данных.

4. PEAQ: предоставляет инфраструктуру для машинной экономики, позволяя людям и устройствам получать вознаграждение за выполнение реальных задач. Он обеспечивает Децентрализацию физической инфраструктуры, такой как зарядка электромобилей роботами или передача датчиками данных о качестве воздуха, и получает вознаграждение через сеть.

5. Bittensor: Создание открытого рынка, где модели ИИ могут конкурировать и сотрудничать, предоставляя наилучшие результаты. Любой может присоединиться к сети, внести вычислительную мощность, обучать модели или оценивать производительность. Система стимулирует ценные вклады с помощью токенов, создавая самосовершенствующуюся, устойчивую к цензуре и не зависящую от централизованного контроля экономику ИИ.

Заключение

Децентрализация ИИ не только технологическая революция, но и изменение ценностей. Она ставит под сомнение представление о том, что интеллект должен контролироваться немногими компаниями, предлагая более открытые и ответственные альтернативы. Эти системы распределяют власть, защищают конфиденциальность и приглашают к глобальному участию в совместном формировании инструментов, изменяющих мир.

Блокчейн предоставляет ключевую основу для реализации этой цели. Координируя обновления, защищая данные и вознаграждая участников, он закладывает основу для поистине прозрачных AI-систем. Некоторые проекты также добавляют модульную инфраструктуру, позволяя специализированным сетям преуспевать в своих функциях, одновременно извлекая выгоду из врожденных особенностей и поддерживая бесшовную интероперацию в более широкой экосистеме. Эта гибкость позволяет децентрализованным AI-системам постоянно развиваться и расширяться без ущерба для безопасности, производительности или автономии пользователей.

От конфиденциальных вычислений до Децентрализации управления данными, блокчейн-экосистема уже породила несколько проектов, которые воплощают эти принципы в жизнь, и это лишь начало. Децентрализованный ИИ открывает для нас более справедливое, прозрачное и умное будущее.