Децентралізація AI: Розумна нова ера, що керується Web3

Штучний інтелект глибоко впливає на всі аспекти нашого життя. Від миттєвого аналізу складних документів до натхнення творчих ідей, від ролевих ігор до відповіді на чутливі питання, ШІ скрізь. Однак, незважаючи на численні переваги ШІ, він також викликав ряд занепокоєнь.

Поточна найпотужніша модель ШІ знаходиться в руках небагатьох технологічних гігантів, її внутрішня робота є непрозорою. Ми не знаємо, звідки беруться дані для навчання, деталі процесу прийняття рішень, а також хто отримує вигоду під час оновлення моделі. Творці часто не отримують належного визнання та винагороди. Упередження тихо проникають, а інструменти, що формують наше майбутнє, маніпулюють у темряві.

Саме тому люди почали переосмислювати та протистояти цій ситуації. Тривоги щодо порушення приватності, поширення фальшивої інформації, відсутності прозорості та монополізації навчання ШІ і розподілу прибутків небагатьма компаніями дедалі посилюються. Ці побоювання сприяли виникненню попиту на більш відкриті, прозорі, захищені від вторгнень системи з широкою участю.

Децентралізація AI(DeAI) виникла для вирішення цих проблем, пропонуючи нові підходи. Ці системи децентралізують дані, обчислення та управління, роблячи моделі AI більш відповідальними, прозорими та інклюзивними. Учасники можуть отримувати справедливу винагороду, а спільнота може спільно визначати напрямок розвитку цих потужних інструментів. Екосистема Web3 закладає основу для створення справедливих AI-систем, які служать широким масам, а не лише невеликій еліті.

! [Що таке децентралізований штучний інтелект?] Посібник для початківців з блокчейн-керованого інтелекту](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-242789f46b133df66d2b721b31d1d6)

ДецентралізаціяAI:перетворення інтелектуальних систем

На відміну від централізованого ШІ, що контролюється однією компанією, децентралізований ШІ використовує розподілену архітектуру, дані розподіляються та зберігаються на різних вузлах, а модель спільно управляється спільнотою або протоколом, процес оновлення є відкритим і прозорим. Така модель забезпечує відкритість та підзвітність системи, уникаючи "чорних ящиків".

Наприклад, централізований ШІ схожий на музей, яким управляє приватний фонд. Ви можете відвідати експонати, навіть побачити свої дані, представлені в художньому вигляді, але не можете брати участь у процесі прийняття рішень і не отримаєте визнання чи винагороду за свій внесок. На відміну від цього, децентралізований ШІ більше схожий на відкриту художню виставку, яку спільно створює глобальна громада. Художники, історики та прості громадяни спільно вносять ідеї, діляться матеріалами, беруть участь у плануванні. Кожен внесок можна відслідкувати, і він є прозорим, а внескодавці отримують винагороду за поліпшення виставки.

ДецентралізаціяAI的重要性

Концентрація штучного інтелекту має багато проблем: надмірна концентрація влади, упередженість алгоритмів, втрата контролю над даними користувачами, обмеженість інновацій тощо. Децентралізований штучний інтелект, розподіляючи право власності та контроль, відкриває нову главу в розвитку штучного інтелекту, яка є більш прозорою, справедливою та інноваційною. Глобальні учасники можуть спільно формувати моделі, забезпечуючи їх відображення більш широких перспектив. Прозорість відіграє ключову роль, багато децентралізованих систем штучного інтелекту використовують принципи відкритого коду, публікуючи код і методи навчання, що спрощує аудит, виявлення проблем та встановлення довіри.

Хоча відкритий штучний інтелект не завжди є синонімом Децентралізація, обидва підкреслюють прозорість, доступність та участь громади. Користувачі можуть брати участь, не відмовляючись від контролю над даними, що збільшує ймовірність їх активного внеску та отримання вигоди. Децентралізація не є панацеєю, але вона відкриває нові шляхи для створення систем штучного інтелекту, які більше відповідають суспільним інтересам і менш залежать від приватних компаній.

Децентралізація AI-роботи механізму

Децентралізація AI спирається на розподілені системи, розподіляючи навчання, оптимізацію та розгортання моделей серед незалежних вузлів мережі, уникаючи одноточкових збоїв, підвищуючи прозорість і заохочуючи широке залучення. Його основні технології включають:

• Федеративне навчання: навчання даних на локальних пристроях, лише обмін оновленнями моделей, захист приватності.
• Розподілені обчислення: розподіл обчислювальних завдань між кількома машинами в мережі для підвищення ефективності та масштабованості.
• Нульове знання: перевірка даних або операцій без розкриття змісту, що забезпечує безпеку та довіру системи.

Технологія блокчейн забезпечує ключову інфраструктуру для Децентралізації ШІ:

• Смарт-контракти: автоматичне виконання попередньо встановлених правил без необхідності втручання людини.
• Оракул: з'єднує дані на ланцюзі та поза ним, надаючи інформацію з реального світу.
• Децентралізація зберігання: розподілене зберігання тренувальних даних та файлів моделей, що підвищує безпеку.

Модульна архітектура екосистеми Web3 підтримує ці системи, дозволяючи різним мережам зосереджуватися на різних завданнях, таких як конфіденційність, обчислення, управління тощо, при цьому зберігаючи взаємодію. Такий дизайн робить Децентралізацію AI більш масштабованою, гнучкою, безпечною та ефективною.

Децентралізація AI的优势

Децентралізація AI не тільки є технологічною революцією, але й зміною цінностей. Вона створює системи, що відображають спільні людські цінності, такі як конфіденційність, прозорість, справедливість та участь. Основні переваги включають:

• Кращий захист конфіденційності
• Вбудована прозорість
• Спільне управління
• Справедливі економічні стимули
• Зменшити упередженість
• Підвищення стійкості системи

Екосистема Web3 підтримує ці переваги за допомогою модульної архітектури, різні мережі можуть зосередитися на приватності, обчисленнях або управлінні, одночасно безшовно співпрацюючи, сприяючи масштабному розвитку децентралізованого AI.

Виклики та обмеження

Незважаючи на широкі перспективи, децентралізованому ШІ все ще доводиться стикатися з багатьма викликами:

• Проблема масштабованості
• Ресурсоємні обчислення
• Невизначеність регулювання
• Фрагментація ризику
• Тест на безпеку та надійність
• Складний досвід користувача

Це реальні проблеми, але вони не є непереборними. Модульна архітектура екосистеми Web3 забезпечує потужну спільну безпеку та корінну взаємодію, дозволяючи різним мережам зосереджуватися на конкретних викликах, одночасно зберігаючи екосистемну співпрацю, підтримуючи відповідальний ріст і спільний ризик.

Децентралізація AI-інструментів

Децентралізація AI вже продемонструвала величезний потенціал у реальності. Ось кілька представницьких проектів:

1. Acurast: перетворює ненадійні пристрої на частину безпечного децентралізованого хмари, забезпечуючи обчислювальні потужності для завдань, чутливих до конфіденційності.

2. OriginTrail: побудова Децентралізація знань, з'єднання та організація надійних даних, таких як перевірка інформації про постачання.

3. Phala: будує приватний шар для Web3, підтримує виконання смарт-контрактів у середовищі, що захищає конфіденційність.

4. PEAQ: забезпечує інфраструктуру для машинної економіки, щоб пристрої могли отримувати винагороду за виконання завдань.

5. Bittensor: створення відкритого ринку, де AI-моделі змагаються та співпрацюють, заохочуючи цінні внески через токени.

Ці проєкти демонструють, як Децентралізація AI просуває інноваційні застосування у реальному світі, прокладаючи шлях до створення більш відкритих і відповідальних інтелектуальних систем.

Висновок

Децентралізація AI представляє собою нову парадигму інтелектуальних систем, яка ставить під сумнів традиційну модель централізованого контролю, пропонуючи більш відкриті та відповідальні альтернативи. Шляхом розподілу влади, захисту конфіденційності та заохочення глобальної участі ці системи трансформують наш спосіб взаємодії з AI.

Блокчейн-технології забезпечують міцну основу для реалізації цього бачення, а екосистема Web3 додатково підсилює переваги модульності та взаємодії. Від конфіденційних обчислень до Децентралізація управління даними, вже кілька проектів перевірили ці концепції на практиці.

З розвитком технологій, Децентралізація штучного інтелекту обіцяє продовжувати розвиватися без жертвування безпекою, продуктивністю чи автономією користувачів. Це не лише технологічна інновація, але й радикальна зміна у концепції розвитку інтелектуальних систем, що відкриває нові горизонти для побудови більш справедливої, прозорої та інклюзивної екосистеми штучного інтелекту.