Децентрализованный искусственный интеллект: Блокчейн-ориентированная новая парадигма интеллекта

Искусственный интеллект уже глубоко проник в нашу повседневную жизнь, от анализа документов до креативного мозгового штурма, от ролевых игр до ответов на вопросы о конфиденциальности, он повсюду. Однако, несмотря на множество удобств, которые приносит ИИ, он также вызывает ряд серьезных опасений.

В настоящее время основные AI модели находятся в руках немногих технологических гигантов, и их внутренние механизмы работы не прозрачны. Мы не знаем, откуда берутся данные для обучения, как принимаются решения и кто получает выгоду от улучшений модели. Вклад создателей часто не получает должного признания и вознаграждения. Предвзятость незаметно проникает в эти инструменты, которые формируют наше будущее, в то время как они тихо работают за кулисами.

Именно эти проблемы вызвали недовольство у людей. Беспокойство о мониторинге конфиденциальности, распространении ложной информации, отсутствии прозрачности, а также о том, что обучение ИИ и распределение доходов монополизируются несколькими компаниями, усиливается. Эти тревоги породили спрос на более прозрачные системы, которые больше внимания уделяют защите конфиденциальности и обеспечивают более открытое и широкое участие.

Децентрализация AI(DeAI) предоставляет решения для этого. Такие системы децентрализуют данные, вычисления и управление, делая модели AI более ответственными, прозрачными и инклюзивными. Участники могут получать справедливое вознаграждение, а сообщество может совместно решать, как будут работать эти мощные инструменты. Некоторые проекты Блокчейн уже поддерживают это будущее, создавая инфраструктуру для справедливых децентрализованных AI систем, служащих широким массам, а не меньшинству элит.

Децентрализованный AI vs Централизованный AI

В настоящее время большинство AI-систем используют централизованную архитектуру, где одна компания собирает данные, обучает модели и контролирует выводы. Эти системы обычно не открыты для общественного ввода или надзора, и пользователи не могут узнать о процессе построения моделей или потенциальных предвзятостях.

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

Проведем аналогию: централизованный ИИ похож на музей, управляемый частным фондом, где вы можете осматривать экспонаты и даже видеть, как ваши данные представлены в художественном виде, но не имеете права решать, как будет построена выставка, и не получите признания или вознаграждения за свой вклад. Процесс принятия решений непрозрачен, большинство закулисных операций остаются неизвестными.

А децентрализованный ИИ похож на открытую художественную выставку, созданную глобальным сообществом. Художники, историки и обычные граждане совместно вносят идеи, делятся данными и помогают в кураторстве. Каждый вклад может быть отслежен и прозрачен, а вкладчики получают вознаграждение за улучшение выставки. Эта структура предоставляет пользователям большую защиту и повышенную ответственность, что является наиболее актуальной необходимостью в современном ИИ.

Важность Децентрализации AI

Сосредоточение контроля над ИИ в руках немногих компаний вызывает серьезные проблемы. Когда немногие компании контролируют модели, они получают право решать, какие данные используются для обучения моделей, как они ведут себя и кто имеет к ним доступ, что влечет за собой следующие риски:

• Концентрация власти: небольшое число компаний доминирует в направлении развития ИИ, отсутствует общественный контроль.
• Алгоритмическое предвзятость: ограниченные данные и точки зрения приводят к несправедливости и исключительности системы.
• Пользователи теряют контроль: люди вносят данные, но не имеют права решать, как их использовать, и не могут получить вознаграждение.
• Ограниченная инновация: Централизованный контроль ограничивает разнообразие моделей и экспериментирование с инновациями.

Децентрализованный ИИ изменил этот баланс, распределив собственность и контроль, открыв двери для более прозрачных, справедливых и инновационных систем ИИ. Глобальные участники могут совместно формировать модели, обеспечивая, чтобы они отражали более широкий спектр точек зрения. Прозрачность также играет ключевую роль, многие децентрализованные системы ИИ используют принципы открытого кода, публикуя код и методы обучения, что облегчает аудит моделей, выявление проблем и установление доверия.

Однако открытый ИИ не всегда является децентрализованным. Модели могут быть открытыми, но по-прежнему полагаться на централизованную инфраструктуру или не иметь механизмов защиты конфиденциальности. Общими чертами обоих является прозрачность, доступность и участие сообщества. Пользователи могут участвовать, не отказываясь от контроля над данными, что увеличивает вероятность активного вклада и получения выгоды. Децентрализация не является панацеей, но она открывает путь для создания более общественно ориентированных AI-систем с меньшим контролем со стороны частных компаний.

Децентрализация AI的工作原理

Децентрализованный AI использует распределенные системы для замены централизованного контроля, обучение, оптимизация и развертывание моделей происходят в сети независимых узлов, избегая единой точки отказа, повышая прозрачность и способствуя более широкому участию.

Ключевые технологии, поддерживающие Децентрализацию ИИ, включают:

• Федеративное обучение: позволяет AI моделям обучаться на локальных устройствах (, таких как мобильные телефоны и ноутбуки ), без необходимости загружать конфиденциальную информацию на центральный сервер, а только делиться обновлениями модели. Например, мобильная клавиатура изучает привычки набора текста пользователя, предлагая более точные автоматические исправления, но не загружает содержимое сообщений. Это защищает конфиденциальность данных и децентрализует обработку, соответствуя целям децентрализованного AI.

• Распределенные вычисления: распределение тяжелых нагрузок по обучению и запуску AI моделей на нескольких машинах в сети, что эквивалентно тысячам небольших компьютеров, которые делят работу, увеличивая скорость, эффективность, масштабируемость и устойчивость системы.

• Нулевая информация ( ZKP ): криптографический инструмент, который может проверять данные или операции, не раскрывая конкретное содержание, обеспечивая безопасность и надежность распределенных систем.

Блокчейн поддерживает Децентрализацию ИИ

Децентрализованная AI система требует координации задач, защиты данных и вознаграждения участников, Блокчейн предоставляет для этого ключевую инфраструктуру:

• Умный контракт: автоматическое выполнение прозрачных, заданных правил, таких как платежи или обновление моделей, без вмешательства человека.

• Оракул: как мост между Блокчейн и внешним миром, предоставляет реальные данные, такие как погода, цены или данные с датчиков.

• Децентрализованное хранилище: позволяет распределенно хранить обучающие данные и файлы моделей в сети, что лучше защищает от подделки, цензуры и единой точки отказа, чем традиционные серверы.

Некоторые уникальные архитектуры Блокчейн-проектов поддерживают эти системы, позволяя различным сетям сосредоточиться на различных задачах, таких как конфиденциальность, вычисления, управление и т. д., при этом сохраняя взаимную совместимость. Модульный дизайн позволяет Децентрализованному ИИ быть масштабируемым и гибким, безопасным и эффективным. Разные компоненты оптимизированы для своих функций и работают совместно.

Децентрализация AI的优势

Децентрализованный ИИ — это не только технологический сдвиг, но и изменение ценностей. Он строит системы, отражающие общие человеческие ценности, такие как приватность, прозрачность, справедливость и участие, достигая следующих преимуществ через децентрализацию:

• Лучшее обеспечение конфиденциальности: технологии, такие как федеративное обучение, локальная тренировка на устройствах и доказательства с нулевым разглашением, обеспечивают защиту данных.

• Встроенная прозрачность: открытая система облегчает аудит, отслеживание решений и выявление предвзятости.

• Совместное управление: сообщество совместно разрабатывает правила, механизмы стимулирования и направления эволюции моделей.

• Справедливые экономические стимулы: участники получают вознаграждение за предоставление данных, вычислений или улучшений модели.

• Снижение предвзятости: более разнообразные участники приносят инклюзивные перспективы, уменьшая слепые зоны.

• Более высокая устойчивость: отсутствие единой точки отказа, система труднее поддается атаке или отключению.

Некоторые проекты Блокчейн поддерживают эти преимущества благодаря модульной архитектуре, разные сети могут сосредоточиться на приватности, вычислениях или управлении, одновременно бесшовно сотрудничая, что способствует масштабному развитию Децентрализации AI без ущерба для безопасности, автономии пользователей или производительности.

Вызовы и ограничения

Децентрализация AI хоть и имеет потенциал, но сталкивается с вызовами:

• Масштабируемость: обучение больших моделей требует значительных вычислительных мощностей, а распределенная координация может замедлить процесс или увеличить сложность.

• Ресурсоемкость вычислений: ресурсоемкость моделей ИИ высока, распределенное выполнение усиливает нагрузку на полосу пропускания и энергопотребление.

• Регуляторная неопределенность: различия в законодательстве разных регионов, сложная ответственность в децентрализованных системах.

• Фрагментация: отсутствие центрального регулирования может привести к несоответствию стандартов и неравномерному участию.

• Безопасность и надежность: Децентрализованные системы все еще подвержены атакам, таким как манипуляция данными и отравление моделей.

• Сложный пользовательский опыт: управление приватными ключами и работа с несколькими интерфейсами препятствуют распространению.

Эти проблемы действительно существуют, но они не являются непреодолимыми. Модульная архитектура некоторых блокчейн-проектов обеспечивает мощную совместную безопасность и нативную совместимость, позволяя различным сетям сосредоточиться на конкретных вызовах, в то время как вся экосистема сотрудничает, поддерживая ответственное развитие и совместное управление рисками.

Децентрализация AI в практическом применении

Децентрализация AI уже не ограничивается теоретическим уровнем. Некоторые проекты Web3 демонстрируют, как распределенный интеллект продвигает развитие приложений. Вот несколько примеров проектов, строящих децентрализованный AI на Блокчейне:

1. Конфиденциальные вычисления на повседневных устройствах: позволить любому превратить неиспользуемые устройства в часть безопасного, децентрализованного облака. Пользователи могут получать вознаграждения за предоставление неиспользуемых вычислительных мощностей. Разработчики используют эту мощность для выполнения задач, чувствительных к конфиденциальности, без зависимости от серверов крупных технологических компаний, создавая более приватный и ориентированный на человека интернет.

2. Децентрализованная система знаний: работает на децентрализованной системе знаний, соединяя и организуя надежные данные из таких областей, как цепочка поставок, образование и т.д. Это похоже на публичный фактический репозиторий, в который любой может вносить вклад или проверять, но ни одна компания не может контролировать. Это помогает проверять информацию, такую как происхождение продукции или подлинность сертификатов, без необходимости полагаться на центральные органы.

3. Защита конфиденциальности смарт-контрактов: создание слоя конфиденциальности для Web3. Позволяет разработчикам запускать смарт-контракты в среде конфиденциальных вычислений, даже если приложение использует чувствительные данные (, такие как информация о личности или здоровье ), эти данные остаются конфиденциальными, рассматривая их как безопасное рабочее пространство, недоступное для создателей приложений.

4. Машинная экономическая инфраструктура: предоставляя вознаграждение за выполнение реальных задач людьми и устройствами, она обеспечивает мощность для децентрализованной физической инфраструктуры. Это напоминает наноэкономику машин. Роботы могут заряжать электромобили или датчики могут сообщать о качестве воздуха, оба из которых могут получать вознаграждение через сеть, что упрощает координацию и вознаграждение этой машинно-управляемой работы.

5. Стимулирующее обучение AI-моделей: создан открытый рынок, где AI-модели конкурируют и сотрудничают, предоставляя лучшие результаты. Каждый может присоединиться к сети, внеся вычислительную мощность, обучая модели или оценивая производительность. Система вознаграждает ценные вклады с помощью токенов, создавая самосовершенствующуюся, устойчивую к цензуре и не зависящую от централизованного контроля экономику AI.

Заключение

Децентрализованный ИИ не только технологическая революция, но и изменение ценностей. Он бросает вызов представлению о том, что интеллект должен контролироваться небольшим числом компаний, предлагая более открытые и более ответственные альтернативы. Эти системы распределяют власть, защищают конфиденциальность и приглашают мировое сообщество участвовать в совместном создании инструментов, меняющих мир.

Блокчейн делает все это возможным. Он обеспечивает основу для по своей природе прозрачных AI систем, координируя обновления, защищая данные и вознаграждая вкладчиков. Некоторые блокчейн проекты добавляют модульную инфраструктуру, позволяя специализированным сетям достигать превосходства в своих функциях, одновременно извлекая выгоду из родных характеристик и поддерживая бесшовную интероперабельность в более широком экосистеме. Эта гибкость позволяет децентрализованным AI системам продолжать эволюцию и расширение без ущерба для безопасности, производительности или автономии пользователя.

От конфиденциальных вычислений до децентрализованного управления данными, экосистема Блокчейн уже имеет множество проектов, реализующих эти принципы на практике, и это только начало. С развитием технологий децентрализованный ИИ обещает в будущем сформировать более открытый, прозрачный и справедливый умный мир.