Merkeziyetsizlik Yapay Zeka: Blok Zinciri Tabanlı Akıllı Yeni Paradigma

Yapay zeka günlük hayatımıza derinlemesine girdi, dosya analizinden yaratıcı beyin fırtınasına, rol oynamaktan gizlilik sorunlarını yanıtlamaya kadar her yerde mevcut. Ancak, AI birçok kolaylık sağlasa da, bir dizi ciddi endişeyi de beraberinde getirdi.

Şu anda önde gelen AI modelleri az sayıda teknoloji devinin elinde ve iç işleyiş mekanizmaları şeffaf değil. Eğitim verilerinin kaynağını, karar verme sürecini ve modelin geliştirilmesinden kimin yararlandığını bilemiyoruz. Yaratıcıların katkıları genellikle hak ettiği tanınmayı ve karşılığı bulamıyor. Ön yargılar sessizce bu süreçlere sızıyor ve geleceğimizi şekillendiren bu araçlar arka planda sessizce çalışıyor.

İşte bu sorunlar, insanların direniş duygusunu tetikledi. Gizlilik izleme, sahte bilgi yayılması, şeffaflık eksikliği ve AI eğitimi ile kazanç dağılımının az sayıda şirket tarafından tekel altında tutulması konusundaki endişeler giderek artıyor. Bu kaygılar, daha şeffaf, gizliliğe daha fazla önem veren ve daha açık bir katılım sağlayan sistemlere olan ihtiyacı doğurdu.

Merkeziyetsizlik AI(DeAI) bunun için çözümler sunmaktadır. Bu tür sistemler verileri, hesaplamaları ve yönetişimi dağıtarak AI modellerini daha sorumlu, daha şeffaf ve daha kapsayıcı hale getirir. Katkıda bulunanlar adil bir karşılık alabilir, topluluk bu güçlü araçların nasıl çalışacağına birlikte karar verebilir. Bazı blok zinciri projeleri bu geleceği desteklemek için çalışmakta, geniş kitlelere değil, yalnızca bir avuç seçkinlere hizmet eden adil merkeziyetsiz AI sistem altyapıları inşa etmektedir.

Merkeziyetsiz AI vs Merkezi AI

Günümüzdeki çoğu AI sistemi merkezi bir mimari benimsemekte, tek bir şirket verileri toplamakta, modelleri eğitmekte ve çıktıyı kontrol etmektedir. Bu sistemler genellikle halka açık giriş veya denetim sağlamamaktadır, kullanıcılar modelin inşa süreci veya potansiyel önyargılar hakkında bilgi sahibi olamamaktadır.

Buna karşılık, merkeziyetsiz AI tamamen farklı bir yaklaşım benimsemektedir. Veriler çeşitli düğümlerde dağılmıştır, modeller topluluk veya protokol tarafından yönetilmektedir, güncelleme süreci şeffaf ve açıktır. Bu, açık iş birliği ile inşa edilmiş bir sistemdir, net kurallar ve katılım teşvikleri ile, kara kutu kontrolü altında değildir.

Bir örnek vermek gerekirse: merkezi yapıda bir AI, özel bir vakfın işlettiği bir müzeye benzer; sergileri gezebilir, hatta verilerinizin sanatsal bir şekilde sunulduğunu görebilirsiniz, ancak serginin nasıl inşa edileceğine karar verme hakkınız yoktur ve katkılarınız için tanınma veya ödül almazsınız. Karar alma süreci şeffaf değildir ve arka plandaki çoğu işlem bilinmemektedir.

Merkeziyetsizlik AI, global topluluk tarafından ortaklaşa oluşturulan bir açık hava sanat sergisi gibidir. Sanatçılar, tarihçiler ve sıradan vatandaşlar fikirler sunar, verileri paylaşır ve küratörlüğe yardımcı olurlar. Her katkı izlenebilir ve şeffaftır, katkıda bulunanlar sergiyi geliştirdikleri için ödüllendirilir. Bu yapı kullanıcılara daha güçlü bir koruma ve daha yüksek bir hesap verebilirlik sağlar, bu da günümüzde AI alanında en acil ihtiyaçtır.

Merkeziyetsizlik AI'nın Önemi

Merkezi AI kontrolünün merkezileşmesi ciddi sorunlar doğurmuştur. Az sayıda şirket model üzerinde kontrol sahibi olduğunda, modelin öğrenme içeriği, davranış biçimi ve erişim izinleri üzerindeki kararları ele geçirir ve aşağıdaki riskleri getirir:

• Güç yoğunlaşması: Az sayıda şirket AI gelişim yönünü yönlendirmekte, kamu denetiminden yoksun.
• Algoritma önyargısı: Sınırlı veri ve bakış açıları, sistemin adaletsiz ve dışlayıcı olmasına neden olur.
• Kullanıcı kontrolünü kaybeder: İnsanlar veri katkısında bulunur ancak kullanımını belirleme hakkına sahip değildir ve ödül alamazlar.
• Yenilik kısıtlı: Merkezi kontrol, modelin çeşitliliğini ve yenilik deneylerini sınırlıyor.

Merkeziyetsiz AI, mülkiyet ve kontrolü dağıtarak bu dengeyi değiştirdi ve daha şeffaf, adil ve yenilikçi AI sistemlerinin kapılarını açtı. Küresel katkıcılar, modelleri birlikte şekillendirerek daha geniş bir bakış açısını yansıtmalarını sağlıyor. Şeffaflık da kritik bir rol oynamakta, birçok merkeziyetsiz AI sistemi açık kaynak ilkelerini benimseyerek kodları ve eğitim yöntemlerini halka sunmakta, bu da modellerin denetlenmesini, sorunların tespit edilmesini ve güvenin inşa edilmesini kolaylaştırmaktadır.

Ancak, açık kaynak AI her zaman merkeziyetsiz değildir. Modeller açık kaynak olabilir ancak yine de merkezi altyapılara bağımlı olabilir veya gizlilik koruma mekanizmalarından yoksun olabilir. İkisi de şeffaflık, erişilebilirlik ve topluluk katılımı gibi temel özellikleri paylaşır. Kullanıcılar veri kontrol haklarından vazgeçmeden katılabilir, böylece daha aktif katkıda bulunma ve yarar sağlama olasılıkları artar. Merkeziyetsizlik her derdin devası değildir, ancak kamu yararına daha uygun ve özel sektör kontrolünü azaltan AI sistemleri inşa etmek için bir yol açar.

Merkeziyetsizlik AI'nin çalışma prensibi

Merkeziyetsizlik AI, dağıtık sistemlerle merkezi kontrolü değiştirmekte, model eğitimi, optimizasyon ve dağıtım bağımsız düğüm ağlarında gerçekleştirilmektedir, tek nokta arızalarını önleyerek, şeffaflığı artırmakta ve daha geniş katılımı teşvik etmektedir.

Merkeziyetsiz AI'yi destekleyen anahtar teknolojiler şunlardır:

• Federal öğrenme: AI modellerinin yerel cihazlarda (, örneğin telefonlar, dizüstü bilgisayarlar ) gibi verileri öğrenmesine olanak tanır, hassas bilgilerin merkezi sunucuya yüklenmesine gerek kalmadan yalnızca model güncellemeleri paylaşılır. Örneğin, telefon klavyesi kullanıcıların yazma alışkanlıklarını öğrenir, daha doğru otomatik düzeltmeler önerir, ancak mesaj içeriğini yüklemez. Bu, veri gizliliğini korur ve işleme merkeziyetsizleşir, merkeziyetsiz AI hedefleriyle uyumludur.

• Dağıtık Hesaplama: AI modellerinin eğitimi ve çalıştırılması için ağır yükü, ağdaki birden fazla makineye dağıtmak; bu, binlerce küçük bilgisayarın işi paylaşması anlamına gelir ve hız, verimlilik, ölçeklenebilirlik ve sistem dayanıklılığını artırır.

• Sıfır Bilgi Kanıtı ( ZKP ): Verileri veya işlemleri belirli içerikleri ifşa etmeden doğrulayan bir kriptografik araç, dağıtık sistemlerin güvenli ve güvenilir olmasını sağlar.

Blok Zinciri'nin Merkeziyetsiz AI'ye Desteği

Merkeziyetsizlik AI sistemleri, görevleri koordine etmek, verileri korumak ve katkıda bulunanları ödüllendirmek için gereklidir; Blok Zinciri bunun için kritik altyapıyı sağlar:

• Akıllı sözleşme: Otomatik olarak yürütülen şeffaf, önceden belirlenmiş kurallar, örneğin ödeme veya model güncellemesi, insan müdahalesi olmadan.

• Oracle: Blok Zinciri ile dış dünya arasında bir köprü olarak, hava durumu, fiyat veya sensör verileri gibi gerçek bilgileri sağlar.

• Merkeziyetsiz depolama: Eğitim verileri ve model dosyalarının ağda dağınık bir şekilde depolanmasına izin verir, geleneksel sunuculara göre daha fazla değişiklik, sansür ve tek nokta arızasına karşı dirençlidir.

Bazı Blok Zinciri projelerinin benzersiz mimarisi, bu sistemleri destekleyerek farklı ağların gizlilik, hesaplama, yönetişim gibi farklı görevler üzerinde odaklanmasına olanak tanırken, aynı zamanda birlikte çalışabilirliği korur. Modüler tasarım, merkeziyetsiz yapay zekanın ölçeklenebilir ve esnek, güvenli ve verimli olmasını sağlar. Farklı bileşenler, kendi işlevleri için optimize edilmiş olup, aynı zamanda işbirliği içinde çalışır.

Merkeziyetsizlik AI'nin Avantajları

Merkeziyetsiz AI sadece bir teknoloji dönüşümü değil, aynı zamanda bir değerler dönüşümüdür. Gizlilik, şeffaflık, adalet, katılım gibi insanlara ait ortak değerleri yansıtan sistemler inşa eder ve merkeziyetsizlik aracılığıyla aşağıdaki avantajları sağlar:

• Daha iyi gizlilik koruması: Federatif öğrenme, cihaz yerel eğitimi ve sıfır bilgi kanıtları gibi teknolojiler veri gizliliğini güvence altına alır.

• Yerleşik Şeffaflık: Açık sistemler denetim, karar takibi ve önyargıların tanımlanması için kolaylık sağlar.

• Paylaşım Yönetimi: Topluluk ortak kurallar, teşvik mekanizmaları ve model evrim yönlerini belirler.

• Adil ekonomik teşvik: Katkıda bulunanlar veri, hesaplama veya model iyileştirmesi sağladıkları için ödüllendirilir.

• Önyargıları azaltma: Daha çeşitli katkıda bulunanlar kapsayıcı bakış açıları getirir, kör noktaları azaltır.

• Daha güçlü dayanıklılık: Tek bir arıza noktası yok, sistemin kırılması veya kapatılması daha zor.

Bazı Blok Zinciri projeleri bu avantajları desteklemek için modüler mimari aracılığıyla çalışıyor, farklı ağlar gizlilik, hesaplama veya yönetişim üzerine odaklanabilirken, merkeziyetsiz AI'nın ölçeklenmesini sağlamak için sorunsuz bir şekilde işbirliği yapar ve güvenlik, kullanıcı özerkliği veya performanstan ödün vermez.

Zorluklar ve Sınırlamalar

Merkeziyetsizlik AI'nın potansiyeli olsa da, zorluklarla karşı karşıya:

• Ölçeklenebilirlik: Büyük model eğitimi büyük miktarda hesaplama gücü gerektirir, dağıtık koordinasyon hızı yavaşlatabilir veya karmaşıklığı artırabilir.

• Hesaplama kaynakları yoğun: AI modellerinin kaynak tüketimi yüksektir, dağıtık çalışma bant genişliği ve enerji tüketimi baskısını artırır.

• Düzenleyici belirsizlik: Farklı bölgelerdeki düzenlemeler arasındaki farklılıklar, merkeziyetsiz sistemin sorumluluklarının karmaşık hale gelmesine neden oluyor.

• Parçalanma: Merkezi denetimin eksikliği standartların birliği olmamasına ve katılımın dengesiz olmasına neden olabilir.

• Güvenlik ve güvenilirlik: Güvensiz sistemler hâlâ saldırıya uğrayabilir, örneğin veri manipülasyonu, model zehirlenmesi.

• Kullanıcı deneyimi karmaşık: Özel anahtarları yönetmek, birden fazla arayüzü kullanmak yaygınlaşmayı engelliyor.

Bunlar gerçekten var olan zorluklar, ancak üstesinden gelinemez değiller. Bazı Blok Zinciri projelerinin modüler yapısı, güçlü paylaşılan güvenlik ve yerel etkileşim sağlar, farklı ağların belirli zorluklara odaklanmasına olanak tanırken, tüm ekosistem işbirliği yaparak sorumlu büyümeyi ve risk paylaşımını destekler.

Merkeziyetsizlik AI'nın Pratik Uygulamaları

Merkeziyetsiz AI artık sadece teorik bir düzeyde kalmıyor. Bazı Web3 projeleri, dağıtık zeka ile uygulama gelişimini nasıl teşvik ettiğini gerçek hayatta gösteriyor. İşte blok zinciri üzerinde merkeziyetsiz AI inşa eden birkaç proje örneği:

1. Günlük cihazlardaki gizli hesaplama: Herkesin kullanılmayan cihazlarını güvenli, merkeziyetsiz bir bulutun parçası haline getirmesine olanak tanır. Kullanıcılar, kullanılmayan hesaplama gücünü sağlayarak ödüller kazanabilir. Geliştiriciler, bu gücü gizlilik açısından hassas görevler yürütmek için kullanır, büyük teknoloji şirketlerinin sunucularına bağımlı olmadan daha özel, insan odaklı bir internet oluştururlar.

2. Merkeziyetsiz Bilgi Grafiği: Merkeziyetsiz bilgi grafiğinde çalışarak, tedarik zinciri, eğitim gibi alanlardaki güvenilir verileri bağlar ve organize eder. Bu, herkesin katkıda bulunabileceği veya kontrol edebileceği bir kamu gerçeklik deposu gibidir, ancak hiçbir şirket bunu kontrol edemez. Bu, ürün kaynaklarının veya sertifika geçerliliği gibi bilgilerin doğrulanmasına yardımcı olur ve merkezi bir kuruluşa bağımlılığı ortadan kaldırır.

3. Gizlilik Koruma Akıllı Sözleşmesi: Web3 için gizlilik katmanı oluşturur. Geliştiricilerin gizli hesaplama ortamında akıllı sözleşmeler çalıştırmasına olanak tanır; uygulamalar hassas veriler ( gibi kimlik veya sağlık bilgilerini ) kullandığında, bu veriler gizli kalır ve bunu uygulama oluşturucularının göremeyeceği güvenli bir çalışma alanı olarak değerlendirir.

4. Makine Ekonomisi Altyapısı: İnsanların ve cihazların gerçek görevleri tamamlaması yoluyla ödüller kazanarak merkeziyetsiz fiziksel altyapıya güç sağlamak. Bu, makinelerin gig ekonomisi gibidir. Robotlar elektrikli araçları şarj edebilir veya sensörler hava kalitesini raporlayabilir, her ikisi de ağ üzerinden ödüller kazanabilir, bu da bu makine destekli işlerin koordine edilmesini ve ödüllendirilmesini kolaylaştırır.

5. Teşvik Edici AI Model Eğitimi: Burada AI modellerinin rekabet ettiği ve işbirliği yaptığı açık bir pazar oluşturuldu, en iyi çıktıyı sağlar. Herkes ağa katılabilir, hesaplama gücü katkısında bulunabilir, model eğitebilir veya performansı değerlendirebilir. Sistem, değerli katkıları ödüllendirmek için token teşvikleri aracılığıyla bir kendini geliştiren, sansüre dayanıklı ve merkezi kontrol bağımlılığı olmayan bir AI ekonomisi oluşturur.

Sonuç

Merkeziyetsiz AI sadece teknik bir devrim değil, aynı zamanda bir değerler değişimidir. Akıllı teknolojilerin az sayıda şirket tarafından kontrol edilmesi gerektiği anlayışını sorgulamakta, daha açık ve daha sorumlu alternatifler sunmaktadır. Bu sistemler, gücü dağıtır, gizliliği korur ve dünya üzerindeki değişimi şekillendirmek için küresel katılımı davet eder.

Blok zinciri bu her şeyi mümkün kılar. Güncellemeleri koordine ederek, verileri koruyarak ve katkıda bulunanları ödüllendirerek, doğası gereği şeffaf AI sistemleri için bir temel sağlar. Bazı blok zinciri projeleri, uzmanlaşmış ağların kendi işlevlerinde mükemmel olabilmesi için modüler altyapıyı artırarak, yerel özelliklerden faydalanırken daha geniş bir ekosistemde kesintisiz birlikte çalışabilirliği korur. Bu esneklik, merkeziyetsiz AI sistemlerinin güvenlik, performans veya kullanıcı özerkliğinden ödün vermeden sürekli evrim geçirmesine ve genişlemesine olanak tanır.

Gizli hesaplamadan merkeziyetsiz veri yönetimine, blok zinciri ekosistemi bu ilkeleri pratiğe döken birçok projeye sahiptir ve bu sadece bir başlangıçtır. Teknolojinin sürekli gelişimi ile merkeziyetsiz AI, gelecekte daha açık, şeffaf ve adil bir akıllı dünya şekillendirme umudunu taşımaktadır.