Децентралізація штучного інтелекту:Блокчейн-орієнтована нова парадигма

Штучний інтелект вже глибоко проникає в наше повсякденне життя, від аналізу документів до креативного мозкового штурму, від рольових ігор до відповіді на питання про конфіденційність, він скрізь. Проте, незважаючи на численні переваги, які приносить ШІ, це також викликає серйозні побоювання.

Наразі провідні моделі ШІ знаходяться під контролем небагатьох технологічних гігантів, а їх внутрішні механізми роботи не є прозорими. Ми не маємо змоги дізнатися, звідки беруться дані для навчання, який процес прийняття рішень, а також хто отримує вигоду від покращень моделей. Внесок творців часто не отримує належного визнання та винагороди. Упередження тихо проникає всередину, в той час як ці інструменти, які формують наше майбутнє, працюють у тіні.

Саме ці проблеми викликали у людей настрої опору. Зростає тривога щодо моніторингу приватності, поширення хибної інформації, відсутності прозорості, а також монополії кількох компаній на навчання ШІ та розподіл прибутків. Ці занепокоєння сприяли виникненню попиту на більш прозорі, більш орієнтовані на захист приватності та більш відкриті системи з широкою участю.

Децентралізація AI( DeAI) для цього надає рішення. Ці системи децентралізують дані, обчислення та управління, роблячи AI моделі більш відповідальними, прозорими та інклюзивними. Учасники можуть отримувати справедливу винагороду, спільнота може визначати, як працюватимуть ці потужні інструменти. Деякі Блокчейн проекти вже підтримують це майбутнє, будуючи справедливу інфраструктуру децентралізованих AI систем, яка обслуговує широкі маси, а не лише невелику еліту.

Децентралізація AI vs централізований AI

Наразі більшість систем штучного інтелекту використовують централізовану архітектуру, де єдина компанія збирає дані, навчає моделі та контролює вихід. Ці системи зазвичай не відкриті для публічного введення або нагляду, користувачі не можуть зрозуміти процес побудови моделі або потенційні упередження.

На відміну від цього, Децентралізований AI використовує абсолютно інший підхід. Дані розподілені між різними вузлами, модель управляється спільнотою або протоколом, а процес оновлення є прозорим і відкритим. Це система, побудована на основі відкритої співпраці, з чіткими правилами та стимулюванням участі, а не контролюється чорним ящиком.

Приклад: Централізований ШІ схожий на музей, яким управляє приватний фонд. Ви можете відвідувати експонати, навіть бачити свої дані, представлені у художній формі, але не маєте права вирішувати, як будувати виставку, і не отримаєте визнання або винагороду за свій внесок. Процес ухвалення рішень непTransparentний, більшість закулісних операцій невідомі.

А децентралізований ШІ схожий на відкриту художню виставку, створену глобальною спільнотою. Художники, історики та звичайні громадяни спільно вносять ідеї, діляться даними, допомагають у кураторстві. Кожен внесок можна відслідковувати і він прозорий, а внесники отримують винагороду за поліпшення виставки. Ця структура забезпечує користувачам більший захист і вищу відповідальність, що є найбільш нагальною потребою в сучасній галузі ШІ.

Важливість децентралізованого ШІ

Концентрація контролю над штучним інтелектом викликала серйозні проблеми. Коли кілька компаній контролюють моделі, вони отримують право ухвалювати рішення щодо вмісту навчання моделей, способів їх поведінки та доступу, що призводить до таких ризиків:

• Концентрація влади: невелика кількість компаній домінує в напрямках розвитку ШІ, відсутній громадський нагляд.
• Упередженість алгоритму: обмежені дані та перспективи призводять до несправедливості та виключення системи.
• Користувачі втрачають контроль: люди вносять дані, але не мають права вирішувати, як їх використовувати, і не можуть отримувати винагороду.
• Обмежена інновація: централізований контроль обмежує різноманітність моделей та експерименти з інноваціями.

Децентралізований AI змінив цю рівновагу, розподіливши власність і контроль, відкривши двері до більш прозорих, справедливих і інноваційних систем AI. Глобальні учасники можуть спільно формувати моделі, забезпечуючи їх відображення більш широких перспектив. Прозорість також відіграє ключову роль, багато децентралізованих AI систем використовують принципи відкритого коду, публікуючи код і методи навчання, що полегшує аудит моделей, виявлення проблем і встановлення довіри.

Однак відкритий штучний інтелект не завжди є децентралізованим. Моделі можуть бути відкритими, але все ще залежати від централізованої інфраструктури або не мати механізмів захисту конфіденційності. Основні характеристики, які вони поділяють, - це прозорість, доступність та участь спільноти. Користувачі можуть брати участь, не відмовляючись від контролю над даними, що збільшує ймовірність активного внеску та отримання вигоди. Децентралізація не є універсальним рішенням, але вона відкриває шлях до створення систем штучного інтелекту, які більше відповідають суспільним інтересам і зменшують контроль приватних компаній.

Децентралізація AI: принцип роботи

Децентралізована AI використовує розподілені системи для заміни централізованого контролю, навчання моделей, оптимізації та розгортання відбувається в мережі незалежних вузлів, уникаючи одноточкових відмов, підвищуючи прозорість та заохочуючи більш широку участь.

Ключові технології, що підтримують децентралізовану AI, включають:

• Федероване навчання: дозволяє AI-моделям навчатися на локальних пристроях (, таких як телефони, ноутбуки ), не завантажуючи чутливу інформацію на центральний сервер, а лише обмінюючись оновленнями моделі. Наприклад, мобільна клавіатура вивчає звички набору тексту користувача, рекомендує більш точні автоматичні виправлення, але не завантажує вміст повідомлень. Це захищає конфіденційність даних і розподіляє обробку, відповідаючи цілям децентралізованого AI.

• Розподілені обчислення: розподілення важкої роботи з навчання та виконання AI-моделей на кілька машин у мережі, що еквівалентно розподілу роботи між тисячами малих комп'ютерів, підвищує швидкість, ефективність, масштабованість та стійкість системи.

• Нульові знання ( ZKP ): криптографічний інструмент, який може перевіряти дані або операції, не розкриваючи конкретний зміст, забезпечуючи безпеку та надійність розподілених систем.

Блокчейн підтримує Децентралізацію AI

Децентралізовані AI системи потребують координації завдань, захисту даних і винагороди учасників, Блокчейн для цього надає ключову інфраструктуру:

• Розумний контракт: автоматичне виконання прозорих, заздалегідь визначених правил, таких як оплата або оновлення моделі, без необхідності втручання людини.

• Оркул: як міст між Блокчейн та зовнішнім світом, надає справжню інформацію, таку як погода, ціни або дані з датчиків.

• Децентралізоване зберігання: дозволяє даним для навчання та файлами моделей зберігатися в мережі, що більш стійко до змін, цензури та одноточкових відмов, ніж традиційні сервери.

Деякі унікальні архітектури проектів Блокчейн підтримують ці системи, дозволяючи різним мережам зосередитися на різних завданнях, таких як приватність, обчислення, управління тощо, при цьому зберігаючи взаємодію. Модульний дизайн робить Децентралізацію AI масштабованою та гнучкою, безпечною і ефективною. Різні компоненти оптимізовані для своїх функцій, при цьому працюючи спільно.

Переваги децентралізованого AI

Децентралізований ШІ не лише є технологічною зміною, а й зміною цінностей. Він створює систему, яка втілює спільні людські цінності, такі як конфіденційність, прозорість, справедливість та участь, реалізуючи наступні переваги через децентралізацію:

• Кращий захист конфіденційності: технології, такі як федеративне навчання, локальне навчання на пристрої та нульове знання, забезпечують конфіденційність даних.

• Вбудована прозорість: відкрита система полегшує аудит, відстеження рішень та виявлення упереджень.

• Спільне управління: спільнота розробляє правила, механізми стимулювання та напрями еволюції моделей.

• Справедливі економічні стимули: учасники отримують винагороду за надання даних, обчислень або покращення моделей.

• Зменшення упередженості: більш різноманітні учасники приносять інклюзивні погляди, зменшуючи сліпі зони.

• Більш висока стійкість: відсутність єдиної точки збоїв, система стає важчою для атаки або закриття.

Деякі проекти Блокчейн підтримують ці переваги через модульну архітектуру, різні мережі можуть зосередитися на приватності, обчисленнях або управлінні, одночасно безперешкодно співпрацюючи, сприяючи масштабному розвитку Децентралізація AI без шкоди для безпеки, прав користувачів або продуктивності.

Виклики та обмеження

Децентралізація AI хоч і має потенціал, але стикається з викликами:

• Масштабованість: навчання великих моделей вимагає значних обчислювальних потужностей, розподілена координація може сповільнити процес або збільшити складність.

• Обчислювальні ресурси: Витрати ресурсів моделей ШІ високі, розподілене виконання посилює тиск на пропускну здатність та енергоспоживання.

• Невизначеність регулювання: різниця в законодавстві різних регіонів, складність відповідальності в децентралізованій системі.

• Фрагментація: відсутність центрального регулювання може призвести до нестандартності, нерівномірної участі.

• Безпека та надійність: децентралізовані системи все ще вразливі до атак, таких як маніпуляція даними, отруєння моделей.

• Складний користувацький досвід: управління приватними ключами та використання кількох інтерфейсів заважають поширенню.

Це реальні проблеми, але не такі, що їх неможливо подолати. Модульна архітектура деяких Блокчейн проектів забезпечує потужну спільну безпеку та нативну взаємодію, дозволяючи різним мережам зосередитися на конкретних викликах, одночасно підтримуючи співпрацю в усій екосистемі, що сприяє відповідальному зростанню та розподілу ризиків.

Децентралізація AI в практичному застосуванні

Децентралізоване AI вже не лише на теоретичному рівні. Деякі проекти Web3 демонструють, як розподілений інтелект сприяє розвитку застосунків у реальному житті. Ось кілька прикладів проектів, що будуються на Блокчейн для децентралізованого AI:

1. Конфіденційні обчислення на повсякденних пристроях: дозволяють будь-кому перетворити невикористовувані пристрої на частину безпечного, децентралізованого хмари. Користувачі можуть отримувати винагороди, надаючи невикористану обчислювальну потужність. Розробники використовують цю можливість для виконання завдань, чутливих до конфіденційності, без залежності від серверів великих технологічних компаній, створюючи таким чином більш приватний, орієнтований на людину Інтернет.

2. Децентралізована знань граф: працює на децентралізованому знань графу, з'єднуючи та організуючи надійні дані з таких областей, як постачальницький ланцюг, освіта тощо. Це як публічна база фактів, до якої будь-хто може вносити внески або перевіряти, але жодна компанія не може її контролювати. Це допомагає перевіряти інформацію про походження продуктів або автентичність сертифікатів без необхідності покладатися на центральні органи.

3. Інтелектуальний контракт для захисту конфіденційності: створення шару конфіденційності для Web3. Дозволяє розробникам виконувати інтелектуальні контракти в середовищі конфіденційних обчислень, навіть якщо програми використовують чутливі дані (, такі як особисті або медичні дані ), ці дані залишаються конфіденційними, вважаючи їх безпечним робочим простором, який не може бачити творець програми.

4. Інфраструктура машинної економіки: через виконання реальних завдань людьми та пристроями отримують винагороду, забезпечуючи енергією децентралізовану фізичну інфраструктуру. Це схоже на гіг-економіку машин. Роботи можуть заряджати електромобілі або датчики можуть звітувати про якість повітря, обидва можуть отримувати винагороду через мережу, що полегшує координацію та винагороду за таку роботу, керовану машинами.

5. Мотиваційне навчання AI моделей: створено відкритий ринок, де AI моделі змагаються та співпрацюють, надаючи найкращі результати. Будь-хто може приєднатися до мережі, вносячи обчислювальну потужність, навчаючи моделі або оцінюючи їх продуктивність. Система винагороджує цінні внески через токенізовані стимули, формуючи самовдосконалюючуся, стійку до цензури та не залежну від централізованого контролю економіку AI.

Висновок

Децентралізований ШІ не лише технологічна революція, а й зміна цінностей. Він кидає виклик уявленню про те, що інтелект має контролюватися невеликою кількістю компаній, пропонуючи більш відкриті та відповідальні альтернативи. Ці системи розподіляють владу, захищають конфіденційність і запрошують глобальну участь у спільному формуванні інструментів, що змінюють світ.

Блокчейн робить це можливим. Завдяки координації оновлень, захисту даних та винагороді внесків, він забезпечує основу для природно прозорих AI-систем. Деякі блокчейн-проекти додають модульну інфраструктуру, що дозволяє спеціалізованим мережам досягати високих результатів у своїх функціях, водночас отримуючи вигоду від рідних характеристик і зберігаючи безшовну взаємодію в ширшій екосистемі. Ця гнучкість дозволяє децентралізованим AI-системам постійно розвиватися та розширюватися без жертвування безпекою, продуктивністю чи автономією користувачів.

Від конфіденційних обчислень до децентралізованого управління даними, екосистема Блокчейн вже має кілька проектів, які реалізують ці принципи на практиці, і це лише початок. З розвитком технологій, децентралізований ШІ має потенціал сформувати більш відкритий, прозорий і справедливий розумний світ у майбутньому.