Phi tập trung trí tuệ nhân tạo: Khối thông minh mới do Blockchain điều khiển

Trí tuệ nhân tạo đã thâm nhập vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta, từ phân tích tài liệu đến động não sáng tạo, từ vai trò đóng đến trả lời các vấn đề về quyền riêng tư, có mặt ở khắp mọi nơi. Tuy nhiên, mặc dù AI mang lại nhiều tiện lợi, nó cũng gây ra một loạt những lo ngại nghiêm trọng.

Hiện nay, các mô hình AI chính thống nằm trong tay một số ông lớn công nghệ, cơ chế hoạt động bên trong của chúng không minh bạch. Chúng ta không thể biết nguồn gốc dữ liệu đào tạo, quá trình ra quyết định, cũng như ai là người hưởng lợi sau khi mô hình được cải tiến. Đóng góp của các nhà sáng tạo thường không được công nhận và đền bù xứng đáng. Thành kiến lặng lẽ thẩm thấu vào, trong khi những công cụ định hình tương lai của chúng ta lại hoạt động âm thầm ở phía sau.

Chính những vấn đề này đã gây ra sự phản đối của mọi người. Mối lo ngại về giám sát quyền riêng tư, việc phát tán thông tin sai lệch, sự thiếu minh bạch, cùng với việc đào tạo AI và phân phối lợi nhuận bị một số công ty chiếm đoạt ngày càng gia tăng. Những nỗi lo này đã thúc đẩy nhu cầu về các hệ thống minh bạch hơn, chú trọng vào việc bảo vệ quyền riêng tư, và mở rộng sự tham gia.

Phi tập trung AI(DeAI) vì điều này đã cung cấp giải pháp. Các hệ thống loại này sẽ phân tán dữ liệu, tính toán và quản trị, khiến cho mô hình AI có trách nhiệm hơn, minh bạch hơn và bao trùm hơn. Những người đóng góp có thể nhận được phần thưởng công bằng, cộng đồng có thể cùng quyết định cách thức hoạt động của những công cụ mạnh mẽ này. Một số dự án blockchain đã hỗ trợ cho tương lai này, xây dựng cơ sở hạ tầng hệ thống AI phi tập trung công bằng, phục vụ cho đông đảo người dân chứ không phải cho một số ít tinh hoa.

Phi tập trung AI vs AI tập trung

Hiện nay, hầu hết các hệ thống AI sử dụng kiến trúc tập trung, do một công ty duy nhất thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình và kiểm soát đầu ra. Những hệ thống này thường không mở cho công chúng về đầu vào hoặc giám sát, người dùng không thể hiểu quy trình xây dựng mô hình hoặc những thiên lệch tiềm ẩn.

So với trước, AI phi tập trung áp dụng một cách tiếp cận hoàn toàn khác. Dữ liệu phân phối trên các nút khác nhau, mô hình được cộng đồng hoặc giao thức quản lý, và quá trình cập nhật minh bạch công khai. Đây là một hệ thống được xây dựng dưới sự hợp tác công khai, có quy tắc rõ ràng và khuyến khích tham gia, thay vì bị kiểm soát bởi hộp đen.

Để dễ hiểu: AI tập trung giống như một bảo tàng do một quỹ tư nhân điều hành, bạn có thể tham quan các hiện vật, thậm chí thấy dữ liệu của mình được thể hiện dưới dạng nghệ thuật, nhưng bạn không có quyền quyết định cách thức xây dựng triển lãm, cũng sẽ không nhận được sự công nhận hay phần thưởng cho những đóng góp. Quy trình ra quyết định không minh bạch, hầu hết các hoạt động phía sau không được biết đến.

Và AI phi tập trung giống như một triển lãm nghệ thuật ngoài trời được tạo ra bởi một cộng đồng toàn cầu. Các nghệ sĩ, nhà sử học và công dân bình thường cùng nhau đóng góp ý tưởng, chia sẻ dữ liệu, hỗ trợ việc lập kế hoạch triển lãm. Mỗi đóng góp đều có thể được theo dõi và minh bạch, các nhà đóng góp được thưởng nhờ cải thiện triển lãm. Kiến trúc này cung cấp cho người dùng sự bảo vệ mạnh mẽ hơn và trách nhiệm cao hơn, đó chính là điều cấp thiết nhất trong lĩnh vực AI hiện nay.

Tầm quan trọng của AI phi tập trung

Quyền kiểm soát AI tập trung đã gây ra những vấn đề nghiêm trọng. Khi một số ít công ty nắm giữ các mô hình, họ kiểm soát nội dung học tập, cách hành xử và quyền truy cập của mô hình, mang lại những rủi ro sau:

• Quyền lực tập trung: Một số công ty chi phối hướng phát triển AI, thiếu sự giám sát của công chúng.
• Thiên kiến thuật toán: Dữ liệu và góc nhìn hạn chế dẫn đến hệ thống không công bằng, loại trừ.
• Người dùng mất quyền kiểm soát: Mọi người đóng góp dữ liệu nhưng không có quyền quyết định cách sử dụng nó, cũng không thể nhận được phần thưởng.
• Đổi mới bị hạn chế: Kiểm soát tập trung giới hạn sự đa dạng và thử nghiệm đổi mới của mô hình.

Phi tập trung AI đã thay đổi sự cân bằng này, bằng cách phân tán quyền sở hữu và kiểm soát, mở ra cánh cửa cho các hệ thống AI minh bạch, công bằng và đổi mới hơn. Các nhà đóng góp toàn cầu có thể cùng nhau định hình mô hình, đảm bảo rằng nó phản ánh những quan điểm rộng rãi hơn. Sự minh bạch cũng đóng vai trò then chốt, nhiều hệ thống AI phi tập trung áp dụng nguyên tắc mã nguồn mở, công khai mã và phương pháp đào tạo, dễ dàng cho việc kiểm toán mô hình, phát hiện vấn đề và xây dựng lòng tin.

Tuy nhiên, AI mã nguồn mở không phải lúc nào cũng phi tập trung. Mô hình có thể được mã nguồn mở nhưng vẫn phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng tập trung, hoặc thiếu cơ chế bảo vệ quyền riêng tư. Hai yếu tố chung mà chúng chia sẻ là tính minh bạch, khả năng tiếp cận và sự tham gia của cộng đồng. Người dùng không cần phải từ bỏ quyền kiểm soát dữ liệu để tham gia, có khả năng cao hơn để đóng góp tích cực và hưởng lợi từ đó. Phi tập trung không phải là thuốc chữa bách bệnh, nhưng nó mở ra con đường để xây dựng các hệ thống AI phù hợp hơn với lợi ích công chúng, giảm thiểu sự thao túng của các doanh nghiệp tư nhân.

Phi tập trung AI của nguyên lý làm việc

Phi tập trung AI dùng hệ thống phân tán thay thế kiểm soát tập trung, huấn luyện mô hình, tối ưu hóa và triển khai diễn ra trong mạng lưới nút độc lập, tránh lỗi điểm đơn, nâng cao tính minh bạch, khuyến khích tham gia rộng rãi hơn.

Các công nghệ chính hỗ trợ Phi tập trung AI bao gồm:

• Học liên bang: Cho phép các mô hình AI học dữ liệu trên các thiết bị địa phương ( như điện thoại, máy tính xách tay ) mà không cần tải lên thông tin nhạy cảm lên máy chủ trung ương, chỉ chia sẻ cập nhật mô hình. Chẳng hạn, bàn phím điện thoại học thói quen gõ phím của người dùng, đề xuất các chỉnh sửa tự động chính xác hơn, nhưng sẽ không tải lên nội dung tin nhắn. Điều này bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu và xử lý phân tán, phù hợp với mục tiêu AI phi tập trung.

• Tính toán phân tán: Phân bổ tải nặng của việc đào tạo và vận hành các mô hình AI trên nhiều máy tính trong mạng, tương đương với hàng ngàn máy tính nhỏ cùng chia sẻ công việc, nâng cao tốc độ, hiệu suất, khả năng mở rộng và độ bền của hệ thống.

• Chứng minh không biết ( ZKP ): một công cụ mật mã có thể xác minh dữ liệu hoặc thao tác mà không tiết lộ nội dung cụ thể, đảm bảo an toàn và đáng tin cậy cho hệ thống phân tán.

Blockchain hỗ trợ Phi tập trung AI

Phi tập trung AI hệ thống cần điều phối nhiệm vụ, bảo vệ dữ liệu và thưởng cho người đóng góp, Blockchain cung cấp cơ sở hạ tầng chính cho điều này:

• Hợp đồng thông minh: thực hiện tự động các quy tắc minh bạch, được thiết lập trước, như thanh toán hoặc cập nhật mô hình, không cần can thiệp của con người.

• Oracle: Là cầu nối giữa Blockchain và thế giới bên ngoài, cung cấp thông tin thực như thời tiết, giá cả hoặc dữ liệu cảm biến.

• Phi tập trung lưu trữ: cho phép dữ liệu huấn luyện và tệp mô hình được lưu trữ phân tán trong mạng, có khả năng chống lại việc thay đổi, kiểm duyệt và điểm lỗi đơn lẻ tốt hơn so với máy chủ truyền thống.

Một số kiến trúc độc đáo của các dự án Blockchain hỗ trợ những hệ thống này, cho phép các mạng khác nhau tập trung vào các nhiệm vụ khác nhau như quyền riêng tư, tính toán, quản trị, đồng thời duy trì khả năng tương tác. Thiết kế mô-đun giúp AI Phi tập trung có thể mở rộng và linh hoạt, an toàn, hiệu quả. Các thành phần khác nhau được tối ưu hóa cho chức năng của chúng, đồng thời làm việc cùng nhau.

Ưu điểm của AI Phi tập trung

Phi tập trung AI không chỉ là sự chuyển đổi công nghệ, mà còn là sự chuyển đổi giá trị. Nó xây dựng hệ thống thể hiện các giá trị chung của nhân loại như quyền riêng tư, minh bạch, công bằng và sự tham gia, thông qua việc phi tập trung để đạt được những lợi thế sau:

• Bảo vệ quyền riêng tư tốt hơn: Các công nghệ như học liên bang, đào tạo cục bộ trên thiết bị và chứng minh không biết giúp bảo vệ dữ liệu.

• Tính minh bạch tích hợp: Hệ thống mở dễ dàng cho việc kiểm toán, theo dõi quyết định và xác định thiên kiến.

• Quản trị chung: Cộng đồng cùng nhau xây dựng quy tắc, cơ chế khuyến khích và hướng phát triển mô hình.

• Kích thích kinh tế công bằng: Người đóng góp nhận được phần thưởng vì đã cung cấp dữ liệu, tính toán hoặc cải tiến mô hình.

• Giảm thiểu định kiến: Những đóng góp đa dạng mang lại góc nhìn bao quát, giảm thiểu điểm mù.

• Độ bền cao hơn: không có điểm lỗi đơn lẻ, hệ thống khó bị tấn công hoặc đóng cửa hơn.

Một số dự án Blockchain hỗ trợ những lợi thế này thông qua kiến trúc mô-đun, các mạng khác nhau có thể tập trung vào quyền riêng tư, tính toán hoặc quản trị, đồng thời hợp tác liền mạch, giúp phát triển quy mô AI phi tập trung mà không hy sinh an ninh, quyền tự chủ của người dùng hoặc hiệu suất.

Thách thức và giới hạn

Phi tập trung AI虽有潜力,但面临挑战:

• Khả năng mở rộng: Đào tạo mô hình lớn cần rất nhiều sức mạnh tính toán, sự phối hợp phân tán có thể làm chậm tốc độ hoặc tăng độ phức tạp.

• Tài nguyên tính toán dày đặc: Mô hình AI tiêu tốn nhiều tài nguyên, việc chạy phân tán làm tăng áp lực về băng thông và tiêu thụ năng lượng.

• Sự không chắc chắn trong quản lý: sự khác biệt về quy định ở các khu vực khác nhau, trách nhiệm của hệ thống phi tập trung rất phức tạp.

• Phân mảnh: Thiếu sự giám sát trung tâm có thể dẫn đến tiêu chuẩn không thống nhất, mức độ tham gia không đồng đều.

• An toàn và độ tin cậy: Hệ thống phi tập trung vẫn dễ bị tấn công, như thao tác dữ liệu, tiêm độc mô hình.

• Trải nghiệm người dùng phức tạp: Quản lý khóa riêng, thao tác nhiều giao diện cản trở việc phổ biến.

Những vấn đề này thực sự tồn tại, nhưng không phải là không thể vượt qua. Một số kiến trúc mô-đun của các dự án Blockchain cung cấp bảo mật chia sẻ mạnh mẽ và khả năng tương tác nguyên bản, cho phép các mạng khác nhau tập trung vào những thách thức cụ thể, trong khi toàn bộ hệ sinh thái hợp tác, hỗ trợ tăng trưởng có trách nhiệm và chia sẻ rủi ro.

Phi tập trung AI của các ứng dụng thực tế

Phi tập trung AI đã không còn chỉ dừng lại ở lý thuyết. Một số dự án Web3 đang thể hiện cách mà trí tuệ phân tán thúc đẩy sự phát triển ứng dụng trong thực tế. Dưới đây là một số ví dụ về các dự án xây dựng Phi tập trung AI trên Blockchain:

1. Tính toán bí mật trên thiết bị hàng ngày: cho phép bất kỳ ai có thể biến thiết bị nhàn rỗi thành một phần của đám mây an toàn, phi tập trung. Người dùng có thể nhận phần thưởng bằng cách cung cấp khả năng tính toán chưa sử dụng. Các nhà phát triển tận dụng khả năng này để thực hiện các nhiệm vụ nhạy cảm về quyền riêng tư, mà không phải phụ thuộc vào máy chủ của các công ty công nghệ lớn, từ đó tạo ra một internet riêng tư và lấy con người làm trung tâm hơn.

2. Phi tập trung kiến thức đồ thị: Chạy trên kiến thức đồ thị phi tập trung, kết nối và tổ chức dữ liệu đáng tin cậy trong các lĩnh vực như chuỗi cung ứng, giáo dục, v.v. Nó giống như một kho dữ liệu công cộng, bất kỳ ai cũng có thể đóng góp hoặc kiểm tra, nhưng không có công ty nào có thể kiểm soát. Điều này giúp xác minh thông tin về nguồn gốc sản phẩm hoặc tính xác thực của chứng chỉ mà không cần phụ thuộc vào cơ quan trung ương.

3. Hợp đồng thông minh bảo vệ quyền riêng tư: Xây dựng lớp quyền riêng tư cho Web3. Cho phép các nhà phát triển chạy hợp đồng thông minh trong môi trường tính toán bí mật, ngay cả khi ứng dụng sử dụng dữ liệu nhạy cảm ( như thông tin danh tính hoặc sức khỏe ), những dữ liệu này vẫn được giữ bí mật, coi đó là không gian làm việc an toàn mà người tạo ứng dụng không thể nhìn thấy.

4. Cơ sở hạ tầng kinh tế máy: Bằng cách thưởng cho con người và thiết bị hoàn thành các nhiệm vụ thực tế, cung cấp năng lượng cho cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung. Điều này giống như nền kinh tế làm việc tự do của máy móc. Robot có thể sạc xe điện, hoặc cảm biến báo cáo chất lượng không khí, cả hai đều có thể nhận được phần thưởng qua mạng, giúp việc phối hợp và thưởng cho công việc do máy móc điều khiển trở nên dễ dàng.

5. Huấn luyện mô hình AI khuyến khích: Tạo ra một thị trường mở, nơi các mô hình AI cạnh tranh và hợp tác để cung cấp đầu ra tốt nhất. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia vào mạng lưới, đóng góp sức mạnh tính toán, huấn luyện mô hình hoặc đánh giá hiệu suất. Hệ thống thưởng cho những đóng góp có giá trị thông qua các mã thông báo, xây dựng một nền kinh tế AI tự hoàn thiện, chống kiểm duyệt và không phụ thuộc vào kiểm soát tập trung.

Kết luận

Phi tập trung AI không chỉ là một cuộc cách mạng về công nghệ, mà còn là một sự thay đổi về giá trị. Nó thách thức quan niệm rằng trí tuệ nên được kiểm soát bởi một số ít công ty, cung cấp một giải pháp thay thế mở hơn và có trách nhiệm hơn. Những hệ thống này phân quyền, bảo vệ quyền riêng tư và mời gọi sự tham gia toàn cầu để cùng nhau hình thành những công cụ thay đổi thế giới.

Blockchain làm cho mọi thứ trở nên khả thi. Bằng cách phối hợp cập nhật, bảo vệ dữ liệu và thưởng cho các nhà đóng góp, nó cung cấp nền tảng cho các hệ thống AI vốn đã trong suốt. Một số dự án blockchain đã tăng cường cơ sở hạ tầng mô-đun, cho phép các mạng chuyên biệt xuất sắc trong các chức năng của mình, đồng thời tận hưởng các đặc tính bản địa và duy trì khả năng tương tác liền mạch trong hệ sinh thái rộng lớn hơn. Sự linh hoạt này cho phép các hệ thống AI phi tập trung có thể tiến hóa và mở rộng liên tục mà không hy sinh sự an toàn, hiệu suất hoặc quyền tự chủ của người dùng.

Từ tính toán bí mật đến quản lý dữ liệu phi tập trung, hệ sinh thái blockchain đã có nhiều dự án đưa những nguyên tắc này vào thực tiễn, và đây chỉ là khởi đầu. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, AI phi tập trung có khả năng định hình một thế giới thông minh mở, minh bạch và công bằng hơn trong tương lai.