Искусственный интеллект развивается с головокружительной скоростью, автономные агенты теперь способны анализировать рынки, ставить диагнозы, писать код и принимать решения о найме.
Но по мере роста возможностей растет и более глубокое беспокойство – кто управляет этими агентами и по каким правилам?
Небольшая группа корпораций контролирует доступ, производительность и согласованность. Эта централизация данных об интеллекте вызывает подозрения и недоверие.
Доверие к ИИ (искусственному интеллекту) заключается не только в том, работает ли он. Речь идет о том, кто контролирует его, как он развивается и может ли его поведение быть проверено, подвергнуто сомнению или улучшено.
В централизованной системе эти вопросы, если на них вообще отвечают, решаются за закрытыми дверями.
Технологии блокчейн и Web 3.0 предлагают убедительную альтернативу – децентрализация как принцип проектирования.
Вместо того, чтобы доверять компании, мы проверяем систему. Вместо того, чтобы полагаться на добрую волю, мы полагаемся на протокол.
Проблема доверия в централизованном ИИ
Черный ящик собственных моделей ИИ ограничивает прозрачность. Их обучающие данные, стратегии оптимизации и циклы обновления непрозрачны.
Хуже того, эти модели часто работают в условиях высокой ставки, принимая решения, которые влияют на финансы, здоровье или права людей.
Без четкого понимания того, как принимаются эти решения, доверие становится слепым.
Также существует концентрация инфраструктуры. Вычислительные ресурсы, каналы передачи данных и каналы развертывания для продвинутого ИИ в основном размещены в частных дата-центрах.
Это создает точки отказа и усиливает дисбаланс власти, когда конечные пользователи становятся пассивными потребителями информации, которую они не могут формировать или допрашивать.
Структуры стимулов усугубляют проблему. Традиционная разработка ИИ не имеет механизмов для вознаграждения проверяемых вкладов или наказания за вредное поведение.
Агент, который ведет себя неправильно, не несет никаких затрат, если его владелец не вмешивается, и этот владелец может ставить прибыль выше этики.
Что блокчейн приносит на стол
Блокчейн предлагает доверительную архитектуру, в которой системы ИИ могут управляться, проверяться и поощряться прозрачными, программируемыми способами.
Одно из самых глубоких изменений, которое оно позволяет, - это возможность встроить ответственность непосредственно в стек ИИ.
Репутация становится количественной. Например, ABTs (AgentBound Tokens) являются неконвертируемыми криптографическими учетными данными, предложенными для отслеживания поведения AI-агента.
Если агент хочет совершать рискованные действия, он должен поставить на карту свою репутацию. Неправильное поведение приводит к наказанию, в то время как хорошая работа укрепляет его доверие.
Это создает экономическое согласование между стимулами агента и ожиданиями людей.
Блокчейн также вводит возможность аудита – записывая происхождение данных, историю обучения и журналы решений в блокчейн, заинтересованные стороны могут проверить, как и почему модель сделала тот или иной выбор.
Не менее важна децентрализация инфраструктуры. Искусственный интеллект сегодня ограничен физическими и экономическими рамками централизованных дата-центров.
С ростом DePIN и децентрализованных систем хранения, таких как IPFS, рабочие нагрузки ИИ могут распределяться среди глобальных участников.
Это снижает затраты, увеличивает устойчивость и также ломает монополию на то, кто может создавать, обучать и развертывать модели.
Многоагентные системы нуждаются в общих путях
Автономные агенты не являются изолированными сущностями – всё чаще им необходимо взаимодействовать, будь то для координации логистики, ценообразования или оптимизации цепочек поставок.
Без общих протоколов и взаимосвязанных стандартов эти агенты остаются запертыми в своих силосах, не в состоянии составлять или сотрудничать.
Публичные блокчейны предоставляют основы для координации между агентами. Умные контракты позволяют агентам заключать обязательные соглашения. Токенизированные стимулы выравнивают поведение в рамках сетей.
На рынке услуг возникает возможность, где агенты могут покупать вычислительные мощности, продавать данные и согласовывать результаты – не полагаясь на централизованные посредники.
Сегодня мы можем видеть прототипированные экосистемные фреймворки, где агенты действуют полузависимо, ставя токены, проверяя результаты друг друга и осуществляя транзакции на основе общего экономического логики.
Это оверлейная сеть для координации машин, родная для интернета.
Федеративное обучение без центрального мозга
Совместное обучение ИИ между различными сторонами без объединения конфиденциальных данных является важным направлением.
Федеративное обучение ( позволяет это, сохраняя данные локально и обмениваясь только обновлениями модели.
Но большинство реализаций FL по-прежнему полагаются на центральный сервер для координации агрегации – потенциальная точка узкого места и поверхность атаки.
DFL )децентрализованное федеративное обучение( устраняет этого посредника.
С блокчейном в качестве координационного слоя обновления могут быть обменены от узла к узлу, проверены через консенсус и зафиксированы неизменяемо.
Каждый участник вносит свой вклад в коллективную модель, не уступая контроль или конфиденциальность.
Токены стимулируют предоставление качественных обновлений и наказывают за попытки порчи, обеспечивая целостность процесса обучения.
Эта архитектура хорошо подходит для здравоохранения, финансов или любой области, где чувствительность данных имеет первостепенное значение, а множественность заинтересованных сторон является необходимой.
Риски и компромиссы ончейн ИИ
Никакая система не лишена своих проблем. Блокчейн приносит задержки и ограничения по пропускной способности, которые могут ограничить его использование в системах искусственного интеллекта в реальном времени.
Токены управления могут быть манипулированы, а плохо разработанные схемы стимулов могут привести к искажённому поведению.
Логика на блокчейне – после развертывания – трудно изменить, что представляет собой риски, если недостатки остаются незамеченными.
Существуют также проблемы безопасности. Если ИИ полагается на оракулы или координацию на блокчейне, атака на основной блокчейн может привести к каскадным изменениям в поведении ИИ.
Более того, репутационные системы, такие как ABT, требуют надежной защиты от Сибиллы и мер по обеспечению конфиденциальности, чтобы предотвратить манипуляции.
Это не причины для отказа от блокчейна – но они подчеркивают необходимость тщательного проектирования, формальной проверки и обязательства к постоянному совершенствованию.
Новый социальный контракт для ИИ
В своей сути блокчейн предоставляет ИИ субстрат управления – способ кодирования норм, распределения власти и вознаграждения согласованности.
Это переформулирует вопрос «кто контролирует ИИ» в вопрос «как контроль закодирован, выполняется и проверяется?»
Это имеет еще большее значение с политической точки зрения, чем с технической. Развитие ИИ без децентрализации, вероятно, перейдет от открытых экспериментов к корпоративной консолидации.
Блокчейн предоставляет возможность создавать интеллектуальные системы как общественные блага, а не собственнические активы.
Задача состоит в том, чтобы объединить технические уровни, данные, модели, стимулы и контроль в единый стек.
Но путь виден – открытые протоколы, прозрачные стимулы и децентрализованный надзор. ИИ не просто нуждается в блокчейне для инфраструктуры. Ему нужна легитимность.
В мире автономных агентов доверие не может быть побочным продуктом – его необходимо проектировать. Блокчейн предоставляет нам инструменты для этого.
Роман Мельник является главным директором по маркетингу в DeXe.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Децентрализованный ИИ – Почему Блокчейн является недостающим слоем управления - The Daily Hodl
HodlX Гостевой постОтправьте ваш пост
Искусственный интеллект развивается с головокружительной скоростью, автономные агенты теперь способны анализировать рынки, ставить диагнозы, писать код и принимать решения о найме.
Но по мере роста возможностей растет и более глубокое беспокойство – кто управляет этими агентами и по каким правилам?
Небольшая группа корпораций контролирует доступ, производительность и согласованность. Эта централизация данных об интеллекте вызывает подозрения и недоверие.
Доверие к ИИ (искусственному интеллекту) заключается не только в том, работает ли он. Речь идет о том, кто контролирует его, как он развивается и может ли его поведение быть проверено, подвергнуто сомнению или улучшено.
В централизованной системе эти вопросы, если на них вообще отвечают, решаются за закрытыми дверями.
Технологии блокчейн и Web 3.0 предлагают убедительную альтернативу – децентрализация как принцип проектирования.
Вместо того, чтобы доверять компании, мы проверяем систему. Вместо того, чтобы полагаться на добрую волю, мы полагаемся на протокол.
Проблема доверия в централизованном ИИ
Черный ящик собственных моделей ИИ ограничивает прозрачность. Их обучающие данные, стратегии оптимизации и циклы обновления непрозрачны.
Хуже того, эти модели часто работают в условиях высокой ставки, принимая решения, которые влияют на финансы, здоровье или права людей.
Без четкого понимания того, как принимаются эти решения, доверие становится слепым.
Также существует концентрация инфраструктуры. Вычислительные ресурсы, каналы передачи данных и каналы развертывания для продвинутого ИИ в основном размещены в частных дата-центрах.
Это создает точки отказа и усиливает дисбаланс власти, когда конечные пользователи становятся пассивными потребителями информации, которую они не могут формировать или допрашивать.
Структуры стимулов усугубляют проблему. Традиционная разработка ИИ не имеет механизмов для вознаграждения проверяемых вкладов или наказания за вредное поведение.
Агент, который ведет себя неправильно, не несет никаких затрат, если его владелец не вмешивается, и этот владелец может ставить прибыль выше этики.
Что блокчейн приносит на стол
Блокчейн предлагает доверительную архитектуру, в которой системы ИИ могут управляться, проверяться и поощряться прозрачными, программируемыми способами.
Одно из самых глубоких изменений, которое оно позволяет, - это возможность встроить ответственность непосредственно в стек ИИ.
Репутация становится количественной. Например, ABTs (AgentBound Tokens) являются неконвертируемыми криптографическими учетными данными, предложенными для отслеживания поведения AI-агента.
Если агент хочет совершать рискованные действия, он должен поставить на карту свою репутацию. Неправильное поведение приводит к наказанию, в то время как хорошая работа укрепляет его доверие.
Это создает экономическое согласование между стимулами агента и ожиданиями людей.
Блокчейн также вводит возможность аудита – записывая происхождение данных, историю обучения и журналы решений в блокчейн, заинтересованные стороны могут проверить, как и почему модель сделала тот или иной выбор.
Не менее важна децентрализация инфраструктуры. Искусственный интеллект сегодня ограничен физическими и экономическими рамками централизованных дата-центров.
С ростом DePIN и децентрализованных систем хранения, таких как IPFS, рабочие нагрузки ИИ могут распределяться среди глобальных участников.
Это снижает затраты, увеличивает устойчивость и также ломает монополию на то, кто может создавать, обучать и развертывать модели.
Многоагентные системы нуждаются в общих путях
Автономные агенты не являются изолированными сущностями – всё чаще им необходимо взаимодействовать, будь то для координации логистики, ценообразования или оптимизации цепочек поставок.
Без общих протоколов и взаимосвязанных стандартов эти агенты остаются запертыми в своих силосах, не в состоянии составлять или сотрудничать.
Публичные блокчейны предоставляют основы для координации между агентами. Умные контракты позволяют агентам заключать обязательные соглашения. Токенизированные стимулы выравнивают поведение в рамках сетей.
На рынке услуг возникает возможность, где агенты могут покупать вычислительные мощности, продавать данные и согласовывать результаты – не полагаясь на централизованные посредники.
Сегодня мы можем видеть прототипированные экосистемные фреймворки, где агенты действуют полузависимо, ставя токены, проверяя результаты друг друга и осуществляя транзакции на основе общего экономического логики.
Это оверлейная сеть для координации машин, родная для интернета.
Федеративное обучение без центрального мозга
Совместное обучение ИИ между различными сторонами без объединения конфиденциальных данных является важным направлением.
Федеративное обучение ( позволяет это, сохраняя данные локально и обмениваясь только обновлениями модели.
Но большинство реализаций FL по-прежнему полагаются на центральный сервер для координации агрегации – потенциальная точка узкого места и поверхность атаки.
DFL )децентрализованное федеративное обучение( устраняет этого посредника.
С блокчейном в качестве координационного слоя обновления могут быть обменены от узла к узлу, проверены через консенсус и зафиксированы неизменяемо.
Каждый участник вносит свой вклад в коллективную модель, не уступая контроль или конфиденциальность.
Токены стимулируют предоставление качественных обновлений и наказывают за попытки порчи, обеспечивая целостность процесса обучения.
Эта архитектура хорошо подходит для здравоохранения, финансов или любой области, где чувствительность данных имеет первостепенное значение, а множественность заинтересованных сторон является необходимой.
Риски и компромиссы ончейн ИИ
Никакая система не лишена своих проблем. Блокчейн приносит задержки и ограничения по пропускной способности, которые могут ограничить его использование в системах искусственного интеллекта в реальном времени.
Токены управления могут быть манипулированы, а плохо разработанные схемы стимулов могут привести к искажённому поведению.
Логика на блокчейне – после развертывания – трудно изменить, что представляет собой риски, если недостатки остаются незамеченными.
Существуют также проблемы безопасности. Если ИИ полагается на оракулы или координацию на блокчейне, атака на основной блокчейн может привести к каскадным изменениям в поведении ИИ.
Более того, репутационные системы, такие как ABT, требуют надежной защиты от Сибиллы и мер по обеспечению конфиденциальности, чтобы предотвратить манипуляции.
Это не причины для отказа от блокчейна – но они подчеркивают необходимость тщательного проектирования, формальной проверки и обязательства к постоянному совершенствованию.
Новый социальный контракт для ИИ
В своей сути блокчейн предоставляет ИИ субстрат управления – способ кодирования норм, распределения власти и вознаграждения согласованности.
Это переформулирует вопрос «кто контролирует ИИ» в вопрос «как контроль закодирован, выполняется и проверяется?»
Это имеет еще большее значение с политической точки зрения, чем с технической. Развитие ИИ без децентрализации, вероятно, перейдет от открытых экспериментов к корпоративной консолидации.
Блокчейн предоставляет возможность создавать интеллектуальные системы как общественные блага, а не собственнические активы.
Задача состоит в том, чтобы объединить технические уровни, данные, модели, стимулы и контроль в единый стек.
Но путь виден – открытые протоколы, прозрачные стимулы и децентрализованный надзор. ИИ не просто нуждается в блокчейне для инфраструктуры. Ему нужна легитимность.
В мире автономных агентов доверие не может быть побочным продуктом – его необходимо проектировать. Блокчейн предоставляет нам инструменты для этого.
Роман Мельник является главным директором по маркетингу в DeXe.