Децентрализованный ИИ: Блокчейн-управляемая интеллектуальная новая эпоха
Технологии ИИ глубоко влияют на нашу повседневную жизнь, от быстрого анализа документов до креативного мозгового штурма, даже помогая нам стать любимыми персонажами фильмов и сериалов. Тем не менее, несмотря на множество удобств, которые приносит ИИ, он также вызывает ряд серьезных опасений.
В настоящее время самые современные и мощные AI модели контролируются лишь несколькими техногигантами, и их внутренние механизмы работы зачастую непрозрачны. Мы очень мало знаем о источниках данных для обучения этих моделей, их процессах принятия решений и о тех, кто получает выгоду от обновлений моделей. Вклад создателей часто не получает должного признания и вознаграждения, а потенциальные предвзятости могут незаметно проникать внутрь. Эти мощные инструменты, формирующие наше будущее, похоже, действуют в тихом режиме за кулисами.
Эта ситуация вызвала у людей настроение сопротивления. Опасения по поводу нарушения конфиденциальности, распространения ложной информации, отсутствия прозрачности и монополизации обучения ИИ и распределения доходов небольшим числом компаний усиливаются. Эти опасения побуждают людей призывать к созданию более прозрачных, ориентированных на защиту конфиденциальности и более открытых для участия систем ИИ.
Децентрализованный ИИ (DeAI) возник как новое решение для этих проблем. Такие системы децентрализуют данные, вычисления и управление, что делает модели ИИ более ответственными, прозрачными и инклюзивными. Участники могут получать справедливое вознаграждение, а сообщество может совместно решать направление развития этих мощных инструментов.
Децентрализация AI и его отличие от традиционного AI
В настоящее время большинство распространенных AI-систем используют централизованную архитектуру, при которой одна компания отвечает за сбор данных, обучение моделей и контроль вывода. Эта модель обычно не подлежит общественному мониторингу, и пользователям сложно понять процесс построения модели и потенциальные предвзятости.
В отличие от этого, децентрализованный ИИ использует совершенно другой подход. Данные распределяются и хранятся на различных узлах, модель управляется сообществом или протоколом, а процесс обновления является открытым и прозрачным. В этой модели ИИ-система строится на основе общественного сотрудничества, с четкими правилами и механизмами участия, а не контролируется закрытой черной коробкой.
Например, традиционный ИИ подобен музею, управляемому частным фондом. Посетители могут наслаждаться экспонатами и даже видеть, как их данные представлены в художественной форме, но не могут участвовать в процессе принятия решений и не получают признания или вознаграждения за свой вклад. Механизм работы музея непрозрачен, большая часть внутренней информации недоступна для внешнего мира.
А децентрализованный ИИ больше похож на выставку уличного искусства, созданную глобальным сообществом. Художники, историки и обычные граждане совместно вносят идеи, делятся данными и участвуют в кураторстве. Каждый вклад отслеживается и прозрачен, участники получают вознаграждение за улучшение выставки. Эта структура способствует укреплению защиты прав пользователей и повышению ответственности системы, что является наиболее актуальным в области ИИ.
Важность Децентрализации AI
Традиционные централизованные модели ИИ имеют серьезные проблемы. Когда небольшое количество компаний контролирует модели, они определяют, чему будет учиться модель, как она будет себя вести и к каким данным будет иметь доступ, что создает следующие риски:
Чрезмерная концентрация власти: направление развития ИИ контролируется небольшим числом компаний, отсутствует общественный контроль.
Алгоритмическая предвзятость: ограниченные источники данных и перспективы могут привести к несправедливости и исключительности системы.
Пользователи теряют контроль: люди вносят данные, но не имеют права решать, как они будут использоваться, и не получают должной компенсации.
Инновации ограничены: централизованный контроль ограничивает разнообразие моделей и пространство для экспериментов.
Децентрализованный ИИ открывает возможность создания более прозрачных, справедливых и инновационных ИИ-систем путем распределения собственности и контроля. Глобальные участники могут совместно формировать модели, обеспечивая их отражение более широких точек зрения. Прозрачность играет ключевую роль, многие децентрализованные ИИ-системы используют принципы открытого кода, публикуя код и методы обучения, что облегчает аудит моделей, выявление проблем и установление доверия.
Следует отметить, что открытый искусственный интеллект не равен децентрализованному ИИ. Модель может быть открытой, но все равно зависеть от централизованной инфраструктуры или не иметь необходимых механизмов защиты конфиденциальности. Общими ключевыми характеристиками обоих является прозрачность, доступность и участие сообщества. В децентрализованном ИИ пользователи могут участвовать, не отказываясь от контроля над данными, что делает их более склонными активно вносить вклад и получать выгоду. Децентрализация не является универсальным решением, но открывает новые пути для создания ИИ-систем, более соответствующих общественным интересам и не подверженных влиянию частных компаний.
Принцип работы децентрализованного ИИ
Децентрализованный ИИ использует распределенные системы вместо централизованного контроля. Обучение, оптимизация и развертывание модели происходят в сети независимых узлов, что позволяет избежать единой точки отказа, повышает прозрачность и способствует более широкому участию.
Федеративное обучение: позволяет моделям ИИ обучаться на локальных устройствах, не требуя загрузки конфиденциальной информации на центральный сервер, а только делая обновления модели.
Распределенные вычисления: распределение нагрузки на обучение и выполнение AI-моделей между несколькими машинами в сети для повышения скорости, эффективности, масштабируемости и устойчивости системы.
Нулевое знание (ZKP): криптографический инструмент, который позволяет проверять корректность данных или операций, не раскрывая их конкретное содержание, обеспечивая безопасность и доверие распределенных систем.
Технология Блокчейн предоставляет важную поддержку для Децентрализации AI. Умные контракты могут автоматически выполнять предустановленные правила, такие как платежи или обновления моделей, без необходимости вмешательства человека. Оракулы выступают в качестве моста между Блокчейн и внешним миром, предоставляя данные из реального мира. Децентрализованное хранилище позволяет распределять учебные данные и файлы моделей по сети, что делает его более устойчивым к подделке, цензуре и одиночным точкам отказа по сравнению с традиционными серверами.
Преимущества Децентрализованного ИИ
Децентрализованный AI не только является технологической революцией, но и изменением ценностей. Он создает систему, отражающую такие общечеловеческие ценности, как конфиденциальность, прозрачность, справедливость и участие. За счет децентрализации были достигнуты следующие преимущества:
Лучшее обеспечение конфиденциальности: использование технологий федеративного обучения, обучения на локальных устройствах и нулевых знаний для защиты конфиденциальности данных.
Встроенная прозрачность: открытая система облегчает аудит, отслеживание процесса принятия решений и выявление потенциальных предвзятостей.
Совместное управление: сообщество совместно разрабатывает правила, механизмы стимулов и направления эволюции моделей.
Справедливые экономические стимулы: участники получают вознаграждение за предоставление данных, вычислительных ресурсов или улучшение моделей.
Уменьшение предвзятости: более разнообразные участники приносят инклюзивные перспективы, снижая риск слепых зон.
Более высокая устойчивость системы: отсутствие единой точки отказа, система становится более трудной для взлома или отключения.
Вызовы и ограничения
Несмотря на огромный потенциал децентрализованного ИИ, он также сталкивается с множеством вызовов:
Масштабируемость: Обучение крупных моделей требует огромных вычислительных ресурсов, а распределенная координация может привести к снижению скорости или увеличению сложности.
Ресурсозатратный: модели ИИ сами по себе требуют много ресурсов, а распределенное выполнение может еще больше увеличить давление на пропускную способность и энергопотребление.
Регуляторная неопределенность: различия в законодательстве в разных регионах довольно велики, ответственность за децентрализованные системы довольно сложна.
Риск фрагментации: отсутствие централизованного контроля может привести к неунифицированным стандартам и неравномерному участию.
Проблемы безопасности и надежности: децентрализованные системы все еще могут подвергаться атакам, таким как манипуляция данными, отравление моделей и т. д.
Сложный пользовательский опыт: управление приватными ключами, работа с несколькими интерфейсами и другие факторы могут препятствовать распространению.
Это реальные проблемы, но они не являются непреодолимыми. С постоянным развитием технологий и постепенным совершенствованием экосистемы у нас есть основания полагать, что эти вызовы в конечном итоге будут решены.
Децентрализация AI的实际应用
Децентрализация ИИ больше не ограничивается теоретическими обсуждениями, несколько Web3 проектов демонстрируют, как распределенный интеллект может способствовать реальным приложениям. Вот несколько представительных проектов, которые строят децентрализованный ИИ:
Acurast: позволяет пользователям превращать неиспользуемые устройства (например, старые телефоны) в часть децентрализованного облака, получая вознаграждение за предоставление неиспользуемой вычислительной мощности.
OriginTrail: Работает на основе децентрализованной сети знаний, соединяя и организуя надежные данные из таких областей, как цепочка поставок, образование и т.д., создавая общую базу фактов.
Phala: строит уровень конфиденциальности для Web3, позволяя разработчикам запускать смарт-контракты в среде конфиденциальных вычислений, защищая чувствительные данные.
PEAQ: предоставляет инфраструктуру для машинной экономики, позволяя людям и устройствам получать вознаграждение за выполнение реальных задач, создавая машинную версию экономики свободных работников.
Bittensor: Создание открытого рынка, где AI-модели конкурируют и сотрудничают, награждая ценные вклады через токенизированные стимулы, строя самосовершенствующуюся, антикоррупционную экономическую систему AI.
Эти проекты демонстрируют потенциал децентрализованного ИИ в реальном мире, от вычислений с учетом конфиденциальности до управления знаниями, от машинной экономики до обучения AI-моделей, охватывая несколько важных областей. С развитием технологий и постепенным совершенствованием экосистемы у нас есть основания ожидать появления большего количества инновационных приложений.
Децентрализация AI представляет собой совершенно новый способ построения интеллектуальных систем, который бросает вызов традиционной модели централизованного контроля, предоставляя нам более открытые и ответственные выборы. Распределяя власть, защищая конфиденциальность и поощряя глобальное участие, эта новая система AI обещает сформировать более справедливое и прозрачное интеллектуальное будущее. Несмотря на множество вызовов, с постоянным развитием технологий и постепенным совершенствованием экосистемы, Децентрализация AI, безусловно, сыграет все более важную роль в формировании нашего цифрового мира.
Посмотреть Оригинал
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» .
8 Лайков
Награда
8
4
Поделиться
комментарий
0/400
DefiOldTrickster
· 1ч назад
Все еще придерживаетесь этой монопольной системы? Я знал с 2017 года, что децентрализация - это конечная цель, новички по арбитражу~
Децентрализация AI: Блокчейн-движимый прозрачный умный новый век
Децентрализованный ИИ: Блокчейн-управляемая интеллектуальная новая эпоха
Технологии ИИ глубоко влияют на нашу повседневную жизнь, от быстрого анализа документов до креативного мозгового штурма, даже помогая нам стать любимыми персонажами фильмов и сериалов. Тем не менее, несмотря на множество удобств, которые приносит ИИ, он также вызывает ряд серьезных опасений.
В настоящее время самые современные и мощные AI модели контролируются лишь несколькими техногигантами, и их внутренние механизмы работы зачастую непрозрачны. Мы очень мало знаем о источниках данных для обучения этих моделей, их процессах принятия решений и о тех, кто получает выгоду от обновлений моделей. Вклад создателей часто не получает должного признания и вознаграждения, а потенциальные предвзятости могут незаметно проникать внутрь. Эти мощные инструменты, формирующие наше будущее, похоже, действуют в тихом режиме за кулисами.
Эта ситуация вызвала у людей настроение сопротивления. Опасения по поводу нарушения конфиденциальности, распространения ложной информации, отсутствия прозрачности и монополизации обучения ИИ и распределения доходов небольшим числом компаний усиливаются. Эти опасения побуждают людей призывать к созданию более прозрачных, ориентированных на защиту конфиденциальности и более открытых для участия систем ИИ.
Децентрализованный ИИ (DeAI) возник как новое решение для этих проблем. Такие системы децентрализуют данные, вычисления и управление, что делает модели ИИ более ответственными, прозрачными и инклюзивными. Участники могут получать справедливое вознаграждение, а сообщество может совместно решать направление развития этих мощных инструментов.
Децентрализация AI и его отличие от традиционного AI
В настоящее время большинство распространенных AI-систем используют централизованную архитектуру, при которой одна компания отвечает за сбор данных, обучение моделей и контроль вывода. Эта модель обычно не подлежит общественному мониторингу, и пользователям сложно понять процесс построения модели и потенциальные предвзятости.
В отличие от этого, децентрализованный ИИ использует совершенно другой подход. Данные распределяются и хранятся на различных узлах, модель управляется сообществом или протоколом, а процесс обновления является открытым и прозрачным. В этой модели ИИ-система строится на основе общественного сотрудничества, с четкими правилами и механизмами участия, а не контролируется закрытой черной коробкой.
Например, традиционный ИИ подобен музею, управляемому частным фондом. Посетители могут наслаждаться экспонатами и даже видеть, как их данные представлены в художественной форме, но не могут участвовать в процессе принятия решений и не получают признания или вознаграждения за свой вклад. Механизм работы музея непрозрачен, большая часть внутренней информации недоступна для внешнего мира.
А децентрализованный ИИ больше похож на выставку уличного искусства, созданную глобальным сообществом. Художники, историки и обычные граждане совместно вносят идеи, делятся данными и участвуют в кураторстве. Каждый вклад отслеживается и прозрачен, участники получают вознаграждение за улучшение выставки. Эта структура способствует укреплению защиты прав пользователей и повышению ответственности системы, что является наиболее актуальным в области ИИ.
Важность Децентрализации AI
Традиционные централизованные модели ИИ имеют серьезные проблемы. Когда небольшое количество компаний контролирует модели, они определяют, чему будет учиться модель, как она будет себя вести и к каким данным будет иметь доступ, что создает следующие риски:
Децентрализованный ИИ открывает возможность создания более прозрачных, справедливых и инновационных ИИ-систем путем распределения собственности и контроля. Глобальные участники могут совместно формировать модели, обеспечивая их отражение более широких точек зрения. Прозрачность играет ключевую роль, многие децентрализованные ИИ-системы используют принципы открытого кода, публикуя код и методы обучения, что облегчает аудит моделей, выявление проблем и установление доверия.
Следует отметить, что открытый искусственный интеллект не равен децентрализованному ИИ. Модель может быть открытой, но все равно зависеть от централизованной инфраструктуры или не иметь необходимых механизмов защиты конфиденциальности. Общими ключевыми характеристиками обоих является прозрачность, доступность и участие сообщества. В децентрализованном ИИ пользователи могут участвовать, не отказываясь от контроля над данными, что делает их более склонными активно вносить вклад и получать выгоду. Децентрализация не является универсальным решением, но открывает новые пути для создания ИИ-систем, более соответствующих общественным интересам и не подверженных влиянию частных компаний.
Принцип работы децентрализованного ИИ
Децентрализованный ИИ использует распределенные системы вместо централизованного контроля. Обучение, оптимизация и развертывание модели происходят в сети независимых узлов, что позволяет избежать единой точки отказа, повышает прозрачность и способствует более широкому участию.
Ключевые технологии, поддерживающие Децентрализацию ИИ, включают:
Технология Блокчейн предоставляет важную поддержку для Децентрализации AI. Умные контракты могут автоматически выполнять предустановленные правила, такие как платежи или обновления моделей, без необходимости вмешательства человека. Оракулы выступают в качестве моста между Блокчейн и внешним миром, предоставляя данные из реального мира. Децентрализованное хранилище позволяет распределять учебные данные и файлы моделей по сети, что делает его более устойчивым к подделке, цензуре и одиночным точкам отказа по сравнению с традиционными серверами.
Преимущества Децентрализованного ИИ
Децентрализованный AI не только является технологической революцией, но и изменением ценностей. Он создает систему, отражающую такие общечеловеческие ценности, как конфиденциальность, прозрачность, справедливость и участие. За счет децентрализации были достигнуты следующие преимущества:
Вызовы и ограничения
Несмотря на огромный потенциал децентрализованного ИИ, он также сталкивается с множеством вызовов:
Это реальные проблемы, но они не являются непреодолимыми. С постоянным развитием технологий и постепенным совершенствованием экосистемы у нас есть основания полагать, что эти вызовы в конечном итоге будут решены.
Децентрализация AI的实际应用
Децентрализация ИИ больше не ограничивается теоретическими обсуждениями, несколько Web3 проектов демонстрируют, как распределенный интеллект может способствовать реальным приложениям. Вот несколько представительных проектов, которые строят децентрализованный ИИ:
Эти проекты демонстрируют потенциал децентрализованного ИИ в реальном мире, от вычислений с учетом конфиденциальности до управления знаниями, от машинной экономики до обучения AI-моделей, охватывая несколько важных областей. С развитием технологий и постепенным совершенствованием экосистемы у нас есть основания ожидать появления большего количества инновационных приложений.
Децентрализация AI представляет собой совершенно новый способ построения интеллектуальных систем, который бросает вызов традиционной модели централизованного контроля, предоставляя нам более открытые и ответственные выборы. Распределяя власть, защищая конфиденциальность и поощряя глобальное участие, эта новая система AI обещает сформировать более справедливое и прозрачное интеллектуальное будущее. Несмотря на множество вызовов, с постоянным развитием технологий и постепенным совершенствованием экосистемы, Децентрализация AI, безусловно, сыграет все более важную роль в формировании нашего цифрового мира.