去中心化的人工智能 – 爲什麼區塊鏈是缺失的治理層 - 每日霍德爾

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人工智能正在以驚人的速度發展，自動化代理現在能夠分析市場、診斷疾病、編寫代碼以及做出招聘決策。

但隨着能力的增長，隨之而來的卻是更深刻的不安——這些智能體由誰來管理，按照什麼規則？

少數公司正在控制訪問、性能和對齊。這種智能數據的集中化引發了懷疑和信任缺失。

對人工智能的信任(不僅僅在於它是否有效。這關係到誰來控制它，它如何發展，以及它的行爲是否可以被審計、質疑或改進。

在中心化系統中，這些問題如果有答案，通常是在閉門的情況下回答的。

區塊鏈和Web 3.0技術提供了一種引人注目的替代方案——去中心化作爲設計原則。

與其信任公司，我們更信任系統。與其依靠善意，我們更依賴協議。

集中式人工智能中的信任問題

專有AI模型的黑箱性質限制了透明度。它們的訓練數據、優化策略和更新週期都是不透明的。

更糟糕的是，這些模型通常在高風險環境中運作，做出影響人們財務、健康或權利的決策。

在沒有清晰理解這些決策如何做出的情況下，信任變得盲目。

基礎設施的集中度也很高。高級人工智能的計算資源、數據管道和部署渠道主要集中在私有數據中心。

這造成了失敗的節點，並加強了權力的不平衡，使最終用戶成爲他們無法塑造或質疑的情報的被動消費者。

激勵結構加劇了這個問題。傳統的人工智能開發缺乏獎勵可驗證貢獻或懲罰有害行爲的機制。

一個不當行爲的代理人不會遭受任何成本，除非其擁有者幹預，而該擁有者可能會將盈利放在道德之上。

區塊鏈帶來了什麼

區塊鏈提供了一種無信任的架構，可以以透明、可編程的方式對人工智能系統進行治理、審計和激勵。

它所實現的最深刻的轉變之一是能夠將問責制直接嵌入到人工智能堆棧中。

聲譽變得可量化。例如，ABTs )AgentBound Tokens( 是一種不可轉讓的加密憑證，旨在跟蹤人工智能代理的行爲。

如果一個代理想要執行高風險的操作，就必須以其聲譽作爲抵押。失誤會導致削減，而良好的表現則增強其可信度。

這在代理人的激勵與人類期望之間創造了經濟對齊。

區塊鏈還引入了可審計性——通過在鏈上記錄數據來源、訓練歷史和決策日志，利益相關者可以驗證模型如何以及爲何做出特定選擇。

同樣重要的是基礎設施的去中心化。如今，人工智能受到集中數據中心的物理和經濟限制。

隨着DePIN和像FIL這樣的去中心化存儲系統的興起，AI工作負載可以在全球參與者之間分配。

這降低了成本，增加了韌性，並打破了誰可以構建、訓練和部署模型的壟斷。

多智能體系統需要共享軌道

自主代理並不是孤立的實體——越來越多的情況下，它們必須互動，無論是協調物流、定價服務還是優化供應鏈。

沒有共享協議和可互操作的標準，這些代理仍然局限於各自的孤島，無法進行組合或協作。

公共區塊鏈爲代理之間的協調提供了基礎設施。智能合約允許代理達成可執行的協議。代幣化激勵措施在網路之間對齊行爲。

一個服務市場出現，代理可以購買計算能力、出售數據和協商結果——無需依賴中心化的中介。

今天，我們可以看到原型生態系統框架，其中代理半獨立地運行，質押代幣，相互驗證輸出，並根據共享的經濟邏輯進行交易。

這是一個用於機器協調的覆蓋網路，原生於互聯網。

無中心大腦的聯邦學習

在不同方之間協作訓練人工智能而不匯集敏感數據是一個重要的前沿。

FL )聯邦學習(通過保持數據本地並僅共享模型更新來實現這一點。

但大多數聯邦學習實現仍然依賴中央服務器來協調聚合，這可能成爲一個瓶頸和攻擊面。

DFL )去中心化聯邦學習(消除了中介。

以區塊鏈作爲協調層，更新可以通過點對點共享，通過共識進行驗證並不可變地記錄。

每個參與者都爲一個集體模型做出貢獻，而不放棄控制或隱私。

代幣激勵高質量的更新並懲罰惡意幹擾嘗試，從而確保訓練過程的完整性。

這種架構非常適合醫療保健、金融或任何對數據敏感性至關重要且利益相關者多樣性必不可少的領域。

鏈上人工智能的風險與權衡

沒有任何系統是沒有挑戰的。區塊鏈帶來了延遲和吞吐量的限制，這可能會限制其在實時人工智能系統中的使用。

治理代幣可能會被操縱，設計不良的激勵機制可能會導致不當行爲。

鏈上邏輯一旦部署，就很難更改，如果缺陷未被發現，將帶來風險。

還有安全隱患。如果一個AI依賴鏈上預言機或協調，對底層區塊鏈的攻擊可能會連鎖反應到AI的行爲。

此外，像ABTs這樣的聲譽系統需要強大的Sybil抵抗和隱私保護措施，以防止操縱。

這些並不是避免區塊鏈的理由——但它們突顯了對謹慎設計、形式驗證和持續改進的承諾的必要性。

人工智能的新社會契約

區塊鏈在本質上爲人工智能提供了一個治理基礎 – 一種編碼規範、分配權力和獎勵一致性的方法。

它將“誰控制人工智能”的問題重新框定爲“控制是如何編碼、執行和驗證的？”

這在政治上比技術上更爲重要。沒有去中心化的人工智能發展可能會從開放實驗轉向企業整合。

區塊鏈提供了構建智能系統作爲公共產品的機會，而不是專有資產。

挑戰在於將技術層、數據、模型、激勵和控制融合成一個連貫的堆棧。

但這條道路是明顯的——開放協議、透明激勵和去中心化監督。人工智能不僅需要區塊鏈作爲基礎設施。它還需要區塊鏈來獲得合法性。

在一個自主代理的世界中，信任不能是副產品——它必須被工程化。區塊鏈爲我們提供了實現這一目標的工具。

Roman Melnyk 是 DeXe 的首席營銷官。