Descentralización AI: Un nuevo rumbo para los sistemas inteligentes
La tecnología de IA ya ha penetrado en nuestra vida diaria, desde el análisis rápido de documentos complejos hasta la inspiración de ideas creativas, e incluso responder preguntas que no podemos hacer públicamente. Sin embargo, a pesar de las numerosas comodidades que ofrece la IA, también ha suscitado una serie de preocupaciones graves.
Actualmente, la mayoría de los modelos de IA más avanzados y utilizados están controlados por unos pocos gigantes tecnológicos, y su mecanismo de funcionamiento interno no es transparente. Sabemos muy poco sobre la fuente de los datos de entrenamiento de estos modelos, el proceso de toma de decisiones y quién se beneficia de las actualizaciones de los modelos. Las contribuciones de los creadores a menudo no reciben el reconocimiento y la compensación que merecen, y los prejuicios pueden infiltrarse en el sistema de manera insidiosa. Las herramientas que están dando forma a nuestro futuro en realidad operan en la oscuridad.
Esos problemas han provocado el sentimiento de resistencia entre las personas. La preocupación por la violación de la privacidad, la difusión de información falsa, la falta de transparencia y el monopolio de la formación y distribución de beneficios de la IA por parte de unas pocas empresas está en aumento. Esta preocupación ha generado una demanda de sistemas de IA que sean más transparentes, que prioricen la protección de la privacidad y que permitan una participación más abierta.
La Descentralización de la IA (DeAI) ha surgido, ofreciendo la posibilidad de resolver estos problemas. Este nuevo tipo de sistema utiliza enfoques distribuidos en el procesamiento de datos, recursos computacionales y gobernanza, haciendo que los modelos de IA sean más responsables, más transparentes y más inclusivos. Permite a los contribuyentes recibir recompensas justas y permite que la comunidad decida conjuntamente cómo se utilizan estas poderosas herramientas.
Descentralización AI y AI tradicional.
Los sistemas de IA más comunes actualmente operan de forma centralizada, con una única empresa responsable de la recopilación de datos, el entrenamiento de modelos y el control de salidas. Estos sistemas generalmente no permiten la supervisión o participación del público, y los usuarios no pueden conocer el proceso de construcción del modelo o los sesgos potenciales.
En comparación, la IA Descentralización adopta un enfoque completamente diferente. Los datos se almacenan de manera descentralizada en los diversos nodos de la red, y el modelo es gestionado conjuntamente por la comunidad o el protocolo, con un proceso de actualización público y transparente. Este enfoque crea un sistema construido bajo la cooperación pública, con reglas claras y mecanismos de incentivo para la participación, en lugar de ser controlado por mecanismos opacos.
La importancia de la Descentralización AI
El control centralizado de los modelos de IA tradicionales ha traído problemas graves. Cuando unas pocas empresas dominan el modelo, controlan el contenido de aprendizaje del modelo, su comportamiento y los permisos de acceso, lo que puede dar lugar a los siguientes riesgos:
Concentración excesiva de poder: El desarrollo de la IA está dominado por unas pocas empresas, careciendo de supervisión pública.
Sesgo algorítmico: datos y perspectivas limitados pueden llevar a sistemas injustos o excluyentes.
Los usuarios pierden el control: las personas proporcionan datos pero no tienen derecho a decidir su uso, ni pueden recibir recompensas.
Innovación limitada: el control centralizado limita la diversidad y el espacio de experimentación del modelo.
La Descentralización de la IA ha abierto el camino hacia sistemas de IA más transparentes, justos e innovadores al distribuir la propiedad y el control. Los contribuyentes globales pueden dar forma al modelo conjuntamente, asegurando que refleje perspectivas más amplias. La transparencia juega un papel clave en este proceso, y muchos sistemas de IA descentralizada adoptan principios de código abierto, haciendo públicos el código y los métodos de entrenamiento, lo que facilita la auditoría de modelos, la detección de problemas y el establecimiento de confianza.
Descentralización AI de trabajo principio
La inteligencia artificial descentralizada utiliza sistemas distribuidos para reemplazar el control central. El entrenamiento, la optimización y el despliegue del modelo se llevan a cabo en una red de nodos independientes, evitando fallos de punto único, mejorando la transparencia y fomentando una participación más amplia.
Las tecnologías clave que apoyan la Descentralización de la IA incluyen:
Aprendizaje federado: permite que los modelos de IA aprendan de los datos en dispositivos locales, sin subir información sensible a un servidor central, solo compartiendo actualizaciones del modelo.
Computación distribuida: dispersar la carga de entrenamiento y ejecución de modelos de IA en múltiples máquinas dentro de la red, mejorando la velocidad, eficiencia, escalabilidad y resiliencia.
Prueba de conocimiento cero: una herramienta criptográfica que puede verificar datos u operaciones sin revelar contenido específico, asegurando la seguridad y la confianza de los sistemas distribuidos.
Ventajas de la Descentralización AI
La Descentralización de la IA no solo es un cambio técnico, sino también una innovación en los valores. Construye un sistema que refleja valores humanos compartidos como la privacidad, la transparencia, la equidad y la participación. A través de la descentralización, se logran las siguientes ventajas:
Mejor protección de la privacidad: utilizar tecnologías como el aprendizaje federado, el entrenamiento local en dispositivos y las pruebas de conocimiento cero para garantizar la privacidad de los datos.
Transparencia incorporada: los sistemas abiertos facilitan la auditoría, el seguimiento de decisiones y la identificación de sesgos.
Gobernanza compartida: la comunidad establece conjuntamente las reglas, los mecanismos de incentivos y la dirección de la evolución del modelo.
Incentivos económicos justos: los contribuyentes son recompensados por proporcionar datos, recursos de cálculo o mejoras en el modelo.
Reducir sesgos: contribuyentes más diversos aportan perspectivas inclusivas y reducen los puntos ciegos.
Mayor resiliencia: sin un punto único de fallo, el sistema es más difícil de atacar o cerrar.
Aplicaciones de AI de Descentralización
La Descentralización AI ya ha demostrado su potencial en aplicaciones prácticas. A continuación se presentan algunos ejemplos de proyectos en desarrollo:
Acurast: Convierte los dispositivos inactivos en parte de una nube segura y descentralizada, los usuarios pueden obtener recompensas al proporcionar capacidad de cálculo no utilizada.
OriginTrail: Opera en una Descentralización de gráficos de conocimiento, conectando y organizando datos confiables en las cadenas de suministro, educación y otros campos.
Phala: construye una capa de privacidad para Web3, permitiendo a los desarrolladores ejecutar contratos inteligentes en un entorno de computación confidencial.
PEAQ: Proporciona infraestructura para la economía de máquinas, permitiendo que las personas y los dispositivos obtengan recompensas al completar tareas reales.
Bittensor: Crear un mercado abierto donde los modelos de IA compiten y colaboran para proporcionar la mejor salida.
Conclusión
La Descentralización de la IA representa una nueva dirección en el desarrollo de sistemas inteligentes, desafiando los modos tradicionales de control centralizado y ofreciendo alternativas más abiertas y responsables. Este nuevo tipo de sistema descentraliza el poder, protege la privacidad e invita a participantes de todo el mundo a moldear juntos herramientas que cambian el mundo.
Con el continuo avance de la tecnología y la profunda reflexión de la sociedad sobre la gobernanza de la IA, la Descentralización de la IA tiene la esperanza de desempeñar un papel cada vez más importante en el futuro, impulsando el desarrollo de la tecnología de IA hacia direcciones más justas, transparentes e inclusivas.
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GateUser-75ee51e7
· 07-08 03:07
¿Qué tonterías estás haciendo otra vez?
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OnChainArchaeologist
· 07-06 08:27
La centralización no es la raíz del problema.
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SchrodingerAirdrop
· 07-05 04:43
Otro proyecto para comer
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0xTherapist
· 07-05 04:42
Di adiós a la centralización
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HodlBeliever
· 07-05 04:38
El ROI aún no se ha cuantificado, en esta etapa se mantiene una actitud de espera.
Descentralización AI: la dirección futura del desarrollo de sistemas inteligentes que transforman.
Descentralización AI: Un nuevo rumbo para los sistemas inteligentes
La tecnología de IA ya ha penetrado en nuestra vida diaria, desde el análisis rápido de documentos complejos hasta la inspiración de ideas creativas, e incluso responder preguntas que no podemos hacer públicamente. Sin embargo, a pesar de las numerosas comodidades que ofrece la IA, también ha suscitado una serie de preocupaciones graves.
Actualmente, la mayoría de los modelos de IA más avanzados y utilizados están controlados por unos pocos gigantes tecnológicos, y su mecanismo de funcionamiento interno no es transparente. Sabemos muy poco sobre la fuente de los datos de entrenamiento de estos modelos, el proceso de toma de decisiones y quién se beneficia de las actualizaciones de los modelos. Las contribuciones de los creadores a menudo no reciben el reconocimiento y la compensación que merecen, y los prejuicios pueden infiltrarse en el sistema de manera insidiosa. Las herramientas que están dando forma a nuestro futuro en realidad operan en la oscuridad.
Esos problemas han provocado el sentimiento de resistencia entre las personas. La preocupación por la violación de la privacidad, la difusión de información falsa, la falta de transparencia y el monopolio de la formación y distribución de beneficios de la IA por parte de unas pocas empresas está en aumento. Esta preocupación ha generado una demanda de sistemas de IA que sean más transparentes, que prioricen la protección de la privacidad y que permitan una participación más abierta.
La Descentralización de la IA (DeAI) ha surgido, ofreciendo la posibilidad de resolver estos problemas. Este nuevo tipo de sistema utiliza enfoques distribuidos en el procesamiento de datos, recursos computacionales y gobernanza, haciendo que los modelos de IA sean más responsables, más transparentes y más inclusivos. Permite a los contribuyentes recibir recompensas justas y permite que la comunidad decida conjuntamente cómo se utilizan estas poderosas herramientas.
Descentralización AI y AI tradicional.
Los sistemas de IA más comunes actualmente operan de forma centralizada, con una única empresa responsable de la recopilación de datos, el entrenamiento de modelos y el control de salidas. Estos sistemas generalmente no permiten la supervisión o participación del público, y los usuarios no pueden conocer el proceso de construcción del modelo o los sesgos potenciales.
En comparación, la IA Descentralización adopta un enfoque completamente diferente. Los datos se almacenan de manera descentralizada en los diversos nodos de la red, y el modelo es gestionado conjuntamente por la comunidad o el protocolo, con un proceso de actualización público y transparente. Este enfoque crea un sistema construido bajo la cooperación pública, con reglas claras y mecanismos de incentivo para la participación, en lugar de ser controlado por mecanismos opacos.
La importancia de la Descentralización AI
El control centralizado de los modelos de IA tradicionales ha traído problemas graves. Cuando unas pocas empresas dominan el modelo, controlan el contenido de aprendizaje del modelo, su comportamiento y los permisos de acceso, lo que puede dar lugar a los siguientes riesgos:
La Descentralización de la IA ha abierto el camino hacia sistemas de IA más transparentes, justos e innovadores al distribuir la propiedad y el control. Los contribuyentes globales pueden dar forma al modelo conjuntamente, asegurando que refleje perspectivas más amplias. La transparencia juega un papel clave en este proceso, y muchos sistemas de IA descentralizada adoptan principios de código abierto, haciendo públicos el código y los métodos de entrenamiento, lo que facilita la auditoría de modelos, la detección de problemas y el establecimiento de confianza.
Descentralización AI de trabajo principio
La inteligencia artificial descentralizada utiliza sistemas distribuidos para reemplazar el control central. El entrenamiento, la optimización y el despliegue del modelo se llevan a cabo en una red de nodos independientes, evitando fallos de punto único, mejorando la transparencia y fomentando una participación más amplia.
Las tecnologías clave que apoyan la Descentralización de la IA incluyen:
Ventajas de la Descentralización AI
La Descentralización de la IA no solo es un cambio técnico, sino también una innovación en los valores. Construye un sistema que refleja valores humanos compartidos como la privacidad, la transparencia, la equidad y la participación. A través de la descentralización, se logran las siguientes ventajas:
Aplicaciones de AI de Descentralización
La Descentralización AI ya ha demostrado su potencial en aplicaciones prácticas. A continuación se presentan algunos ejemplos de proyectos en desarrollo:
Conclusión
La Descentralización de la IA representa una nueva dirección en el desarrollo de sistemas inteligentes, desafiando los modos tradicionales de control centralizado y ofreciendo alternativas más abiertas y responsables. Este nuevo tipo de sistema descentraliza el poder, protege la privacidad e invita a participantes de todo el mundo a moldear juntos herramientas que cambian el mundo.
Con el continuo avance de la tecnología y la profunda reflexión de la sociedad sobre la gobernanza de la IA, la Descentralización de la IA tiene la esperanza de desempeñar un papel cada vez más importante en el futuro, impulsando el desarrollo de la tecnología de IA hacia direcciones más justas, transparentes e inclusivas.