Децентралізація AI: новий напрямок у трансформації інтелектуальних систем

Технології ШІ вже глибоко увійшли в наше повсякденне життя, від швидкого аналізу складних документів до стимулювання креативних ідей, навіть відповідаючи на питання, які ми не можемо задати публічно. Проте, незважаючи на те, що ШІ приносить багато зручностей, він також викликав ряд серйозних занепокоєнь.

На сьогоднішній день найсучасніші та найпоширеніші AI моделі в основному контролюються кількома технологічними гігантами, а їх внутрішня робота залишається непрозорою. Ми дуже мало знаємо про джерела навчальних даних цих моделей, процес прийняття рішень, а також хто отримує вигоду від оновлень моделей. Внесок творців часто не отримує належного визнання та винагороди, а упередження можуть непомітно проникати в систему. Інструменти, які формують наше майбутнє, насправді працюють у тіні.

Саме ці проблеми викликали у людей настрої протидії. Зростає занепокоєння порушеннями приватності, поширенням дезінформації, відсутністю прозорості, а також монополізацією навчання ШІ та розподілу прибутків небагатьма компаніями. Це занепокоєння сприяло виникненню попиту на більш прозорі, більш орієнтовані на захист приватності та більш відкриті для участі системи ШІ.

Децентралізація AI (DeAI) виникла, щоб запропонувати можливості для вирішення цих проблем. Ця нова система використовує дистрибутивний підхід у обробці даних, обчислювальних ресурсах і управлінні, роблячи моделі AI більш відповідальними, прозорими та інклюзивними. Вона дозволяє учасникам отримувати справедливу винагороду, даючи спільноті можливість спільно вирішувати, як використовувати ці потужні інструменти.

Децентралізація AI та традиційний AI: відмінності

Сучасні основні AI-системи здебільшого працюють за централізованою схемою, де одна компанія відповідає за збір даних, навчання моделей та контроль виходу. Ці системи зазвичай не відкриті для громадського нагляду або участі, користувачі не можуть дізнатися про процес побудови моделей або потенційні упередження.

У порівнянні, Децентралізація AI використовує зовсім інший підхід. Дані розподілені по всіх вузлах мережі, модель спільно управляється громадою або протоколом, а процес оновлення є відкритим і прозорим. Цей підхід створює систему, збудовану за участю громадськості, з чіткими правилами і механізмами мотивації, а не контролюється непрозорими механізмами.

Децентралізація важливість AI

Контроль над традиційними централізованими AI-моделями створює серйозні проблеми. Коли невелика кількість компаній контролює модель, вони контролюють вміст навчання моделі, її поведінку та доступ, що може призвести до наступних ризиків:

1. Надмірна концентрація влади: розвиток штучного інтелекту контролюється кількома компаніями, що позбавляє громадськості можливості наглядати.
2. Алгоритмічна упередженість: обмежені дані та перспективи можуть призвести до несправедливості або виключення системи.
3. Користувачі втрачають контроль: люди надають дані, але не мають права визначати їх використання і не можуть отримати винагороду.
4. Обмежена інновація: централізований контроль обмежує різноманітність моделей та простір для експериментів.

Децентралізоване AI відкриває шлях до більш прозорих, справедливих та інноваційних AI-систем, розподіляючи власність та контроль. Глобальні учасники можуть спільно формувати моделі, забезпечуючи їх відображення більш широких точок зору. Прозорість відіграє ключову роль у цьому процесі, багато децентралізованих AI-систем використовують принципи відкритого коду, публікуючи код та методи навчання, що робить аудит моделей, виявлення проблем та встановлення довіри простішими.

Децентралізація AI的工作原理

Децентралізація AI використовує розподілені системи для заміни центрального контролю. Навчання, оптимізація та розгортання моделей відбувається в мережі незалежних вузлів, що уникає одноточкових збоїв, підвищує прозорість і заохочує ширшу участь.

Підтримка ключових технологій Децентралізації AI включає:

1. Федеративне навчання: дозволяє AI-моделям вивчати дані на локальних пристроях, не завантажуючи чутливу інформацію на центральний сервер, а лише обмінюючись оновленнями моделі.
2. Розподілені обчислення: розподіл навантаження навчання та виконання AI-моделей на кілька машин у мережі для підвищення швидкості, ефективності, масштабованості та стійкості.
3. Нульове знання: криптографічний інструмент, який може перевіряти дані або операції, не розкриваючи конкретний вміст, забезпечуючи безпеку та надійність розподілених систем.

ДецентралізаціяAI的优势

Децентралізована AI не лише є технічним перетворенням, але й інновацією цінностей. Вона створює систему, що відображає спільні людські цінності, такі як приватність, прозорість, справедливість і участь. Завдяки делегуванню влади, були досягнуті такі переваги:

1. Кращий захист конфіденційності: використання технологій федеративного навчання, локального навчання на пристрої та нульових знань для забезпечення конфіденційності даних.
2. Вбудована прозорість: відкриті системи полегшують аудит, відстеження рішень та виявлення упереджень.
3. Спільне управління: спільнота розробляє правила, механізми стимулювання та напрямки еволюції моделей.
4. Справедливі економічні стимули: учасники отримують винагороду за надання даних, обчислювальних ресурсів або покращення моделей.
5. Зменшення упереджень: більш різноманітні учасники приносять інклюзивні погляди, зменшуючи сліпі зони.
6. Більш висока стійкість: відсутність єдиної точки відмови ускладнює злом або закриття системи.

Децентралізація AI's застосування приклади

Децентралізація AI вже продемонструвала свій потенціал у практичному застосуванні. Нижче наведено кілька прикладів проектів, що розробляються:

1. Acurast: Перетворення незадіяних пристроїв на частину безпечного, децентралізованого хмари, користувачі можуть отримувати винагороду, надаючи невикористану обчислювальну потужність.
2. OriginTrail: працює на децентралізованій знаннєвій графіці, з'єднує та організовує надійні дані в таких сферах, як постачальницький ланцюг, освіта тощо.
3. Phala: створення приватного шару для Web3, що дозволяє розробникам виконувати смарт-контракти в середовищі конфіденційних обчислень.
4. PEAQ: Забезпечує інфраструктуру для машинної економіки, дозволяючи людям і пристроям отримувати винагороду за виконання реальних завдань.
5. Bittensor: створення відкритого ринку, де AI моделі змагаються та співпрацюють, забезпечуючи найкращий вихід.

Заключення

Децентралізація AI представляє новий напрямок розвитку інтелектуальних систем, що кидає виклик традиційним централізованим контрольним моделям, пропонуючи більш відкриті та відповідальні альтернативи. Ця нова система розподіляє владу, захищає приватність і запрошує глобальних учасників спільно формувати інструменти, які змінюють світ.

З розвитком технологій та глибоким осмисленням суспільством управління ШІ, Децентралізація ШІ має перспективи відігравати все більш важливу роль у майбутньому, сприяючи розвитку технологій ШІ в більш справедливому, прозорому та інклюзивному напрямку.