Phi tập trung AI：Biến đổi hệ thống thông minh theo hướng mới
Công nghệ AI đã thâm nhập vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta, từ việc phân tích nhanh chóng các tài liệu phức tạp đến việc khơi dậy cảm hứng sáng tạo, thậm chí trả lời những câu hỏi mà chúng ta không tiện công khai hỏi. Tuy nhiên, mặc dù AI mang lại nhiều tiện ích, nó cũng gây ra một loạt các lo ngại nghiêm trọng.
Hiện nay, hầu hết các mô hình AI tiên tiến và phổ biến nhất đều nằm trong tay của một số gã khổng lồ công nghệ, và cơ chế vận hành của chúng không minh bạch. Chúng ta biết rất ít về nguồn gốc dữ liệu đào tạo của những mô hình này, quá trình ra quyết định cũng như ai là người hưởng lợi từ việc nâng cấp mô hình. Đóng góp của các nhà sáng tạo thường không được công nhận và đền bù xứng đáng, trong khi sự thiên lệch có thể âm thầm thâm nhập vào hệ thống. Những công cụ định hình tương lai của chúng ta thực sự đang hoạt động trong bóng tối.
Chính những vấn đề này đã gây ra cảm xúc phản đối trong mọi người. Sự lo ngại về việc xâm phạm quyền riêng tư, việc phát tán thông tin sai lệch, sự thiếu minh bạch, cũng như việc đào tạo AI và phân phối lợi nhuận bị một số công ty chiếm đoạt ngày càng gia tăng. Sự lo ngại này đã thúc đẩy nhu cầu về các hệ thống AI minh bạch hơn, chú trọng bảo vệ quyền riêng tư hơn và mở ra cơ hội tham gia rộng rãi hơn.
Phi tập trung AI (DeAI) ra đời, cung cấp khả năng giải quyết những vấn đề này. Hệ thống mới này áp dụng phương pháp phân phối trong xử lý dữ liệu, tài nguyên tính toán và quản trị, khiến cho các mô hình AI trở nên có trách nhiệm, minh bạch và bao quát hơn. Nó cho phép những người đóng góp nhận được phần thưởng công bằng, để cộng đồng cùng quyết định cách sử dụng những công cụ mạnh mẽ này.
Phi tập trung AI và AI truyền thống khác nhau như thế nào
Các hệ thống AI hiện tại chủ yếu hoạt động theo mô hình tập trung, một công ty duy nhất chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình và kiểm soát đầu ra. Những hệ thống này thường không mở cho công chúng giám sát hoặc tham gia, người dùng không thể hiểu được quá trình xây dựng mô hình hoặc những thiên lệch tiềm ẩn.
So với trước đây, AI phi tập trung sử dụng một cách tiếp cận hoàn toàn khác. Dữ liệu được lưu trữ phân tán trên các nút khác nhau của mạng, mô hình được quản lý chung bởi cộng đồng hoặc giao thức, quá trình cập nhật công khai và minh bạch. Cách tiếp cận này tạo ra một hệ thống được xây dựng dưới sự hợp tác của công chúng, với các quy tắc rõ ràng và cơ chế khuyến khích tham gia, thay vì bị kiểm soát bởi các cơ chế không minh bạch.
Phi tập trung AI的重要性
Quyền kiểm soát của các mô hình AI tập trung truyền thống đã mang lại những vấn đề nghiêm trọng. Khi một vài công ty nắm giữ mô hình, họ kiểm soát nội dung học tập, cách hành xử và quyền truy cập của mô hình, điều này có thể dẫn đến những rủi ro sau:
Quyền lực tập trung quá mức: Sự phát triển AI được dẫn dắt bởi một số công ty, thiếu sự giám sát của công chúng.
Thiên kiến thuật toán: Dữ liệu và góc nhìn hạn chế có thể dẫn đến hệ thống không công bằng hoặc loại trừ.
Người dùng mất quyền kiểm soát: Mọi người cung cấp dữ liệu nhưng không có quyền quyết định cách sử dụng chúng, cũng không thể nhận được phần thưởng.
Đổi mới bị hạn chế: Kiểm soát tập trung hạn chế sự đa dạng và không gian thử nghiệm của mô hình.
Phi tập trung AI thông qua việc phân tán quyền sở hữu và quyền kiểm soát, mở ra con đường cho các hệ thống AI minh bạch, công bằng và đổi mới hơn. Các đóng góp toàn cầu có thể cùng nhau hình thành mô hình, đảm bảo rằng nó phản ánh những quan điểm rộng rãi hơn. Tính minh bạch đóng vai trò quan trọng trong quá trình này, nhiều hệ thống AI phi tập trung áp dụng nguyên tắc mã nguồn mở, công khai mã nguồn và phương pháp huấn luyện, khiến cho việc kiểm toán mô hình, phát hiện vấn đề và xây dựng niềm tin trở nên dễ dàng hơn.
Phi tập trung AI của nguyên lý làm việc
Phi tập trung AI sử dụng hệ thống phân tán thay thế cho kiểm soát trung ương. Việc đào tạo, tối ưu hóa và triển khai mô hình diễn ra trong mạng lưới các nút độc lập, tránh được lỗi điểm đơn, nâng cao tính minh bạch, và khuyến khích sự tham gia rộng rãi hơn.
Hỗ trợ Phi tập trung AI các công nghệ chính bao gồm:
Học liên bang: Cho phép mô hình AI học dữ liệu trên thiết bị cục bộ mà không cần tải thông tin nhạy cảm lên máy chủ trung tâm, chỉ chia sẻ cập nhật mô hình.
Tính toán phân tán: Phân bổ tải trọng đào tạo và vận hành mô hình AI trên nhiều máy trong mạng, cải thiện tốc độ, hiệu quả, khả năng mở rộng và độ bền.
Chứng minh không kiến thức: một công cụ mật mã có khả năng xác minh dữ liệu hoặc hoạt động mà không tiết lộ nội dung cụ thể, đảm bảo an ninh và độ tin cậy của hệ thống phân tán.
Phi tập trung AI的优势
Phi tập trung AI không chỉ là sự chuyển biến về công nghệ, mà còn là sự đổi mới về giá trị. Nó xây dựng một hệ thống phản ánh các giá trị chung của nhân loại như quyền riêng tư, minh bạch, công bằng và sự tham gia. Thông qua việc phân quyền, đã đạt được các lợi thế sau:
Bảo vệ quyền riêng tư tốt hơn: Sử dụng các công nghệ như học liên bang, đào tạo cục bộ trên thiết bị và chứng minh không kiến thức để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu.
Tính minh bạch được tích hợp: Hệ thống mở thuận tiện cho việc kiểm toán, theo dõi quyết định và xác định thiên kiến.
Chia sẻ quản trị: Cộng đồng cùng nhau xây dựng quy tắc, cơ chế khuyến khích và hướng phát triển mô hình.
Kích thích kinh tế công bằng: Người đóng góp nhận được phần thưởng vì đã cung cấp dữ liệu, tài nguyên tính toán hoặc cải tiến mô hình.
Giảm thiểu sự thiên kiến: Những người đóng góp đa dạng mang đến những góc nhìn bao trùm, giảm thiểu điểm mù.
Độ bền cao hơn: Không có điểm lỗi đơn, hệ thống khó bị tấn công hoặc tắt hơn.
Phi tập trung AI của các ứng dụng
Phi tập trung AI đã cho thấy tiềm năng của mình trong các ứng dụng thực tế. Dưới đây là một số ví dụ về các dự án đang được phát triển:
Acurast: Chuyển đổi thiết bị nhàn rỗi thành một phần của đám mây an toàn, Phi tập trung, người dùng có thể nhận được phần thưởng bằng cách cung cấp khả năng tính toán chưa sử dụng.
OriginTrail: Chạy trên Phi tập trung kiến thức đồ thị, kết nối và tổ chức dữ liệu đáng tin cậy trong các lĩnh vực chuỗi cung ứng, giáo dục, v.v.
Phala: Xây dựng lớp quyền riêng tư cho Web3, cho phép các nhà phát triển chạy hợp đồng thông minh trong môi trường tính toán bí mật.
PEAQ: Cung cấp cơ sở hạ tầng cho nền kinh tế máy móc, cho phép con người và thiết bị nhận thưởng bằng cách hoàn thành các nhiệm vụ thực tế.
Bittensor: Tạo ra thị trường mở, các mô hình AI cạnh tranh và hợp tác tại đây, cung cấp đầu ra tốt nhất.
Kết luận
Phi tập trung AI đại diện cho một hướng phát triển mới của hệ thống thông minh, thách thức mô hình kiểm soát tập trung truyền thống, cung cấp một giải pháp thay thế mở và có trách nhiệm hơn. Hệ thống mới này phân tán quyền lực, bảo vệ quyền riêng tư và mời gọi các tham gia viên toàn cầu cùng nhau hình thành những công cụ thay đổi thế giới.
Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ và sự suy nghĩ sâu sắc của xã hội về quản trị AI, Phi tập trung AI có khả năng sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong tương lai, thúc đẩy công nghệ AI phát triển theo hướng công bằng, minh bạch và bao trùm hơn.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
10 thích
Phần thưởng
10
9
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GateUser-75ee51e7
· 07-08 03:07
Lại làm trò gì nữa vậy?
Xem bản gốcTrả lời0
OnChainArchaeologist
· 07-06 08:27
Tập trung hóa không phải là nguồn gốc của vấn đề.
Xem bản gốcTrả lời0
SchrodingerAirdrop
· 07-05 04:43
Một dự án ăn uống nữa
Xem bản gốcTrả lời0
0xTherapist
· 07-05 04:42
Nói lời tạm biệt với sự tập trung
Xem bản gốcTrả lời0
HodlBeliever
· 07-05 04:38
ROI vẫn chưa được định lượng hóa, hiện tại vẫn giữ thái độ quan sát.
Phi tập trung AI: Định hướng phát triển tương lai của hệ thống thông minh
Phi tập trung AI：Biến đổi hệ thống thông minh theo hướng mới
Công nghệ AI đã thâm nhập vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta, từ việc phân tích nhanh chóng các tài liệu phức tạp đến việc khơi dậy cảm hứng sáng tạo, thậm chí trả lời những câu hỏi mà chúng ta không tiện công khai hỏi. Tuy nhiên, mặc dù AI mang lại nhiều tiện ích, nó cũng gây ra một loạt các lo ngại nghiêm trọng.
Hiện nay, hầu hết các mô hình AI tiên tiến và phổ biến nhất đều nằm trong tay của một số gã khổng lồ công nghệ, và cơ chế vận hành của chúng không minh bạch. Chúng ta biết rất ít về nguồn gốc dữ liệu đào tạo của những mô hình này, quá trình ra quyết định cũng như ai là người hưởng lợi từ việc nâng cấp mô hình. Đóng góp của các nhà sáng tạo thường không được công nhận và đền bù xứng đáng, trong khi sự thiên lệch có thể âm thầm thâm nhập vào hệ thống. Những công cụ định hình tương lai của chúng ta thực sự đang hoạt động trong bóng tối.
Chính những vấn đề này đã gây ra cảm xúc phản đối trong mọi người. Sự lo ngại về việc xâm phạm quyền riêng tư, việc phát tán thông tin sai lệch, sự thiếu minh bạch, cũng như việc đào tạo AI và phân phối lợi nhuận bị một số công ty chiếm đoạt ngày càng gia tăng. Sự lo ngại này đã thúc đẩy nhu cầu về các hệ thống AI minh bạch hơn, chú trọng bảo vệ quyền riêng tư hơn và mở ra cơ hội tham gia rộng rãi hơn.
Phi tập trung AI (DeAI) ra đời, cung cấp khả năng giải quyết những vấn đề này. Hệ thống mới này áp dụng phương pháp phân phối trong xử lý dữ liệu, tài nguyên tính toán và quản trị, khiến cho các mô hình AI trở nên có trách nhiệm, minh bạch và bao quát hơn. Nó cho phép những người đóng góp nhận được phần thưởng công bằng, để cộng đồng cùng quyết định cách sử dụng những công cụ mạnh mẽ này.
Phi tập trung AI và AI truyền thống khác nhau như thế nào
Các hệ thống AI hiện tại chủ yếu hoạt động theo mô hình tập trung, một công ty duy nhất chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình và kiểm soát đầu ra. Những hệ thống này thường không mở cho công chúng giám sát hoặc tham gia, người dùng không thể hiểu được quá trình xây dựng mô hình hoặc những thiên lệch tiềm ẩn.
So với trước đây, AI phi tập trung sử dụng một cách tiếp cận hoàn toàn khác. Dữ liệu được lưu trữ phân tán trên các nút khác nhau của mạng, mô hình được quản lý chung bởi cộng đồng hoặc giao thức, quá trình cập nhật công khai và minh bạch. Cách tiếp cận này tạo ra một hệ thống được xây dựng dưới sự hợp tác của công chúng, với các quy tắc rõ ràng và cơ chế khuyến khích tham gia, thay vì bị kiểm soát bởi các cơ chế không minh bạch.
Phi tập trung AI的重要性
Quyền kiểm soát của các mô hình AI tập trung truyền thống đã mang lại những vấn đề nghiêm trọng. Khi một vài công ty nắm giữ mô hình, họ kiểm soát nội dung học tập, cách hành xử và quyền truy cập của mô hình, điều này có thể dẫn đến những rủi ro sau:
Phi tập trung AI thông qua việc phân tán quyền sở hữu và quyền kiểm soát, mở ra con đường cho các hệ thống AI minh bạch, công bằng và đổi mới hơn. Các đóng góp toàn cầu có thể cùng nhau hình thành mô hình, đảm bảo rằng nó phản ánh những quan điểm rộng rãi hơn. Tính minh bạch đóng vai trò quan trọng trong quá trình này, nhiều hệ thống AI phi tập trung áp dụng nguyên tắc mã nguồn mở, công khai mã nguồn và phương pháp huấn luyện, khiến cho việc kiểm toán mô hình, phát hiện vấn đề và xây dựng niềm tin trở nên dễ dàng hơn.
Phi tập trung AI của nguyên lý làm việc
Phi tập trung AI sử dụng hệ thống phân tán thay thế cho kiểm soát trung ương. Việc đào tạo, tối ưu hóa và triển khai mô hình diễn ra trong mạng lưới các nút độc lập, tránh được lỗi điểm đơn, nâng cao tính minh bạch, và khuyến khích sự tham gia rộng rãi hơn.
Hỗ trợ Phi tập trung AI các công nghệ chính bao gồm:
Phi tập trung AI的优势
Phi tập trung AI không chỉ là sự chuyển biến về công nghệ, mà còn là sự đổi mới về giá trị. Nó xây dựng một hệ thống phản ánh các giá trị chung của nhân loại như quyền riêng tư, minh bạch, công bằng và sự tham gia. Thông qua việc phân quyền, đã đạt được các lợi thế sau:
Phi tập trung AI của các ứng dụng
Phi tập trung AI đã cho thấy tiềm năng của mình trong các ứng dụng thực tế. Dưới đây là một số ví dụ về các dự án đang được phát triển:
Kết luận
Phi tập trung AI đại diện cho một hướng phát triển mới của hệ thống thông minh, thách thức mô hình kiểm soát tập trung truyền thống, cung cấp một giải pháp thay thế mở và có trách nhiệm hơn. Hệ thống mới này phân tán quyền lực, bảo vệ quyền riêng tư và mời gọi các tham gia viên toàn cầu cùng nhau hình thành những công cụ thay đổi thế giới.
Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ và sự suy nghĩ sâu sắc của xã hội về quản trị AI, Phi tập trung AI có khả năng sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong tương lai, thúc đẩy công nghệ AI phát triển theo hướng công bằng, minh bạch và bao trùm hơn.