Децентралізація AI: нова парадигма для перетворення інтелектуальних систем

Технології ШІ вже впроваджені в наше повсякденне життя: від швидкого аналізу складних документів до стимулювання креативності та відповіді на запитання, які ми не хочемо публічно ставити. Проте, незважаючи на численні переваги ШІ, виникають і серйозні побоювання.

Наразі найсучасніші та найвпливовіші AI моделі знаходяться в руках кількох технологічних гігантів, їх внутрішня робота є непрозорою. Ми не знаємо про джерела тренувальних даних цих моделей, процеси прийняття рішень та бенефіціарів після вдосконалення моделей. У цьому процесі творці часто не отримують належного визнання та винагороди, а упередження можуть непомітно проникати в систему. Інструменти, які формують наше майбутнє, працюють за лаштунками, і ця ситуація викликає занепокоєння.

Саме через ці причини люди почали виступати проти поточної моделі розвитку штучного інтелекту. Зростають побоювання щодо моніторингу, поширення дезінформації, недостатньої прозорості, а також монополії небагатьох компаній на навчання штучного інтелекту та розподіл прибутків. Ці побоювання сприяли зростанню попиту на більш прозорі, зосереджені на захисті приватності, відкриті системи, що дозволяють широку участь.

Децентралізоване AI (DeAI) з'явилося, щоб забезпечити нові підходи до вирішення цих проблем. Ці системи децентралізують дані, обчислення та управління, роблячи моделі AI більш відповідальними, прозорими та інклюзивними. У цій моделі учасники можуть отримувати справедливу винагороду, а громада може спільно вирішувати, як працюватимуть ці потужні інструменти. Певна блокчейн-платформа вже почала підтримувати це майбутнє бачення, надаючи інфраструктуру для створення справедливих децентралізованих AI-систем, які служитимуть всім, а не лише невеликій групі привілейованих.

Децентралізація AI та традиційний AI: відмінності

Сучасні основні AI-системи здебільшого використовують централізовану архітектуру, де єдина компанія відповідає за збір даних, навчання моделей і контроль виходу. Ці системи зазвичай не відкриті для публіки, користувачі не можуть дізнатися про процес побудови моделі або потенційні упередження.

У порівнянні, децентралізований ШІ використовує зовсім інший підхід. Дані розподілені по різних вузлах мережі, модель спільно управляється спільнотою або протоколом, а процес оновлення є прозорим і відкритим. Цей підхід створює систему, яка будується на основі публічної співпраці, з чіткими правилами та механізмами заохочення участі, а не контролюється непрозорою «чорною скринькою».

Проведемо аналогію: централізований ШІ схожий на музей, яким керує приватний фонд. Ви можете відвідати експонати, і, можливо, побачити свої дані, представлені в художній формі, але ви не можете вирішувати, як будувати виставку, і не отримаєте визнання або винагороду за свій внесок. Процес ухвалення рішень не є прозорим, більшість закулісних операцій є таємницею для громадськості.

А децентралізований ШІ більше нагадує відкриту арт-виставку, спільно створену глобальною спільнотою. Художники, історики та звичайні громадяни спільно вносять ідеї, діляться даними, беруть участь у кураторстві. Кожен внесок може бути відстежений і прозорим, а учасники отримують винагороду за покращення виставки. Ця архітектура підтримує більший захист користувачів та вищу відповідальність, що є найнагальнішою потребою в сучасній сфері ШІ.

Важливість децентралізованого AI

Контрольна модель централізованого ШІ призводить до низки серйозних проблем. Коли невелика кількість компаній контролює моделі, вони контролюють зміст навчання моделі, способи її поведінки та доступ, що викликає такі ризики:

1. Концентрація влади: невелика кількість компаній контролює напрямок розвитку ШІ, відсутній громадський нагляд.
2. Алгоритмічна упередженість: обмежені дані та перспективи можуть призвести до несправедливості та виключності системи.
3. Користувачі втрачають контроль: люди вносять дані, але не мають права вирішувати, як їх використовувати, і не можуть отримати відповідну винагороду.
4. Обмежена інновація: централізований контроль обмежує різноманітність моделей і простір для експериментів.

Децентралізований ШІ змінює цю дисбалансну ситуацію, розподіляючи власність і контроль, відкриваючи шлях до створення більш прозорих, справедливих і інноваційних систем ШІ. Глобальні учасники можуть спільно формувати моделі, забезпечуючи їх відображення більш широких перспектив. Прозорість відіграє ключову роль у цьому процесі, багато децентралізованих систем ШІ використовують принципи відкритого коду, публікуючи код та методи навчання, що полегшує аудит моделей, виявлення проблем і встановлення довіри.

Однак слід зазначити, що відкритий штучний інтелект не завжди дорівнює децентралізації. Моделі можуть бути відкритими, але все ще покладаються на централізовану інфраструктуру або не мають необхідних механізмів захисту конфіденційності. Спільні основні характеристики обох – це прозорість, доступність та участь громади. У децентралізованих системах штучного інтелекту користувачі можуть брати участь, не відмовляючись від контролю над даними, і з більшою ймовірністю активно вноситимуть свій внесок і отримуватимуть вигоду.

Децентралізація не є універсальним рішенням, але вона відкриває нові можливості для створення систем штучного інтелекту, які більше відповідають інтересам суспільства та зменшують домінування приватних компаній.

Децентралізація AI的工作原理

Децентралізація AI використовує розподілені системи для заміни централізованого контролю, навчання, оптимізації та розгортання моделей відбувається в мережі незалежних вузлів. Цей підхід уникає єдиної точки відмови, підвищує прозорість і запрошує більш широку участь.

Підтримка Децентралізація AI включає в себе основні технології:

1. Федеративне навчання: дозволяє AI-моделям навчатися на локальних пристроях (таких як мобільні телефони, ноутбуки), а не завантажувати чутливу інформацію на центральний сервер. Тільки оновлення моделі діляться, що захищає конфіденційність даних.

2. Розподілені обчислення: розподілити обчислювальні навантаження для навчання та роботи AI моделей на кілька машин у мережі, підвищуючи швидкість, ефективність, масштабованість та стійкість системи.

3. Нульове знання (ZKP): цей криптографічний інструмент може перевірити правильність даних або операцій, не розкриваючи конкретний зміст, забезпечуючи безпеку та надійність розподілених систем.

Блокчейн-технології забезпечують ключову підтримку для Децентралізація AI систем:

• Смарт-контракти автоматично виконують заздалегідь встановлені правила, такі як оплата або оновлення моделі, без необхідності людського втручання.
• Оракул виступає в ролі моста між блокчейном та зовнішнім світом, надаючи дані з реального світу.
• Децентралізація зберігання дозволяє розподіляти навчальні дані та файли моделей у мережі, підвищуючи стійкість до підробки та цензури.

Унікальна архітектура певної блокчейн-платформи підтримує ці системи, дозволяючи різним мережам зосереджуватися на різних завданнях (таких як конфіденційність, обчислення, управління тощо), одночасно зберігаючи взаємодію. Такий модульний дизайн робить децентралізовані AI-системи більш масштабованими, гнучкими, безпечними та ефективними.

Децентралізація AI-інструментів

Децентралізація AI не лише є технологічною зміною, але й зміною цінностей. Вона створює систему, що відображає спільні людські цінності, такі як приватність, прозорість, справедливість та участь. Через децентралізацію досягаються такі переваги:

1. Кращий захист конфіденційності: використання федеративного навчання, локального навчання на пристрої та нульових знань.
2. Вбудована прозорість: відкриті системи полегшують аудит, відстеження рішень і виявлення упереджень.
3. Спільне управління: спільнота спільно визначає правила, механізми стимулювання та напрямки еволюції моделей.
4. Справедливі економічні стимули: учасники отримують винагороду за надання даних, обчислювальних ресурсів або вдосконалення моделей.
5. Зменшення упереджень: різноманітні учасники приносять більш інклюзивні погляди, знижуючи сліпі зони.
6. Підвищення стійкості системи: відсутність єдиної точки відмови, система стає важчою для зламу або закриття.

Деяка блокчейн платформа підтримує ці переваги завдяки своїй модульній архітектурі, різні мережі можуть зосередитися на конкретних аспектах, таких як конфіденційність, обчислення або управління, одночасно забезпечуючи безшовну співпрацю, що сприяє масштабному розвитку Децентралізації AI, не жертвуючи безпекою, автономією користувачів або продуктивністю.

Виклики та обмеження

Несмотря на те, що децентралізований ШІ має великий потенціал, він також стикається з деякими викликами:

1. Масштабованість: навчання великих моделей потребує значних обчислювальних ресурсів, дистрибуційна координація може призвести до сповільнення швидкості або збільшення складності.
2. Ресурсоємний обчислювальний процес: самі моделі ШІ споживають велику кількість ресурсів, а розподілене виконання може ще більше збільшити споживання пропускної спроможності та енергії.
3. Регуляторна невизначеність: відмінності в законодавстві різних регіонів та питання відповідальності в децентралізованих системах створюють виклики.
4. Фрагментація: відсутність центрального регулювання може призвести до нестандартності та нерівномірності участі.
5. Безпека та надійність: децентралізовані системи досі можуть бути вразливими до атак, таких як маніпуляція даними або отруєння моделей.
6. Складний користувацький досвід: управління приватними ключами, робота з кількома інтерфейсами тощо можуть заважати поширенню.

Це реальні проблеми, але їх не можна подолати. Модульна архітектура певної блокчейн-платформи забезпечує потужну спільну безпеку та рідну взаємодію, що дозволяє різним мережам зосередитися на конкретних викликах, водночас співпрацюючи в екосистемі, підтримуючи відповідальний ріст та спільний ризик.

Децентралізація AI-інструментів у практиці

Децентралізація AI вже не лише на теоретичному рівні. Кілька проектів Web3 демонструють, як розподілений інтелект може просувати реальні застосування, а одна блокчейн-платформа відіграє в цьому ключову роль. Ось п'ять прикладів проектів, що базуються на цій платформі, які будують децентралізований AI:

1. Якийсь проект: перетворення повсякденних пристроїв на конфіденційні обчислювальні ресурси, що дозволяє будь-кому отримувати винагороду, надаючи вільну обчислювальну потужність. Розробники можуть використовувати ці ресурси для виконання завдань, чутливих до конфіденційності, без необхідності покладатися на сервери великих технологічних компаній.

2. Певний проект: запустити децентралізовану знаньову графіку, що з'єднує та організовує надійні дані з таких сфер, як постачальницький ланцюг, освіта тощо. Це схоже на публічну базу фактів, де будь-хто може вносити або перевіряти інформацію, не підпорядковуючись єдиному органу.

3. Якийсь проект: побудова шару конфіденційності для Web3, що дозволяє розробникам виконувати смарт-контракти в середовищі конфіденційних обчислень, навіть при обробці чутливих даних, щоб захистити конфіденційність.

4. Якийсь проект: забезпечити енергію для децентралізованої фізичної інфраструктури, щоб люди та пристрої отримували винагороди за виконання реальних завдань, створюючи екосистему машинної економіки.

5. Якесь проєкт: створено відкритий ринок, де моделі ШІ змагаються та співпрацюють, надаючи найкращі результати. Будь-хто може приєднатися до мережі, вносити обчислювальні потужності, навчати моделі чи оцінювати продуктивність; система стимулює цінні внески за допомогою токенів.

Ці проекти демонструють, як Децентралізація ШІ може бути застосована в реальному світі, створюючи більш прозорі, більш справедливі та більш інноваційні розумні системи.

Висновок

Децентралізація AI представляє собою революцію, яка є не лише на технологічному рівні, а й на рівні цінностей. Вона ставить під сумнів традиційне уявлення про те, що розуміння має контролюватися невеликою кількістю компаній, пропонуючи більш відкриту та відповідальну альтернативу. Ці системи шляхом розподілу влади, захисту приватності та запрошення до глобальної участі спільно формують інструменти, які змінюють світ.

Технологія блокчейн забезпечує ключову підтримку для реалізації цього бачення. Координуючи оновлення, захищаючи дані та винагороджуючи учасників, вона закладає основу для інherently прозорих AI-систем. Один з блокчейн-платформ ще більше надає модульну інфраструктуру, що дозволяє спеціалізованим мережам прагнути до досконалості в своїх функціях, водночас отримуючи вигоду від нативних характеристик цієї платформи та зберігаючи безшовну взаємодію в більш широкій екосистемі. Ця гнучкість дозволяє децентралізованим AI-системам продовжувати еволюцію і розширення, не жертвуючи безпекою, продуктивністю чи автономією користувачів.

Від конфіденційних обчислень до децентралізованого управління даними, ця блокчейн-екосистема вже породила кілька проектів, які реалізують ці принципи на практиці, і це лише початок. Децентралізований ШІ відкриває більш відкриті, прозорі та справедливі майбутні розумні системи, потенціал яких поступово проявляється.