Децентралізоване AI: Блокчейн-орієнтоване розумне майбутнє

Технології ШІ вже глибоко проникли в наше повсякденне життя, від швидкого аналізу документів до креативного мозкового штурму та персоналізованих розважальних вражень, охоплюючи все. Однак, незважаючи на те, що ШІ приніс багато зручностей, він також викликав низку серйозних проблем.

Наразі найсучасніші та найвикористовуваніші AI моделі переважно контролюються кількома великими технологічними компаніями, їх внутрішній механізм роботи є непрозорим. Ми мало знаємо про джерела даних для навчання цих моделей, процес прийняття рішень та вигододержувачів оновлень. Внесок творців часто не отримує належного визнання та винагороди, а упередження можуть непомітно проникати в них. Ще більш тривожним є те, що ці інструменти, що формують наше майбутнє, діють у тіні, позбавлені громадського контролю.

Саме з цих причин у людей почали виникати негативні емоції щодо поточної моделі розвитку штучного інтелекту. Зростає занепокоєння щодо витоку конфіденційності, поширення фальшивої інформації, відсутності прозорості, а також того, що навчання штучного інтелекту та розподіл прибутків монополізуються невеликою кількістю компаній. Ці побоювання сприяють зростанню попиту на більш прозорі, орієнтовані на захист конфіденційності та такі, що заохочують широке залучення системи штучного інтелекту.

Децентралізоване AI (DeAI) виникло, щоб запропонувати нові рішення для цих проблем. Ці системи децентралізують дані, обчислення та управлінські повноваження, що робить роботу AI моделей більш відповідальною, прозорою та інклюзивною. У цій моделі учасники можуть отримувати справедливу винагороду, а спільнота може спільно визначати напрямок розвитку цих потужних інструментів.

Децентралізація AI та традиційний AI: відмінності

Традиційні системи ШІ зазвичай використовують централізовану архітектуру, де одна компанія відповідає за збір даних, навчання моделей та контроль виходу. У цій моделі громадськість має обмежені можливості для участі чи нагляду за роботою системи, а користувачі не можуть дізнатися про процес створення моделі чи потенційні упередження.

На відміну від цього, децентралізований ШІ використовує абсолютно інший підхід. У цій моделі дані розподіляються по різних вузлах мережі, а модель спільно управляється спільнотою або протоколом, процес оновлення є відкритим і прозорим. Ця система побудована на основі відкритої співпраці, має чіткі правила та механізми заохочення участі, а не контролюється непрозорими чорними ящиками.

Як приклад, традиційний ШІ схожий на музей, яким управляє приватний фонд. Ви можете відвідати експонати, і навіть, можливо, побачити тінь своїх даних, але ви не маєте права вирішувати, як будувати виставку, і не отримаєте визнання або винагороду за внесок. Процес ухвалення рішень непрозорий, більшість закулісних операцій невідомі.

А децентралізований AI більше схожий на відкриту художню виставку, створену спільно глобальною спільнотою. Художники, історики та звичайні громадяни спільно вносять ідеї, діляться даними, беруть участь у кураторстві. Кожен внесок можна відстежити і він прозорий, учасники отримують винагороду за покращення виставки. Ця структура сприяє посиленню захисту користувачів і підвищенню відповідальності, що є найбільш нагальною проблемою, яку потрібно вирішити в сучасній сфері AI.

Важливість Децентралізації AI

Концентрація контролю традиційних AI-моделей призвела до багатьох серйозних проблем. Коли кілька компаній володіють моделлю, вони контролюють навчальний контент, поведінку та доступ до моделі, що може призвести до таких ризиків:

1. Надмірна концентрація влади: невелика кількість компаній домінує у напрямку розвитку ШІ, бракує громадського нагляду.
2. Упередженість алгоритму: обмежені джерела даних і перспективи можуть призвести до несправедливості та виключності системи.
3. Користувачі втрачають контроль: людина надає дані, але не має права визначати їх використання і не може отримати відповідну винагороду.
4. Обмежена інновація: централізований контроль обмежує різноманітність моделей та простір для експериментів.

Децентралізоване AI відкриває нові шляхи для створення більш прозорих, справедливих та інноваційних AI-систем шляхом розподілу власності та контролю. Глобальні учасники можуть спільно формувати моделі, забезпечуючи їх відображення ширших поглядів. Прозорість відіграє ключову роль, багато децентралізованих AI-систем використовують принципи відкритого коду, публікуючи код та методи навчання, що полегшує аудит моделей, виявлення проблем і встановлення довіри.

Проте, відкритий штучний інтелект не є рівнозначним децентралізації. Моделі можуть бути відкритими, але все ще покладатися на централізовану інфраструктуру або не мати необхідних механізмів захисту конфіденційності. Спільним між ними є акцент на прозорість, доступність і участь спільноти. У децентралізованому ШІ користувачі можуть брати участь, не відмовляючись від контролю над даними, що робить їх більш схильними активно сприяти та отримувати вигоду. Хоча децентралізація не є універсальним засобом, вона відкриває можливості для створення систем ШІ, які більше відповідають суспільним інтересам і менш підпорядковані впливу приватних компаній.

Принцип роботи децентралізованого AI

Децентралізація AI замінила централізовану модель контролю, використовуючи розподілену систему для навчання, оптимізації та розгортання моделей. Цей підхід уникає одноточкових збоїв, підвищує прозорість і заохочує ширшу участь.

Ключові технології, що підтримують децентралізований ШІ, включають:

1. Федеративне навчання: дозволяє AI-моделям навчатися на локальних пристроях без необхідності завантаження чутливої інформації на центральний сервер, лише ділитися оновленнями моделі.
2. Розподілені обчислення: розподіл завдань з навчання та виконання AI-моделей на декілька машин у мережі, щоб підвищити швидкість, ефективність, масштабованість та стійкість системи.
3. Нульове знання (ZKP): криптографічний інструмент, який може підтвердити правильність даних або операцій без розкриття конкретного змісту, забезпечуючи безпеку та надійність розподілених систем.

Блокчейн технологія забезпечує ключову підтримку для децентралізованих AI систем:

1. Розумні контракти: автоматичне виконання попередньо визначених правил, таких як оплата або оновлення моделі, без необхідності втручання людини.
2. Оракул: як міст між Блокчейн і зовнішнім світом, надає дані з реального світу.
3. Децентралізоване сховище: забезпечує розподіл навчальних даних і файлів моделей у мережі, підвищуючи стійкість до зміни та цензури.

Переваги децентралізованого ІІ

Децентралізований ШІ не тільки є технологічною революцією, а й представляє зміни у цінностях. Він створює системи, які відображають спільні людські цінності, такі як конфіденційність, прозорість, справедливість і участь. Завдяки делегуванню влади досягаються такі переваги:

1. Посилення захисту конфіденційності: використання технологій федеративного навчання, навчання на локальних пристроях та нульових знань для забезпечення конфіденційності даних.
2. Вбудований прозорий механізм: відкрита система полегшує аудит, відстеження процесу прийняття рішень та виявлення потенційних упереджень.
3. Спільне управління: спільнота разом встановлює правила, механізми заохочення та шляхи еволюції моделей.
4. Справедливі економічні стимули: учасники отримують винагороду за надання даних, обчислювальних ресурсів або покращень моделей.
5. Зменшення упереджень: більш різноманітна група учасників приносить більш інклюзивні перспективи, зменшуючи сліпі зони.
6. Посилення стійкості системи: немає єдиної точки відмови, систему важче зламати або закрити.

Виклики та обмеження

Хоча перспективи децентралізованого ШІ яскраві, проте він все ще стикається з багатьма викликами:

1. Масштабованість: навчання великих моделей потребує величезних обчислювальних ресурсів, розподілена координація може знизити ефективність або збільшити складність.
2. Ресурсомісткий: самі моделі штучного інтелекту є дуже вимогливими до ресурсів, а розподілене виконання посилює тиск на пропускну здатність і споживання енергії.
3. Невизначеність регулювання: значні відмінності в законодавстві різних регіонів, відповідальність за децентралізовані системи є досить складною.
4. Ризик фрагментації: відсутність центрального регулювання може призвести до неуніфікованих стандартів та нерівномірної участі.
5. Безпека та надійність: системи без довіри все ще можуть бути піддані атакам, таким як маніпуляція даними або отруєння моделі.
6. Складний користувацький досвід: управління приватними ключами, робота з кількома інтерфейсами та інші фактори можуть заважати поширенню.

Це все реальні виклики, але вони не є нездоланними. Із розвитком технологій та вдосконаленням екосистеми вірю, що ці проблеми зрештою будуть вирішені.

Децентралізація AI-інсталяцій

Децентралізований AI вже продемонстрував практичну цінність у кількох сферах. Ось кілька проектів, що розробляють децентралізований AI:

1. Acurast: Перетворення неактивних пристроїв на частину безпечного, децентралізованого хмари, користувачі можуть отримувати винагороди, надаючи невикористану обчислювальну потужність.
2. OriginTrail: створення децентралізованої знаньової графи, яка з'єднує та організовує надійні дані в таких сферах, як постачальницький ланцюг, освіта тощо.
3. Phala: Створення шару конфіденційності для Web3, що дозволяє виконувати смарт-контракти в середовищі конфіденційних обчислень, захищаючи чутливі дані.
4. PEAQ: забезпечує інфраструктуру для машинної економіки, дозволяючи людям та пристроям отримувати винагороду за виконання реальних завдань.
5. Bittensor: створення відкритого ринку, де AI моделі змагаються та співпрацюють, отримуючи винагороди за цінний внесок через токени.

Децентралізація AI не тільки є технологічною революцією, але й представляє собою зміну цінностей. Вона кидає виклик традиційній думці, що розумні системи повинні контролюватися невеликою кількістю компаній, пропонуючи більш відкриті та відповідальні альтернативи. Ці системи розподіляють владу, захищають конфіденційність і заохочують глобальну участь у спільному формуванні інструментів, що змінюють світ.

Блокчейн технологія забезпечує можливість реалізації цього бачення. Завдяки координації оновлень, захисту даних і винагороді учасників, вона закладає основу для створення прозорих AI систем. З розвитком технології та зростанням кількості інноваційних проектів, Децентралізація AI обіцяє відігравати все більш важливу роль у майбутньому, сприяючи розвитку AI технологій у більш відкритому, справедливому та відповідальному напрямку.