Công nghệ AI đã thâm nhập vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta, từ việc phân tích tài liệu nhanh chóng đến việc động não sáng tạo, và đến trải nghiệm giải trí cá nhân hóa, không bỏ sót điều gì. Tuy nhiên, mặc dù AI mang lại nhiều tiện lợi, nó cũng gây ra một loạt các vấn đề nghiêm trọng.
Hiện nay, các mô hình AI tiên tiến và được sử dụng rộng rãi chủ yếu do một vài công ty công nghệ lớn kiểm soát, cơ chế vận hành bên trong của chúng không minh bạch. Chúng ta biết rất ít về nguồn gốc dữ liệu huấn luyện của các mô hình này, quy trình ra quyết định và những người hưởng lợi từ việc nâng cấp. Đóng góp của các tác giả thường không được công nhận và đền bù xứng đáng, trong khi định kiến có thể âm thầm len lỏi vào đó. Điều đáng lo ngại hơn là những công cụ định hình tương lai của chúng ta đang hoạt động âm thầm, thiếu sự giám sát của công chúng.
Chính vì những lý do này, mọi người bắt đầu cảm thấy phản đối mô hình phát triển AI hiện tại. Những lo ngại về việc rò rỉ dữ liệu cá nhân, sự lan truyền thông tin sai lệch, 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. Những lo ngại này thúc đẩy nhu cầu về các hệ thống AI minh bạch hơn, chú trọng bảo vệ quyền riêng tư hơn và khuyến khích sự tham gia rộng rãi hơn.
Phi tập trung AI (DeAI) ra đời để cung cấp những ý tưởng mới nhằm giải quyết những vấn đề này. Các hệ thống này phân tán dữ liệu, tính toán và quyền quản trị, làm cho việc vận hành các mô hình AI trở nên có trách nhiệm, minh bạch và bao gồm hơn. Trong mô hình này, những người đóng góp có thể nhận được phần thưởng công bằng, trong khi cộng đồng có thể cùng nhau quyết định hướng phát triển của những công cụ mạnh mẽ này.
Phi tập trung AI và sự khác biệt giữa AI truyền thống
Hệ thống AI truyền thống thường áp dụng kiến trúc tập trung, do một công ty duy nhất chịu trách nhiệm về việc thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình và kiểm soát đầu ra. Trong mô hình này, công chúng khó có thể tham gia hoặc giám sát hoạt động của hệ thống, và người dùng cũng không thể biết được quá trình xây dựng mô hình hoặc những thiên lệch tiềm ẩn.
So với trước đây, AI phi tập trung sử dụng một phương pháp hoàn toàn khác. Trong mô hình này, dữ liệu được phân phối trên các nút khác nhau của mạng, mô hình được quản lý chung bởi cộng đồng hoặc giao thức, và quá trình cập nhật minh bạch công khai. Hệ thống này được xây dựng trên cơ sở hợp tác công khai, có các quy tắc rõ ràng và cơ chế khuyến khích tham gia, thay vì bị kiểm soát bởi những hộp đen không minh bạch.
Để đưa ra một ví dụ, AI truyền thống giống như một bảo tàng do quỹ tư nhân điều hành. Bạn có thể tham quan các hiện vật, thậm chí có thể thấy bóng dáng dữ liệu của mình, nhưng bạn không có quyền quyết định cách thức xây dựng triển lãm, và cũng sẽ không được công nhận hoặc thưởng vì những đóng góp của mình. Quy trình ra quyết định không minh bạch, hầu hết các hoạt động phía sau đều không được biết đến.
Còn AI phi tập trung thì giống như một triển lãm nghệ thuật mở được tạo ra bởi một cộng đồng toàn cầu. Các nghệ sĩ, nhà sử học và công dân bình thường cùng nhau đóng góp ý tưởng, chia sẻ dữ liệu, tham gia vào việc lập kế hoạch. Mỗi đóng góp đều có thể theo dõi và minh bạch, những người tham gia được thưởng vì đã cải thiện triển lãm. Cấu trúc này giúp tăng cường bảo vệ người dùng và nâng cao trách nhiệm, đây chính là vấn đề cấp bách nhất cần được giải quyết trong lĩnh vực AI hiện nay.
Tầm quan trọng của AI Phi tập trung
Kiểm soát tập trung của các mô hình AI truyền thống đã mang lại nhiều vấn đề nghiêm trọng. Khi một số ít công ty nắm giữ quyền sở hữu 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 các rủi ro sau:
Quyền lực tập trung quá mức: Một số công ty chi phối hướng phát triển AI, thiếu sự giám sát của công chúng.
Thiên kiến thuật toán: Nguồn dữ liệu và quan điểm hạn chế có thể dẫn đến sự không công bằng và tính loại trừ trong hệ thống.
Người dùng mất quyền kiểm soát: Mọi người đóng góp dữ liệu nhưng không có quyền quyết định cách sử dụng của nó, cũng không thể nhận được phần thưởng tương ứng.
Đổi mới bị hạn chế: Kiểm soát tập trung hạn chế sự đa dạng và không gian thử nghiệm của mô hình.
AI phi tập trung đã mở ra những con đường mới để xây dựng hệ thống AI minh bạch, công bằng và đổi mới thông qua việc phân tán quyền sở hữu và quyền kiểm soát. Các nhà đóng góp toàn cầu có thể cùng nhau định hình mô hình, đảm bảo nó phản ánh nhiều quan điểm hơn. Tính minh bạch đóng vai trò then chốt trong đó, nhiều hệ thống AI phi tập trung áp dụng nguyên tắc mã nguồn mở, công khai mã và phương pháp đào tạo, giúp dễ dàng kiểm toán mô hình, phát hiện vấn đề và xây dựng lòng tin.
Tuy nhiên, AI mã nguồn mở không đồng nghĩa với phi tập trung. Mô hình có thể mã nguồn mở nhưng vẫn phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng tập trung, hoặc thiếu các cơ chế bảo vệ quyền riêng tư cần thiết. Điểm chung của cả hai là nhấn mạnh tính minh bạch, khả năng tiếp cận và sự tham gia của cộng đồng. Trong AI phi tập trung, người dùng không cần từ bỏ quyền kiểm soát dữ liệu để tham gia, có khả năng tích cực đóng góp và hưởng lợi từ đó. Mặc dù phi tập trung không phải là một phương thuốc kỳ diệu, nhưng nó mở ra khả năng xây dựng các hệ thống AI phù hợp hơn với lợi ích công cộng, ít chịu ảnh hưởng của các doanh nghiệp tư nhân.
Nguyên lý hoạt động của AI phi tập trung
Phi tập trung AI đã thay thế mô hình kiểm soát tập trung, áp dụng hệ thống phân tán để đào tạo, tối ưu hóa và triển khai mô hình. Phương pháp này tránh được lỗi điểm duy nhất, nâng cao tính minh bạch và khuyến khích sự tham gia rộng rãi hơn.
Các công nghệ chính hỗ trợ Phi tập trung AI bao gồm:
Học liên bang: Cho phép các mô hình AI học dữ liệu trên thiết bị cục bộ, không cần tải thông tin nhạy cảm lên máy chủ trung tâm, chỉ chia sẻ cập nhật mô hình.
Tính toán phân tán: Phân tán việc đào tạo và chạy mô hình AI trên nhiều máy trong mạng, nâng cao tốc độ, hiệu quả, khả năng mở rộng và tính linh hoạt của hệ thống.
Bằng chứng không kiến thức (ZKP): một công cụ mật mã có khả năng xác minh tính chính xác của dữ liệu hoặc thao tác mà không cần tiết lộ nội dung cụ thể, đảm bảo tính an toàn và đáng tin cậy của hệ thống phân tán.
Công nghệ Blockchain cung cấp hỗ trợ chính cho hệ thống AI phi tập trung:
Hợp đồng thông minh: tự động thực hiện các quy tắc đã được thiết lập, như thanh toán hoặc cập nhật mô hình, mà không cần can thiệp của con người.
Oracle: Là cầu nối giữa Blockchain và thế giới bên ngoài, cung cấp dữ liệu thực tế đầu vào.
Phi tập trung lưu trữ: làm cho dữ liệu đào tạo và tệp mô hình được lưu trữ phân tán trong mạng, tăng cường khả năng chống giả mạo và khả năng chống kiểm duyệt.
Ưu điểm của AI Phi tập trung
Phi tập trung AI không chỉ là một cuộc cách mạng về công nghệ, mà còn đại diện cho sự chuyển biến trong giá trị quan. Nó xây dựng một hệ thống thể hiện các giá trị chung của nhân loại như quyền riêng tư, tính minh bạch, công bằng và sự tham gia. Thông qua việc phân quyền, đã đạt được các lợi thế sau:
Tăng cường bảo vệ quyền riêng tư: Sử dụng học liên bang, đào tạo thiết bị cục bộ và chứng minh không biết để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu.
Cơ chế minh bạch tích hợp: Hệ thống mở dễ dàng cho việc kiểm toán, theo dõi quá trình ra quyết định và nhận diện những thiên kiến tiềm ẩn.
Quản trị chia sẻ: Cộng đồng cùng nhau xây dựng quy tắc, cơ chế khuyến khích và lộ trình tiến hóa mô hình.
Kích thích kinh tế công bằng: Những người đóng góp sẽ nhận được phần thưởng vì đã cung cấp dữ liệu, tài nguyên tính toán hoặc cải tiến mô hình.
Giảm thiểu định kiến: Một nhóm người đóng góp đa dạng hơn mang lại những góc nhìn bao quát hơn, giảm bớt điểm mù.
Tăng cường tính linh hoạt của hệ thống: Không có điểm lỗi đơn, hệ thống khó bị tấn công hoặc đóng cửa hơn.
Thách thức và giới hạn
Mặc dù triển vọng AI phi tập trung rất sáng sủa, nhưng vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức:
Khả năng mở rộng: Đào tạo mô hình lớn yêu cầu sức mạnh tính toán khổng lồ, việc phối hợp phân tán có thể làm giảm hiệu quả hoặc tăng thêm độ phức tạp.
Tập trung vào tài nguyên: Mô hình AI vốn đã tiêu tốn nhiều tài nguyên, việc vận hành phân tán càng làm gia tăng áp lực về băng thông và tiêu thụ năng lượng.
Sự không chắc chắn về quy định: Sự khác biệt lớn về quy định ở các khu vực khác nhau, trách nhiệm của hệ thống phi tập trung khá phức tạp.
Rủi ro phân mảnh: Thiếu sự quản lý trung ương có thể dẫn đến tiêu chuẩn không thống nhất, mức độ tham gia không đồng đều.
An toàn và độ tin cậy: Hệ thống phi tập trung vẫn có thể bị tấn công, chẳng hạn như thao túng dữ liệu hoặc tiêm độc mô hình.
Trải nghiệm người dùng phức tạp: Quản lý khóa riêng, thao tác nhiều giao diện và các yếu tố khác có thể cản trở sự phổ biến.
Đây đều là những thách thức thực sự, nhưng không phải là không thể vượt qua. Cùng với sự phát triển của công nghệ và sự hoàn thiện của hệ sinh thái, tôi tin rằng những vấn đề này cuối cùng sẽ được giải quyết.
Ứng dụng của AI phi tập trung
Phi tập trung AI đã thể hiện giá trị ứng dụng thực tế trong nhiều lĩnh vực. Dưới đây là một vài dự án đang phát triển Phi tập trung AI:
Acurast：Biến 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 sức mạnh tính toán chưa sử dụng.
OriginTrail: Xây dựng khối kiến thức phi tập trung, kết nối và tổ chức dữ liệu đáng tin cậy trong các lĩnh vực như chuỗi cung ứng, giáo dục.
Phala: Xây dựng lớp bảo mật cho Web3, cho phép chạy hợp đồng thông minh trong môi trường tính toán bí mật, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.
PEAQ: Cung cấp cơ sở hạ tầng cho nền kinh tế máy móc, cho phép con người và thiết bị nhận được phần 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, nhận thưởng cho những đóng góp có giá trị thông qua việc khuyến khích bằng token.
Phi tập trung AI không chỉ là một cuộc cách mạng về công nghệ, mà còn đại diện cho một sự thay đổi về giá trị. Nó thách thức quan niệm truyền thống rằng các hệ thống thông minh phải được kiểm soát bởi một số công ty, cung cấp một giải pháp thay thế mở hơn và có trách nhiệm hơn. Những hệ thống này phân tán quyền lực, bảo vệ quyền riêng tư và khuyến khích sự tham gia toàn cầu trong việc cùng nhau định hình những công cụ thay đổi thế giới.
Công nghệ Blockchain đã cung cấp khả năng để hiện thực hóa tầm nhìn này. Bằng cách phối hợp cập nhật, bảo vệ dữ liệu và thưởng cho các nhà đóng góp, nó đã đặt nền tảng cho việc xây dựng các hệ thống AI minh bạch. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ và sự xuất hiện của nhiều dự án đổi mới, AI phi tập trung có triển vọng sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong tương lai, thúc đẩy công nghệ AI hướng tới sự mở cửa, công bằng và có trách nhiệm hơn.
Xem bản gốc
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Blockchain thúc đẩy cuộc cách mạng AI: Sự trỗi dậy và thách thức của hệ thống thông minh phi tập trung
Phi tập trung AI: Blockchain驱动的智能未来
Công nghệ AI đã thâm nhập vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta, từ việc phân tích tài liệu nhanh chóng đến việc động não sáng tạo, và đến trải nghiệm giải trí cá nhân hóa, không bỏ sót điều gì. Tuy nhiên, mặc dù AI mang lại nhiều tiện lợi, nó cũng gây ra một loạt các vấn đề nghiêm trọng.
Hiện nay, các mô hình AI tiên tiến và được sử dụng rộng rãi chủ yếu do một vài công ty công nghệ lớn kiểm soát, cơ chế vận hành bên trong của chúng không minh bạch. Chúng ta biết rất ít về nguồn gốc dữ liệu huấn luyện của các mô hình này, quy trình ra quyết định và những người hưởng lợi từ việc nâng cấp. Đóng góp của các tác giả thường không được công nhận và đền bù xứng đáng, trong khi định kiến có thể âm thầm len lỏi vào đó. Điều đáng lo ngại hơn là những công cụ định hình tương lai của chúng ta đang hoạt động âm thầm, thiếu sự giám sát của công chúng.
Chính vì những lý do này, mọi người bắt đầu cảm thấy phản đối mô hình phát triển AI hiện tại. Những lo ngại về việc rò rỉ dữ liệu cá nhân, sự lan truyền thông tin sai lệch, 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. Những lo ngại này thúc đẩy nhu cầu về các hệ thống AI minh bạch hơn, chú trọng bảo vệ quyền riêng tư hơn và khuyến khích sự tham gia rộng rãi hơn.
Phi tập trung AI (DeAI) ra đời để cung cấp những ý tưởng mới nhằm giải quyết những vấn đề này. Các hệ thống này phân tán dữ liệu, tính toán và quyền quản trị, làm cho việc vận hành các mô hình AI trở nên có trách nhiệm, minh bạch và bao gồm hơn. Trong mô hình này, những người đóng góp có thể nhận được phần thưởng công bằng, trong khi cộng đồng có thể cùng nhau quyết định hướng phát triển của những công cụ mạnh mẽ này.
Phi tập trung AI và sự khác biệt giữa AI truyền thống
Hệ thống AI truyền thống thường áp dụng kiến trúc tập trung, do một công ty duy nhất chịu trách nhiệm về việc thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình và kiểm soát đầu ra. Trong mô hình này, công chúng khó có thể tham gia hoặc giám sát hoạt động của hệ thống, và người dùng cũng không thể biết được quá trình xây dựng mô hình hoặc những thiên lệch tiềm ẩn.
So với trước đây, AI phi tập trung sử dụng một phương pháp hoàn toàn khác. Trong mô hình này, dữ liệu được phân phối trên các nút khác nhau của mạng, mô hình được quản lý chung bởi cộng đồng hoặc giao thức, và quá trình cập nhật minh bạch công khai. Hệ thống này được xây dựng trên cơ sở hợp tác công khai, có các quy tắc rõ ràng và cơ chế khuyến khích tham gia, thay vì bị kiểm soát bởi những hộp đen không minh bạch.
Để đưa ra một ví dụ, AI truyền thống giống như một bảo tàng do quỹ tư nhân điều hành. Bạn có thể tham quan các hiện vật, thậm chí có thể thấy bóng dáng dữ liệu của mình, nhưng bạn không có quyền quyết định cách thức xây dựng triển lãm, và cũng sẽ không được công nhận hoặc thưởng vì những đóng góp của mình. Quy trình ra quyết định không minh bạch, hầu hết các hoạt động phía sau đều không được biết đến.
Còn AI phi tập trung thì giống như một triển lãm nghệ thuật mở được tạo ra bởi một cộng đồng toàn cầu. Các nghệ sĩ, nhà sử học và công dân bình thường cùng nhau đóng góp ý tưởng, chia sẻ dữ liệu, tham gia vào việc lập kế hoạch. Mỗi đóng góp đều có thể theo dõi và minh bạch, những người tham gia được thưởng vì đã cải thiện triển lãm. Cấu trúc này giúp tăng cường bảo vệ người dùng và nâng cao trách nhiệm, đây chính là vấn đề cấp bách nhất cần được giải quyết trong lĩnh vực AI hiện nay.
Tầm quan trọng của AI Phi tập trung
Kiểm soát tập trung của các mô hình AI truyền thống đã mang lại nhiều vấn đề nghiêm trọng. Khi một số ít công ty nắm giữ quyền sở hữu 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 các rủi ro sau:
AI phi tập trung đã mở ra những con đường mới để xây dựng hệ thống AI minh bạch, công bằng và đổi mới thông qua việc phân tán quyền sở hữu và quyền kiểm soát. Các nhà đóng góp toàn cầu có thể cùng nhau định hình mô hình, đảm bảo nó phản ánh nhiều quan điểm hơn. Tính minh bạch đóng vai trò then chốt trong đó, nhiều hệ thống AI phi tập trung áp dụng nguyên tắc mã nguồn mở, công khai mã và phương pháp đào tạo, giúp dễ dàng kiểm toán mô hình, phát hiện vấn đề và xây dựng lòng tin.
Tuy nhiên, AI mã nguồn mở không đồng nghĩa với phi tập trung. Mô hình có thể mã nguồn mở nhưng vẫn phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng tập trung, hoặc thiếu các cơ chế bảo vệ quyền riêng tư cần thiết. Điểm chung của cả hai là nhấn mạnh tính minh bạch, khả năng tiếp cận và sự tham gia của cộng đồng. Trong AI phi tập trung, người dùng không cần từ bỏ quyền kiểm soát dữ liệu để tham gia, có khả năng tích cực đóng góp và hưởng lợi từ đó. Mặc dù phi tập trung không phải là một phương thuốc kỳ diệu, nhưng nó mở ra khả năng xây dựng các hệ thống AI phù hợp hơn với lợi ích công cộng, ít chịu ảnh hưởng của các doanh nghiệp tư nhân.
Nguyên lý hoạt động của AI phi tập trung
Phi tập trung AI đã thay thế mô hình kiểm soát tập trung, áp dụng hệ thống phân tán để đào tạo, tối ưu hóa và triển khai mô hình. Phương pháp này tránh được lỗi điểm duy nhất, nâng cao tính minh bạch và khuyến khích sự tham gia rộng rãi hơn.
Các công nghệ chính hỗ trợ Phi tập trung AI bao gồm:
Công nghệ Blockchain cung cấp hỗ trợ chính cho hệ thống AI phi tập trung:
Ưu điểm của AI Phi tập trung
Phi tập trung AI không chỉ là một cuộc cách mạng về công nghệ, mà còn đại diện cho sự chuyển biến trong giá trị quan. Nó xây dựng một hệ thống thể hiện các giá trị chung của nhân loại như quyền riêng tư, tính minh bạch, công bằng và sự tham gia. Thông qua việc phân quyền, đã đạt được các lợi thế sau:
Thách thức và giới hạn
Mặc dù triển vọng AI phi tập trung rất sáng sủa, nhưng vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức:
Đây đều là những thách thức thực sự, nhưng không phải là không thể vượt qua. Cùng với sự phát triển của công nghệ và sự hoàn thiện của hệ sinh thái, tôi tin rằng những vấn đề này cuối cùng sẽ được giải quyết.
Ứng dụng của AI phi tập trung
Phi tập trung AI đã thể hiện giá trị ứng dụng thực tế trong nhiều lĩnh vực. Dưới đây là một vài dự án đang phát triển Phi tập trung AI:
Phi tập trung AI không chỉ là một cuộc cách mạng về công nghệ, mà còn đại diện cho một sự thay đổi về giá trị. Nó thách thức quan niệm truyền thống rằng các hệ thống thông minh phải được kiểm soát bởi một số công ty, cung cấp một giải pháp thay thế mở hơn và có trách nhiệm hơn. Những hệ thống này phân tán quyền lực, bảo vệ quyền riêng tư và khuyến khích sự tham gia toàn cầu trong việc cùng nhau định hình những công cụ thay đổi thế giới.
Công nghệ Blockchain đã cung cấp khả năng để hiện thực hóa tầm nhìn này. Bằng cách phối hợp cập nhật, bảo vệ dữ liệu và thưởng cho các nhà đóng góp, nó đã đặt nền tảng cho việc xây dựng các hệ thống AI minh bạch. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ và sự xuất hiện của nhiều dự án đổi mới, AI phi tập trung có triển vọng sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong tương lai, thúc đẩy công nghệ AI hướng tới sự mở cửa, công bằng và có trách nhiệm hơn.