Децентрализованный ИИ: Блокчейн-управляемая интеллектуальная новая эпоха
Технологии ИИ уже глубоко проникли в нашу повседневную жизнь: от быстрого анализа документов до креативного мозгового штурма и даже превращения в любимых персонажей фильмов, ИИ повсюду. Однако, несмотря на множество удобств, которые приносит ИИ, он также вызывает ряд серьезных опасений.
В настоящее время самые современные и мощные AI-модели находятся в руках нескольких технологических гигантов, и их внутренние механизмы работы не прозрачны. Мы не знаем, откуда берутся данные для обучения, детали процесса принятия решений и кто является конечным бенефициаром при обновлении модели. Вклад создателей часто не получает должного признания и вознаграждения. Предвзятость незаметно проникает, а инструменты, формирующие наше будущее, работают в тени.
Существующая ситуация вызывает у людей чувства сопротивления. Беспокойство по поводу нарушения конфиденциальности, распространения ложной информации, отсутствия прозрачности, а также монополизации тренировки ИИ и распределения доходов несколькими компаниями растет с каждым днем. Эти опасения побуждают людей искать более прозрачные системы, которые больше ценят защиту конфиденциальности и поощряют широкое участие.
Децентрализация ИИ (DeAI) появилась как ответ на эти проблемы, предлагая новые идеи для их решения. Такие системы децентрализуют данные, вычисления и управление, делая модели ИИ более ответственными, прозрачными и инклюзивными. Участники могут получать справедливое вознаграждение, а сообщество может совместно решать направление развития этих мощных инструментов. Один Блокчейн экосистема уже поддерживает это будущее, закладывая основу для создания справедливых децентрализованных ИИ систем, которые будут служить каждому, а не лишь немногим элитам.
Различия между децентрализованным ИИ и централизованным ИИ
Современные основные AI-системы чаще всего имеют централизованную архитектуру, где одна компания отвечает за сбор данных, обучение модели и контроль вывода. Эти системы обычно не открыты для общественного надзора или участия, и пользователям сложно понять процесс построения модели или потенциальные предвзятости.
В отличие от этого, децентрализованный ИИ использует совершенно другой подход. Данные распределены по различным узлам сети, модели совместно управляются сообществом или протоколом, а процесс обновления является открытым и прозрачным. Этот подход создает систему, построенную на общественном сотрудничестве, с четкими правилами и механизмами участия, а не закрытую систему, контролируемую черным ящиком.
Например, централизованный ИИ похож на музей, управляемый частным фондом. Посетители могут наслаждаться экспонатами и даже видеть свои данные, представленные в художественной форме, но не имеют права решать, как строится выставка, и не получают признания или вознаграждения за свои вклады. Процесс принятия решений непрозрачен, и большая часть работы за кулисами остается неизвестной.
Децентрализованный ИИ больше похож на выставку уличного искусства, созданную совместными усилиями глобального сообщества. Художники, историки и обычные граждане совместно вносят идеи, делятся данными и участвуют в кураторстве. Каждый вклад может быть отслежен и прозрачен, а вкладчики получают вознаграждение за улучшение выставки. Эта структура способствует повышению защиты пользователей и ответственности, что является самым настоятельным требованием в области ИИ сегодня.
Важность децентрализованного ИИ
Модель контроля централизованного ИИ вызывает ряд серьезных проблем. Когда немногие компании контролируют модель, они могут определить, чему модель будет учиться, как она будет себя вести и какие права доступа у нее будут, что влечет за собой следующие риски:
Концентрация власти: Развитие ИИ контролируется немногими компаниями, отсутствует общественный контроль.
Алгоритмическая предвзятость: ограниченные данные и перспективы приводят к несправедливости и исключительности системы.
Пользователи теряют контроль: люди вносят данные, но не имеют права решать, как их использовать, и не получают вознаграждение.
Ограниченная инновация: Централизованное управление ограничивает разнообразие модели и пространство для экспериментов.
Децентрализованный ИИ изменяет это дисбалансное состояние, распределяя собственность и контроль, открывая путь для более прозрачных, справедливых и инновационных систем ИИ. Глобальные участники могут совместно формировать модели, обеспечивая отражение более широких перспектив. Прозрачность играет ключевую роль, многие системы децентрализованного ИИ принимают принципы открытого исходного кода, публикуя код и методы обучения, что облегчает аудит моделей, выявление проблем и установление доверия.
Однако открытый искусственный интеллект не всегда является децентрализованным. Модель может быть открытой, но все же зависеть от централизованной инфраструктуры или не иметь механизмов защиты конфиденциальности. Общими чертами обоих является прозрачность, доступность и поощрение участия сообщества. Пользователи могут участвовать, не отказываясь от контроля над данными, что делает их более склонными активно вносить вклад и получать выгоду. Децентрализация не является универсальным решением, но она открывает возможности для создания более соответствующих общественным интересам, уменьшающих вмешательство частных компаний, систем искусственного интеллекта.
Децентрализация AI-операционных механизмов
Децентрализованный AI заменил централизованное управление распределенной системой, обучение, оптимизация и развертывание моделей происходят в сети независимых узлов. Этот подход избегает единой точки отказа, повышает прозрачность и способствует более широкому участию.
Федеративное обучение: позволяет моделям ИИ обучаться на локальных устройствах (например, смартфонах, ноутбуках), не загружая конфиденциальную информацию на центральный сервер, а только делясь обновлениями модели.
Распределенные вычисления: распределение вычислительных нагрузок для обучения и запуска моделей ИИ на множестве машин в сети, что повышает скорость, эффективность, масштабируемость и устойчивость системы.
Нулевое доказательство (ZKP): криптографический инструмент, который может подтвердить правильность данных или операций, не раскрывая конкретное содержание, обеспечивая безопасность и доверие распределенных систем.
Блокчейн в Децентрализация AI
Децентрализованная AI-система требует координации задач, защиты данных и вознаграждения участников, Блокчейн предоставляет для этого ключевую инфраструктуру:
Умный контракт: автоматическое выполнение заранее заданных прозрачных правил, таких как платежи или обновления модели, без необходимости человеческого вмешательства.
Оракул: служит мостом между Блокчейн и внешним миром, предоставляя данные из реального мира, такие как погода, цены или информация с датчиков.
Децентрализованное хранилище: позволяет распределять тренировочные данные и файлы моделей по сети, что более эффективно защищает от подделки, цензуры и единой точки сбоя по сравнению с традиционными серверами.
Уникальная архитектура экосистемы Блокчейн поддерживает эти системы, позволяя различным сетям сосредоточиться на своих задачах (таких как конфиденциальность, вычисления, управление и т. д.), одновременно сохраняя взаимную совместимость. Модульный дизайн обеспечивает Децентрализация ИИ масштабируемость, гибкость, безопасность и эффективность. Каждый компонент может быть оптимизирован для выполнения конкретных функций, одновременно работая совместно.
Преимущества Децентрализованного ИИ
Децентрализованный ИИ не только представляет собой технологический переход, но и является革新ой ценностей. Он создает систему, отражающую общечеловеческие ценности, такие как конфиденциальность, прозрачность, справедливость и участие. Через распределение власти достигаются следующие преимущества:
Лучшие меры по защите конфиденциальности: использование технологий, таких как федеративное обучение, локальное обучение на устройствах и нулевое знание для обеспечения конфиденциальности данных.
Встроенная прозрачность: открытая система облегчает аудит, отслеживание процесса принятия решений и выявление потенциальных предвзятостей.
Совместное управление: Сообщество совместно разрабатывает правила, механизмы стимулов и направления эволюции модели.
Честные экономические стимулы: участники получают вознаграждение за предоставление данных, вычислительных ресурсов или улучшений моделей.
Снижение предвзятости: более разнообразные участники приносят более инклюзивные взгляды, уменьшая слепые зоны системы.
Более высокая устойчивость: отсутствие единой точки отказа делает систему более сложной для взлома или отключения.
Некоторая экосистема Блокчейн поддерживает эти преимущества благодаря своей модульной архитектуре, различные сети могут сосредоточиться на конкретных областях, таких как конфиденциальность, вычисления или управление, при этом сохраняя бесшовное сотрудничество, способствуя Децентрализация AI для масштабируемого развития, не жертвуя безопасностью, автономией пользователей или производительностью.
Вызовы и ограничения
Несмотря на огромный потенциал децентрализованного ИИ, он также сталкивается с некоторыми вызовами:
Масштабируемость: Обучение крупных моделей требует значительных вычислительных мощностей, распределенная координация может привести к замедлению или увеличению сложности.
Ресурсозатратный: сам по себе AI-модель требует много ресурсов, а распределенное выполнение может еще больше усилить давление на пропускную способность и энергозатраты.
Регуляторная неопределенность: различия в законодательстве разных регионов, сложность ответственности децентрализованных систем.
Фрагментация: отсутствие централизованного регулирования может привести к неравномерным стандартам и участию.
Безопасность и надежность: децентрализованные системы все еще могут быть подвержены атакам, таким как манипуляции с данными, отравление моделей и т.д.
Сложный пользовательский опыт: управление приватными ключами, работа с несколькими интерфейсами и другие факторы могут препятствовать распространению.
Это настоящие проблемы, но они не непреодолимы. Модульная архитектура экосистемы Блокчейн предоставляет мощную общую безопасность и нативную интероперабельность, позволяя различным сетям сосредотачиваться на конкретных задачах, одновременно сотрудничая по всей экосистеме, поддерживая ответственное развитие и совместное принятие рисков.
Децентрализация AI в практическом применении
Децентрализованный ИИ уже не ограничивается теоретическим уровнем. Проекты Web3 демонстрируют, как распределенный интеллект способствует развитию приложений в реальности. Вот несколько примеров проектов, построенных на каком-либо Блокчейн экосистеме для создания Децентрализованного ИИ:
Конфиденциальные вычисления на повседневных устройствах: позволяют любому превратить неиспользуемые устройства в часть безопасного, децентрализованного облака, получая вознаграждение за предоставление неиспользуемой вычислительной мощности. Разработчики могут использовать эту возможность для выполнения задач с повышенной конфиденциальностью, не полагаясь на серверы крупных технологических компаний.
Децентрализованная карта знаний: работает на децентрализованной карте знаний, соединяя и организуя надежные данные из таких областей, как цепочка поставок, образование и т. д. Это похоже на общественный фактический банк, в который любой может внести вклад или проверить, но который не контролируется одной компанией.
Смарт-контракты с защитой конфиденциальности: создание уровня конфиденциальности для Web3, позволяющее разработчикам выполнять смарт-контракты в среде конфиденциальных вычислений, защищая конфиденциальность даже при обработке чувствительных данных.
Машинная экономическая инфраструктура: предоставление вознаграждений за выполнение реальных задач людьми и устройствами, что служит двигателем для децентрализованной физической инфраструктуры. Похожая на машинную экономику труда, координация и вознаграждение работы, управляемой машинами.
Обучение моделей AI с использованием стимула: создание открытого рынка, на котором модели AI конкурируют и сотрудничают, предоставляя наилучшие результаты. Любой может присоединиться к сети, внося вычислительную мощность, обучая модели или оценивая производительность; система вознаграждает ценные вклады токенами.
Заключение
Децентрализованный ИИ представляет собой не только технологическую революцию, но и изменение ценностей. Он ставит под сомнение представление о том, что интеллект должен контролироваться небольшим числом компаний, предлагая более открытые и ответственные альтернативы. Эти системы распределяют власть, защищают конфиденциальность и приглашают мировое сообщество к совместному формированию инструментов, меняющих мир.
Технология Блокчейн предоставляет возможность реализовать это видение. Координируя обновления, защищая данные и вознаграждая участников, она закладывает основу для по сути прозрачных AI систем. Один из экосистем Блокчейн добавляет модульный уровень инфраструктуры, позволяя специализированным сетям выделяться в своих функциях, одновременно извлекая выгоду из родных характеристик этой экосистемы и сохраняя бесшовную интероперабельность в более широкой экосистеме. Эта гибкость позволяет Децентрализованным AI системам постоянно развиваться и расширяться, не жертвуя безопасностью, производительностью или автономией пользователей.
От конфиденциальных вычислений до децентрализованного управления данными, эта экосистема уже породила несколько проектов, которые реализуют эти принципы на практике, и это лишь начало. С постоянным развитием технологий и появлением новых инновационных проектов, децентрализованный ИИ обещает в будущем сформировать более открытый, справедливый и умный мир.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Децентрализация AI: Блокчейн-управляемая справедливая прозрачная интеллектуальная система
Децентрализованный ИИ: Блокчейн-управляемая интеллектуальная новая эпоха
Технологии ИИ уже глубоко проникли в нашу повседневную жизнь: от быстрого анализа документов до креативного мозгового штурма и даже превращения в любимых персонажей фильмов, ИИ повсюду. Однако, несмотря на множество удобств, которые приносит ИИ, он также вызывает ряд серьезных опасений.
В настоящее время самые современные и мощные AI-модели находятся в руках нескольких технологических гигантов, и их внутренние механизмы работы не прозрачны. Мы не знаем, откуда берутся данные для обучения, детали процесса принятия решений и кто является конечным бенефициаром при обновлении модели. Вклад создателей часто не получает должного признания и вознаграждения. Предвзятость незаметно проникает, а инструменты, формирующие наше будущее, работают в тени.
Существующая ситуация вызывает у людей чувства сопротивления. Беспокойство по поводу нарушения конфиденциальности, распространения ложной информации, отсутствия прозрачности, а также монополизации тренировки ИИ и распределения доходов несколькими компаниями растет с каждым днем. Эти опасения побуждают людей искать более прозрачные системы, которые больше ценят защиту конфиденциальности и поощряют широкое участие.
Децентрализация ИИ (DeAI) появилась как ответ на эти проблемы, предлагая новые идеи для их решения. Такие системы децентрализуют данные, вычисления и управление, делая модели ИИ более ответственными, прозрачными и инклюзивными. Участники могут получать справедливое вознаграждение, а сообщество может совместно решать направление развития этих мощных инструментов. Один Блокчейн экосистема уже поддерживает это будущее, закладывая основу для создания справедливых децентрализованных ИИ систем, которые будут служить каждому, а не лишь немногим элитам.
Различия между децентрализованным ИИ и централизованным ИИ
Современные основные AI-системы чаще всего имеют централизованную архитектуру, где одна компания отвечает за сбор данных, обучение модели и контроль вывода. Эти системы обычно не открыты для общественного надзора или участия, и пользователям сложно понять процесс построения модели или потенциальные предвзятости.
В отличие от этого, децентрализованный ИИ использует совершенно другой подход. Данные распределены по различным узлам сети, модели совместно управляются сообществом или протоколом, а процесс обновления является открытым и прозрачным. Этот подход создает систему, построенную на общественном сотрудничестве, с четкими правилами и механизмами участия, а не закрытую систему, контролируемую черным ящиком.
Например, централизованный ИИ похож на музей, управляемый частным фондом. Посетители могут наслаждаться экспонатами и даже видеть свои данные, представленные в художественной форме, но не имеют права решать, как строится выставка, и не получают признания или вознаграждения за свои вклады. Процесс принятия решений непрозрачен, и большая часть работы за кулисами остается неизвестной.
Децентрализованный ИИ больше похож на выставку уличного искусства, созданную совместными усилиями глобального сообщества. Художники, историки и обычные граждане совместно вносят идеи, делятся данными и участвуют в кураторстве. Каждый вклад может быть отслежен и прозрачен, а вкладчики получают вознаграждение за улучшение выставки. Эта структура способствует повышению защиты пользователей и ответственности, что является самым настоятельным требованием в области ИИ сегодня.
Важность децентрализованного ИИ
Модель контроля централизованного ИИ вызывает ряд серьезных проблем. Когда немногие компании контролируют модель, они могут определить, чему модель будет учиться, как она будет себя вести и какие права доступа у нее будут, что влечет за собой следующие риски:
Децентрализованный ИИ изменяет это дисбалансное состояние, распределяя собственность и контроль, открывая путь для более прозрачных, справедливых и инновационных систем ИИ. Глобальные участники могут совместно формировать модели, обеспечивая отражение более широких перспектив. Прозрачность играет ключевую роль, многие системы децентрализованного ИИ принимают принципы открытого исходного кода, публикуя код и методы обучения, что облегчает аудит моделей, выявление проблем и установление доверия.
Однако открытый искусственный интеллект не всегда является децентрализованным. Модель может быть открытой, но все же зависеть от централизованной инфраструктуры или не иметь механизмов защиты конфиденциальности. Общими чертами обоих является прозрачность, доступность и поощрение участия сообщества. Пользователи могут участвовать, не отказываясь от контроля над данными, что делает их более склонными активно вносить вклад и получать выгоду. Децентрализация не является универсальным решением, но она открывает возможности для создания более соответствующих общественным интересам, уменьшающих вмешательство частных компаний, систем искусственного интеллекта.
Децентрализация AI-операционных механизмов
Децентрализованный AI заменил централизованное управление распределенной системой, обучение, оптимизация и развертывание моделей происходят в сети независимых узлов. Этот подход избегает единой точки отказа, повышает прозрачность и способствует более широкому участию.
Ключевые технологии, поддерживающие Децентрализацию ИИ, включают:
Блокчейн в Децентрализация AI
Децентрализованная AI-система требует координации задач, защиты данных и вознаграждения участников, Блокчейн предоставляет для этого ключевую инфраструктуру:
Уникальная архитектура экосистемы Блокчейн поддерживает эти системы, позволяя различным сетям сосредоточиться на своих задачах (таких как конфиденциальность, вычисления, управление и т. д.), одновременно сохраняя взаимную совместимость. Модульный дизайн обеспечивает Децентрализация ИИ масштабируемость, гибкость, безопасность и эффективность. Каждый компонент может быть оптимизирован для выполнения конкретных функций, одновременно работая совместно.
Преимущества Децентрализованного ИИ
Децентрализованный ИИ не только представляет собой технологический переход, но и является革新ой ценностей. Он создает систему, отражающую общечеловеческие ценности, такие как конфиденциальность, прозрачность, справедливость и участие. Через распределение власти достигаются следующие преимущества:
Некоторая экосистема Блокчейн поддерживает эти преимущества благодаря своей модульной архитектуре, различные сети могут сосредоточиться на конкретных областях, таких как конфиденциальность, вычисления или управление, при этом сохраняя бесшовное сотрудничество, способствуя Децентрализация AI для масштабируемого развития, не жертвуя безопасностью, автономией пользователей или производительностью.
Вызовы и ограничения
Несмотря на огромный потенциал децентрализованного ИИ, он также сталкивается с некоторыми вызовами:
Это настоящие проблемы, но они не непреодолимы. Модульная архитектура экосистемы Блокчейн предоставляет мощную общую безопасность и нативную интероперабельность, позволяя различным сетям сосредотачиваться на конкретных задачах, одновременно сотрудничая по всей экосистеме, поддерживая ответственное развитие и совместное принятие рисков.
Децентрализация AI в практическом применении
Децентрализованный ИИ уже не ограничивается теоретическим уровнем. Проекты Web3 демонстрируют, как распределенный интеллект способствует развитию приложений в реальности. Вот несколько примеров проектов, построенных на каком-либо Блокчейн экосистеме для создания Децентрализованного ИИ:
Конфиденциальные вычисления на повседневных устройствах: позволяют любому превратить неиспользуемые устройства в часть безопасного, децентрализованного облака, получая вознаграждение за предоставление неиспользуемой вычислительной мощности. Разработчики могут использовать эту возможность для выполнения задач с повышенной конфиденциальностью, не полагаясь на серверы крупных технологических компаний.
Децентрализованная карта знаний: работает на децентрализованной карте знаний, соединяя и организуя надежные данные из таких областей, как цепочка поставок, образование и т. д. Это похоже на общественный фактический банк, в который любой может внести вклад или проверить, но который не контролируется одной компанией.
Смарт-контракты с защитой конфиденциальности: создание уровня конфиденциальности для Web3, позволяющее разработчикам выполнять смарт-контракты в среде конфиденциальных вычислений, защищая конфиденциальность даже при обработке чувствительных данных.
Машинная экономическая инфраструктура: предоставление вознаграждений за выполнение реальных задач людьми и устройствами, что служит двигателем для децентрализованной физической инфраструктуры. Похожая на машинную экономику труда, координация и вознаграждение работы, управляемой машинами.
Обучение моделей AI с использованием стимула: создание открытого рынка, на котором модели AI конкурируют и сотрудничают, предоставляя наилучшие результаты. Любой может присоединиться к сети, внося вычислительную мощность, обучая модели или оценивая производительность; система вознаграждает ценные вклады токенами.
Заключение
Децентрализованный ИИ представляет собой не только технологическую революцию, но и изменение ценностей. Он ставит под сомнение представление о том, что интеллект должен контролироваться небольшим числом компаний, предлагая более открытые и ответственные альтернативы. Эти системы распределяют власть, защищают конфиденциальность и приглашают мировое сообщество к совместному формированию инструментов, меняющих мир.
Технология Блокчейн предоставляет возможность реализовать это видение. Координируя обновления, защищая данные и вознаграждая участников, она закладывает основу для по сути прозрачных AI систем. Один из экосистем Блокчейн добавляет модульный уровень инфраструктуры, позволяя специализированным сетям выделяться в своих функциях, одновременно извлекая выгоду из родных характеристик этой экосистемы и сохраняя бесшовную интероперабельность в более широкой экосистеме. Эта гибкость позволяет Децентрализованным AI системам постоянно развиваться и расширяться, не жертвуя безопасностью, производительностью или автономией пользователей.
От конфиденциальных вычислений до децентрализованного управления данными, эта экосистема уже породила несколько проектов, которые реализуют эти принципы на практике, и это лишь начало. С постоянным развитием технологий и появлением новых инновационных проектов, децентрализованный ИИ обещает в будущем сформировать более открытый, справедливый и умный мир.