Децентралізація AI: Перетворення майбутнього інтелектуальних систем

Штучний інтелект глибоко змінює наш спосіб життя. Він може аналізувати складні документи за кілька секунд, надихати на інноваційні ідеї, перетворювати нас на улюблених персонажів фільмів і навіть відповідати на питання, які ми не хочемо задавати публічно. Проте, незважаючи на численні переваги, AI також викликав ряд серйозних занепокоєнь.

Наразі найсучасніші та найпотужніші AI моделі перебувають у руках кількох технологічних гігантів, і їх механізм роботи є непрозорим. Ми не знаємо, звідки беруться дані для навчання, як ухвалюються рішення, і не зрозуміло, хто отримує вигоду від оновлення моделей. Творці контенту часто не отримують належного визнання та винагороди. Упередженість безшумно проникає в цю систему, і ці інструменти, що формують наше майбутнє, працюють у темряві.

Саме тому в людей почали виникати негативні почуття щодо поточної моделі розвитку ШІ. Вони стурбовані порушенням приватності, поширенням фальшивої інформації, відсутністю прозорості, а також монополізацією навчання ШІ та розподілу прибутків небагатьма компаніями. Ці побоювання спонукають людей шукати більш прозорі системи, що більше уваги приділяють захисту приватності та заохочують широке залучення.

Децентралізація AI (DeAI) виникла, щоб запропонувати нові рішення для цих проблем. Ці системи децентралізують дані, обчислення та управлінські повноваження, роблячи моделі AI більш відповідальними, прозорими та інклюзивними. Учасники можуть отримувати справедливу винагороду, а спільнота може спільно вирішувати, як працюють ці потужні інструменти.

Децентралізація AI та традиційний AI: різниця

В даний час більшість систем штучного інтелекту використовують централізовану архітектуру, при якій єдина компанія відповідає за збір даних, навчання моделей та контроль за виходом. Ця модель зазвичай не допускає громадського контролю та участі, користувачі не можуть зрозуміти процес побудови моделі або потенційні упередження.

На відміну від цього, децентралізований ШІ використовує абсолютно інший підхід. Дані розподілені між різними вузлами, модель спільно управляється спільнотою або протоколом, а процес оновлення є відкритим і прозорим. У цій моделі система базується на відкритій співпраці, має чіткі правила та механізми стимулювання участі, а не контролюється закритою системою.

Приклад: традиційний ШІ схожий на музей, яким керує приватний фонд. Ви можете відвідати експонати, навіть побачити свої дані, представлені в художньому вигляді, але не маєте права вирішувати, як організовуються виставки, і не отримаєте визнання чи винагороду за внесок. Процес ухвалення рішень не прозорий, більшість закулісних операцій невідомі.

А децентралізований ШІ схожий на відкриту художню виставку, яку спільно створює глобальна спільнота. Художники, історики та звичайні громадяни спільно вносять ідеї, діляться даними, беруть участь у кураторстві. Кожен внесок можна відстежити і він прозорий, а учасники отримують винагороду за покращення виставки. Ця структура забезпечує кращий захист для користувачів і вищу відповідальність, що є найбільш нагальною потребою в сучасній сфері ШІ.

Важливість децентралізованого ШІ

Традиційна модель ШІ з централізованим контролем принесла серйозні проблеми. Коли невелика кількість компаній контролює моделі, вони контролюють зміст, спосіб навчання та доступ до моделей, що може призвести до:

• Концентрація влади: невелика кількість компаній визначає напрямок розвитку ШІ, брак громадського контролю.
• Алгоритмічна упередженість: обмежені дані та перспективи можуть призвести до несправедливості та виключності системи.
• Користувачі втрачають контроль: люди вносять дані, але не мають права вирішувати, як їх використовувати, і не отримують винагороду.
• Обмежена інновація: централізований контроль обмежує різноманітність моделей і простір для експериментів.

Децентралізація AI змінила цю ситуацію, відкривши шлях до більш прозорих, справедливих і інноваційних AI систем шляхом розподілу власності та контролю. Глобальні учасники можуть спільно формувати моделі, забезпечуючи їх відображення більш широких перспектив. Прозорість відіграє ключову роль, багато децентралізованих AI систем використовують принципи відкритого коду, публікуючи код і методи навчання, що полегшує аудит моделей, виявлення проблем і встановлення довіри.

Проте, відкритий штучний інтелект не завжди є синонімом децентралізації. Моделі можуть бути відкритими, але все ще покладатися на централізовану інфраструктуру або не мати достатніх механізмів захисту конфіденційності. Спільними рисами обох є прозорість, доступність та заохочення участі спільноти. У децентралізованому штучному інтелекті користувачі можуть брати участь без відмови від контролю над даними, що підвищує ймовірність їх активного внеску та отримання вигоди.

Децентралізація не є універсальним ліком, але вона надає можливість для створення більш відповідних суспільним інтересам AI-систем, які зменшують вплив приватних компаній.

Децентралізація AI's робочий принцип

Децентралізація AI використовує розподілену систему для заміни централізованого контролю. Моделі навчання, оптимізації та розгортання здійснюються в мережі незалежних вузлів, що дозволяє уникнути одноточкових збоїв, підвищує прозорість та заохочує більш широку участь.

Ключові технології, що підтримують Децентралізацію AI, включають:

• Федеративне навчання: дозволяє AI-моделям навчатися на локальних пристроях (таких як мобільні телефони, ноутбуки) на даних, не завантажуючи чутливу інформацію на центральний сервер, а лише обмінюючись оновленнями моделі.
• Розподілені обчислення: розподілити важкі навантаження з навчання та запуску AI-моделей на кілька машин у мережі, підвищуючи швидкість, ефективність, масштабованість і стійкість системи.
• Нульове знання (ZKP): криптографічний інструмент, який може перевіряти дані або операції, не розкриваючи конкретний зміст, забезпечуючи безпеку та надійність розподілених систем.

Технологія блокчейн забезпечує ключову підтримку для Децентралізація AI систем, включаючи:

• Смарт-контракти: автоматичне виконання попередньо визначених прозорих правил, таких як платежі або оновлення моделей, без необхідності людського втручання.
• Оркул: як міст між блокчейном та зовнішнім світом, надає дані з реального світу.
• Децентралізоване зберігання: дозволяє розподілити навчальні дані та файли моделей по мережі, підвищуючи стійкість до підробки та цензури.

Децентралізація AI's переваги

Децентралізація AI не лише є технологічною зміною, але й зміною цінностей. Вона будує систему, що втілює спільні людські цінності, такі як конфіденційність, прозорість, справедливість і участь. Через децентралізацію реалізуються такі переваги:

• Кращий захист конфіденційності: використання федеративного навчання, локального навчання на пристроях та доказів з нульовим знанням для забезпечення конфіденційності даних.
• Вбудована прозорість: відкрита система сприяє аудитам, відстеженню рішень та виявленню упереджень.
• Спільне управління: спільнота разом визначає правила, механізми стимулювання та напрямки еволюції моделей.
• Справедливі економічні стимули: учасники отримують винагороду за надання даних, обчислювальних ресурсів або поліпшення моделей.
• Зменшення упередженості: більш різноманітні учасники приносять інклюзивні перспективи, знижуючи сліпі точки.
• Сильніша стійкість системи: відсутність єдиної точки відмови, система важче піддається атакам або закриттю.

Виклики та обмеження

Хоча потенціал децентралізованого ШІ величезний, він все ще стикається з багатьма викликами:

• Масштабованість: навчання великих моделей потребує значних обчислювальних потужностей, дистрибуційна координація може знизити швидкість або збільшити складність.
• Витратний на обчислювальні ресурси: Моделі ШІ споживають багато ресурсів, а розподілене виконання може посилити тиск на пропускну здатність і споживання енергії.
• Невизначеність регулювання: різниця в законах в різних регіонах, складність відповідальності в децентралізованій системі.
• Фрагментація: відсутність центрального регулювання може призвести до непослідовності стандартів і нерівномірності участі.
• Безпека та надійність: Децентралізовані системи все ще можуть бути вразливими до атак, таких як маніпуляція даними, отруєння моделей тощо.
• Складний досвід користування: управління приватними ключами та багатоінтерфейсні операції можуть заважати поширенню.

Ці всі справжні проблеми, але вони не є непереборними. Зі зростанням технологій та розвитком екосистеми ці виклики мають шанси на поступове вирішення.

Децентралізація AI: сучасний стан застосування

Децентралізована AI вже не просто залишається на теоретичному рівні. Кілька проєктів на практиці демонструють, як розподілений інтелект сприяє розвитку додатків. Ось кілька репрезентативних проєктів:

• Acurast: Перетворюйте невикористовуване обладнання на частину децентралізованого хмари, користувачі можуть отримувати винагороду за надання невикористаних обчислювальних потужностей.
• OriginTrail: працює на децентралізованій знаннєвій графіці, з'єднуючи та організовуючи надійні дані з таких сфер, як постачальницький ланцюг, освіта тощо.
• Phala: будує приватний рівень для Web3, дозволяючи розробникам виконувати смарт-контракти в конфіденційному обчислювальному середовищі.
• PEAQ: забезпечує інфраструктуру для машинної економіки, дозволяючи людям та пристроям отримувати винагороду за виконання реальних завдань.
• Bittensor: створення відкритого ринку, де AI-моделі змагаються та співпрацюють, надаючи найкращі результати.

Ці проекти демонструють потенціал децентралізації AI в реальному світі, від захисту конфіденційності до управління знаннями, до машинної економіки, охоплюючи широкий спектр сфер.

Висновок

Децентралізація AI представляє собою новий спосіб побудови інтелектуальних систем, який кидає виклик традиційній моделі контролю AI з боку небагатьох компаній, пропонуючи більш відкриту та відповідальну альтернативу. Шляхом розподілу влади, захисту конфіденційності та запрошення до глобальної участі, децентралізація AI має можливість сформувати більш справедливе та прозоре інтелектуальне майбутнє.

Хоча виклики все ще існують, але з постійним прогресом технологій та появою нових інноваційних проєктів, децентралізований ШІ поступово переходить від концепції до реальності. Це не лише технологічна інновація, а й переосмислення цінностей, яке має намір прокласти більш інклюзивний та відповідальний шлях для розвитку штучного інтелекту.