Phi tập trung AI：重塑智能系统的未来

Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi sâu sắc cách sống của chúng ta. Nó có thể phân tích các tài liệu phức tạp trong vài giây, kích thích những ý tưởng sáng tạo, biến chúng ta thành những nhân vật trong phim mà chúng ta yêu thích, thậm chí trả lời những câu hỏi mà chúng ta không muốn công khai. Tuy nhiên, mặc dù AI mang lại nhiều tiện lợi, nó cũng gây ra một loạt những mối lo ngại nghiêm trọng.

Hiện nay, các mô hình AI tiên tiến và mạnh mẽ nhất đang nằm trong tay một số công ty công nghệ lớn, và cơ chế hoạt động của chúng không minh bạch. Chúng ta không thể biết được nguồn gốc của dữ liệu đào tạo, quá trình ra quyết định, cũng như không rõ ai là người hưởng lợi khi mô hình được nâng cấp. Các nhà sáng tạo nội dung thường không nhận được sự công nhận và thù lao xứng đáng. Sự thiên lệch lén lút thâm nhập vào đó, trong khi những công cụ hình thành tương lai của chúng ta lại hoạt động một cách bí mật.

Chính vì vậy, mọi người bắt đầu có những cảm xúc phản đối đối với mô hình phát triển AI hiện tại. Họ lo ngại về việc vi phạm quyền riêng tư, sự tràn lan thông tin giả, thiếu minh bạch, cũng như việc đào tạo AI và phân phối lợi nhuận bị một số công ty chiếm đoạt. Những mối lo ngại này thúc đẩy mọi người tìm kiếm những hệ thống minh bạch hơn, chú trọng hơn đến việc bảo vệ quyền riêng tư và khuyến khích sự tham gia rộng rãi.

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, giúp các mô hình AI trở nên có trách nhiệm hơn, minh bạch hơn và bao trùm hơn. Những người đóng góp có thể nhận được phần thưởng công bằng, cộng đồng có thể cùng quyết định cách thức vận hành của những công cụ mạnh mẽ này.

Phi tập trung AI và sự khác biệt giữa AI truyền thống

Hiện nay, hầu hết các hệ thống AI đều sử dụng kiến trúc Phi tập trung, do một công ty duy nhất chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình và kiểm soát đầu ra. Mô hình này thường không chấp nhận sự giám sát và tham gia của công chúng, người dùng không thể hiểu quá trình xây dựng mô hình hoặc những thiên lệch tiềm ẩn.

So với trước, AI phi tập trung áp dụng một cách tiếp cận hoàn toàn khác. Dữ liệu được phân phối trên các nút khác nhau, mô hình được quản lý chung bởi cộng đồng hoặc giao thức, và quá trình cập nhật được công khai và minh bạch. Trong mô hình này, hệ thống được xây dựng dựa trên sự hợp tác công khai, có quy tắc rõ ràng và cơ chế khuyến khích tham gia, thay vì bị kiểm soát bởi một cái hộp đen.

Hãy lấy một ví dụ: AI truyền thống giống như một bảo tàng được điều hành bởi một quỹ tư nhân. Bạn có thể tham quan các hiện vật, thậm chí thấy dữ liệu của mình được trình bày nghệ thuật, nhưng bạn không có quyền quyết định cách trưng bày được tổ chức, cũng như 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 ở hậu trường không được biết đến.

Phi tập trung AI thì giống như một triển lãm nghệ thuật ngoài trời được xây dựng chung bởi 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 biên soạn. Mỗi đóng góp đều có thể truy xuất và minh bạch, người tham gia được thưởng vì cải thiện triển lãm. Cấu trúc này cung cấp cho người dùng sự bảo vệ tốt hơn và trách nhiệm cao hơn, điều mà lĩnh vực AI hiện nay cần nhất.

Phi tập trung AI的重要性

Mô hình AI truyền thống với sự kiểm soát tập trung đã mang lại những vấn đề nghiêm trọng. Khi một số ít công ty nắm giữ mô hình, họ sẽ kiểm soát nội dung, cách thức hoạt động và quyền truy cập của mô hình, điều này có thể dẫn đến:

• Quyền lực tập trung: Một số công ty chi phối hướng phát triển AI, thiếu sự giám sát của công chúng.
• Thiên kiến thuật toán: Dữ liệu và góc nhìn hạn chế có thể dẫn đến hệ thống không công bằng và loại trừ.
• Người dùng mất quyền kiểm soát: Mọi người đóng góp dữ liệu nhưng không có quyền quyết định về cách sử dụng nó và cũng không nhận được phần thưởng.
• Đổi mới bị hạn chế: Kiểm soát tập trung hạn chế tính đa dạng và không gian thí nghiệm của mô hình.

Phi tập trung AI đã thay đổi tình hình này, mở ra con đường cho các hệ thống AI minh bạch, công bằng và sáng tạo bằng cách phân tán quyền sở hữu và quyền kiểm soát. Các nhà đóng góp toàn cầu có thể cùng nhau hình thành mô hình, đảm bảo rằng nó phản ánh được nhiều góc nhìn 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 nguồn và phương pháp đào tạo, giúp việc kiểm toán mô hình, phát hiện vấn đề và xây dựng niềm tin trở nên dễ dàng hơn.

Tuy nhiên, AI mã nguồn mở không nhất thiết đồng nghĩa với Phi tập trung. Các mô hình có thể được mã nguồn mở nhưng vẫn phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng tập trung, hoặc thiếu cơ chế bảo vệ quyền riêng tư đủ. Cả hai đều có đặc điểm chung là tính minh bạch, khả năng tiếp cận và khuyến khích sự tham gia của cộng đồng. Trong AI phi tập trung, người dùng không cần từ bỏ quyền kiểm soát dữ liệu của mình để tham gia, và có khả năng đóng góp tích cực và thu lợi từ đó.

Phi tập trung không phải là một liều thuốc thần kỳ, nhưng nó mang lại khả năng xây dựng các hệ thống AI phù hợp hơn với lợi ích công cộng và giảm ảnh hưởng của các doanh nghiệp tư nhân.

Phi tập trung AI của nguyên lý hoạt động

Phi tập trung AI sử dụng hệ thống phân phối để thay thế kiểm soát tập trung. Huấn luyện mô hình, tối ưu hóa và triển khai diễn ra trong mạng lưới các nút độc lập, tránh lỗi điểm đơn, nâng cao tính minh bạch, 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 (như điện thoại, máy tính xách tay) mà không cần tải lên thông tin nhạy cảm lên máy chủ trung ương, chỉ chia sẻ cập nhật mô hình.
• Tính toán phân tán: Phân tán gánh nặng đào tạo và vận hành các mô hình AI trên nhiều máy trong mạng, tăng tốc độ, hiệu quả, khả năng mở rộng và độ bền của hệ thống.
• Bằng chứng không tri thức (ZKP): một công cụ mật mã có khả năng xác minh dữ liệu hoặc thao tác mà không tiết lộ nội dung cụ thể, đảm bảo an toàn và độ tin cậy cho hệ thống phân tán.

Công nghệ blockchain cung cấp hỗ trợ chính cho hệ thống AI Phi tập trung, bao gồm:

• Hợp đồng thông minh: Tự động thực hiện các quy tắc minh bạch được thiết lập trước, chẳng hạn 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 từ thế giới thực.
• Phi tập trung lưu trữ: cho phép dữ liệu huấn luyện và tệp mô hình được lưu trữ phân tán trong mạng, tăng cường khả năng chống sửa đổi và chống kiểm duyệt.

Phi tập trung AI của lợi thế

Phi tập trung AI không chỉ là sự chuyển biến về mặt công nghệ, mà còn là sự chuyển biến về giá trị. Nó xây dựng một hệ thống thể hiện các giá trị chung của nhân loại như quyền riêng tư, minh bạch, công bằng và sự tham gia. Thông qua việc phân quyền, đã đạt được những lợi thế sau:

• Bảo vệ quyền riêng tư tốt hơn: Sử dụng các công nghệ như học liên bang, đào tạo cục bộ trên thiết bị và chứng minh không biết để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu.
• Tính minh bạch tích hợp: Hệ thống mở dễ dàng cho việc kiểm toán, theo dõi quyết định và xác định thiên kiến.
• Quản trị chia sẻ: Cộng đồng cùng nhau thiết lập quy tắc, cơ chế khuyến khích và hướng tiến hóa của mô hình.
• Khuyến khích kinh tế công bằng: Những người đóng góp sẽ được thưởng vì đã cung cấp dữ liệu, tài nguyên tính toán hoặc cải tiến mô hình.
• Giảm thiểu thiên kiến: Những người đóng góp đa dạng mang đến cái nhìn bao quát, giảm bớt điểm mù.
• Hệ thống có độ bền cao hơn: không có điểm lỗi đơn, hệ thống khó bị tấn công hoặc đóng cửa hơn.

Thách thức và giới hạn

Mặc dù tiềm năng của AI Phi tập trung rất lớn, nhưng vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức:

• Khả năng mở rộng: Đào tạo mô hình lớn cần nhiều năng lực tính toán, việc phối hợp phân tán có thể làm giảm tốc độ hoặc tăng độ phức tạp.
• Tài nguyên tính toán tốn kém: Mô hình AI tiêu tốn nhiều tài nguyên, việc chạy phân tán có thể làm gia tăng áp lực về băng thông và tiêu thụ năng lượng.
• Sự không chắc chắn về quy định: Khác biệt về luật lệ giữa các khu vực, việc xác định trách nhiệm trong hệ thống Phi tập trung rất phức tạp.
• Phân mảnh: Thiếu sự giám sát trung tâm 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 dễ bị tấn công, như thao túng dữ liệu, tiêm nhiễm mô hình, v.v.
• Trải nghiệm người dùng phức tạp: Quản lý khóa riêng, nhiều giao diện thao tác có thể cản trở việc phổ biến.

Những vấn đề này đều là thực tế tồn tại, nhưng không phải là không thể vượt qua. Với sự tiến bộ của công nghệ và sự phát triển của hệ sinh thái, những thách thức này hy vọng sẽ được giải quyết dần dần.

Phi tập trung AI của ứng dụng hiện trạng

Phi tập trung AI đã không chỉ dừng lại ở lý thuyết. Nhiều dự án đang thực tiễn chứng minh trí tuệ phân tán như thế nào để thúc đẩy sự phát triển ứng dụng. Dưới đây là một số dự án tiêu biểu:

• Acurast：Biến thiết bị nhàn rỗi thành một phần của đám mây Phi tập trung, người dùng có thể nhận thưởng bằng cách cung cấp khả năng tính toán chưa sử dụng.
• OriginTrail: Chạy trên Phi tập trung kiến thức đồ thị, kết nối và tổ chức dữ liệu tin cậy trong các lĩnh vực như chuỗi cung ứng, giáo dục, v.v.
• Phala: Xây dựng lớp riêng tư cho Web3, cho phép các nhà phát triển chạy hợp đồng thông minh trong môi trường tính toán bí mật.
• PEAQ: Cung cấp cơ sở hạ tầng cho nền kinh tế máy móc, cho phép con người và thiết bị nhận phần thưởng bằng cách hoàn thành các nhiệm vụ thực tế.
• Bittensor：Tạo ra thị trường mở, nơi các mô hình AI cạnh tranh và hợp tác, cung cấp đầu ra tốt nhất.

Những dự án này cho thấy tiềm năng ứng dụng của AI phi tập trung trong thế giới thực, từ bảo vệ quyền riêng tư đến quản lý tri thức, và đến kinh tế máy móc, bao gồm nhiều lĩnh vực rộng lớn.

Kết luận

Phi tập trung AI đại diện cho một cách xây dựng hệ thống thông minh hoàn toàn mới, nó thách thức mô hình truyền thống do một số công ty kiểm soát AI, cung cấp một giải pháp thay thế mở hơn và có trách nhiệm hơn. Bằng cách phân tán quyền lực, bảo vệ quyền riêng tư, và mời gọi sự tham gia toàn cầu, Phi tập trung AI hy vọng sẽ định hình một tương lai thông minh công bằng và minh bạch hơn.

Mặc dù những thách thức vẫn còn đó, nhưng với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ và sự xuất hiện của nhiều dự án đổi mới, Phi tập trung AI đang dần từ khái niệm trở thành hiện thực. Nó không chỉ là sự đổi mới công nghệ, mà còn là sự định hình lại các giá trị, hứa hẹn mở ra một con đường phát triển trí tuệ nhân tạo bao gồm và có trách nhiệm hơn.