Децентрализованный ИИ: Новый парадигма искусственного интеллекта на основе Блокчейна
Искусственный интеллект уже повсюду, помогает нам быстро анализировать документы, генерировать идеи, создавать персонализированный контент и даже отвечать на некоторые чувствительные вопросы. Однако, несмотря на мощные функции ИИ, это также вызвало множество беспокойств.
В настоящее время основные AI модели находятся в руках немногих технологических гигантов, и их внутренние механизмы работы не прозрачны. Мы не знаем, откуда берутся тренировочные данные, как проходит процесс принятия решений и кто получает выгоду от обновлений моделей; создатели часто не получают должного признания и вознаграждения. Предвзятость проникает незаметно, а инструменты, формирующие наше будущее, управляются в тайне.
Поэтому люди начали ставить под сомнение направление развития ИИ, опасаясь утечки личных данных, распространения ложной информации, отсутствия прозрачности, а также монополизации обучения ИИ и распределения прибыли несколькими компаниями. Эти опасения способствовали росту спроса на более прозрачные, ориентированные на защиту конфиденциальности и открытые для участия системы.
Децентрализация AI( DeAI) предлагает новые подходы к решению этих проблем. Такие системы децентрализуют данные, вычисления и управление, делая модели AI более ответственными, прозрачными и инклюзивными. Участники могут получать справедливое вознаграждение, а сообщество может совместно решать, в каком направлении развивать эти мощные инструменты. Некоторые блокчейн-платформы уже начали предоставлять инфраструктуру для создания справедливых децентрализованных AI-систем, которые будут служить широкой аудитории, а не лишь узкому кругу элиты.
Децентрализация ИИ: суть и отличие от традиционного ИИ
В настоящее время большинство AI-систем централизованы, и одна компания контролирует весь процесс сбора данных, обучения моделей и контроля выходных данных. Эта модель обычно не подлежит общественному контролю, и пользователи не могут понять процесс построения модели и потенциальные предвзятости.
В отличие от этого, децентрализованный ИИ использует совершенно другую архитектуру. Данные распределенно хранятся на различных узлах, модель совместно управляется сообществом или протоколом, а процесс обновления открыт и прозрачен. В этой модели система строится в условиях открытого сотрудничества, с четкими правилами и механизмом стимулирования участия, а не контролируется закрытой черной коробкой.
Например: традиционный ИИ похож на музей, управляемый частным фондом, вы можете посещать выставки и даже видеть, как используются ваши данные, но не можете решать, как организована выставка, и не будете признаны или вознаграждены за свои вклады, процесс принятия решений не прозрачен, большинство внутренней информации неизвестно.
А децентрализованный ИИ похож на открытое художественное выставление, совместно создаваемое глобальным сообществом. Художники, историки и обычные граждане совместно вносят идеи, делятся данными и участвуют в планировании. Каждый вклад может быть отслежен и прозрачен, а вкладчики получают вознаграждение за улучшение выставки. Эта структура способствует усилению защиты пользователей и подотчетности, что является самой насущной необходимостью в нынешней области ИИ.
Важность децентрализованного ИИ
Модель контроля централизованного ИИ создает серьезные проблемы. Когда небольшое количество компаний контролирует модель, они могут решать, что будет изучать модель, как она будет вести себя и какие права доступа будут предоставлены, что может привести к следующим рискам:
Избыточная централизация власти: небольшое количество компаний определяет направление развития ИИ, отсутствует общественный контроль.
Алгоритмическое предвзятость: ограниченные данные и точки зрения могут привести к несправедливости и исключительности системы.
Пользователи теряют контроль: люди вносят данные, но не имеют права решать, как они будут использоваться, и не получают соответствующей компенсации.
Ограниченная инновация: Централизованное управление ограничивает разнообразие моделей и пространство для экспериментов.
Децентрализация AI открывает путь к созданию более прозрачных, справедливых и инновационных AI систем за счет распределения собственности и контроля. Глобальные участники могут совместно формировать модели, обеспечивая их отражение более широких взглядов. Прозрачность также играет ключевую роль, многие децентрализованные AI системы используют принципы открытого кода, публикуя код и методы обучения, что облегчает аудит моделей, выявление проблем и установление доверия.
Однако открытый ИИ не всегда означает децентрализацию. Модели могут быть открытыми, но по-прежнему зависеть от централизованной инфраструктуры или не иметь механизмов защиты конфиденциальности. Общими основными характеристиками обеих моделей являются прозрачность, доступность и участие сообщества. Пользователи могут участвовать, не отказываясь от контроля над своими данными, что делает более вероятным их активный вклад и получение выгоды. Децентрализация не является универсальным решением, но она открывает возможности для создания систем ИИ, более соответствующих общественным интересам и снижающих влияние частных компаний.
Децентрализованный AI: Принцип работы
Децентрализованный AI использует распределенные системы для замены централизованного контроля, проводя обучение, оптимизацию и развертывание моделей в сети независимых узлов, избегая единой точки отказа, повышая прозрачность и поощряя более широкое участие.
Федеративное обучение: позволяет моделям ИИ обучаться на локальных устройствах (, таких как мобильные телефоны и ноутбуки ), не загружая конфиденциальную информацию на центральный сервер, а только делясь обновлениями модели. Это защищает конфиденциальность данных и обеспечивает распределенную обработку.
Распределенные вычисления: распределение задач по обучению и запуску AI-моделей на множестве машин в сети, что эквивалентно тому, что тысячи малых компьютеров разделяют работу, повышая скорость, эффективность, масштабируемость и устойчивость.
Нулевое знание ( ZKP ): это криптографический инструмент, который может проверять данные или операции, не раскрывая конкретное содержание, обеспечивая безопасность и надежность распределенных систем.
Блокчейн в Децентрализации AI
Децентрализованная AI-система требует координации задач, защиты данных и вознаграждения участников, Блокчейн в этом отношении предоставляет ключевую инфраструктуру:
Умные контракты: автоматическое выполнение заданных прозрачных правил, таких как платежи или обновление моделей, без человеческого вмешательства.
Оракул: выступает в качестве моста между Блокчейн и внешним миром, предоставляя реальные данные, такие как погода, цены или данные с датчиков.
Децентрализованное хранение: позволяет распределять обучающие данные и файлы моделей по сети, что более устойчиво к подделке, цензуре и единой точки отказа по сравнению с традиционными серверами.
Некоторые уникальные архитектуры платформ Блокчейн поддерживают эти системы, позволяя различным сетям сосредотачиваться на различных задачах, таких как конфиденциальность, вычисления, управление и т.д., при этом сохраняя взаимную совместимость. Модульный дизайн делает Децентрализованный ИИ более масштабируемым, гибким, безопасным и эффективным. Каждый компонент оптимизирован для конкретной функции и может работать совместно.
Преимущества Децентрализованного ИИ
Децентрализованный ИИ не только технологическая революция, но и изменение ценностей. Он создает систему, которая отражает общечеловеческие ценности, такие как приватность, прозрачность, справедливость и участие, достигая следующих преимуществ через децентрализацию:
Лучшее обеспечение конфиденциальности: технологии, такие как федеративное обучение, локальное обучение на устройствах и нулевое доказательство, эффективно защищают конфиденциальность данных.
Встроенная прозрачность: открытая система облегчает аудит, отслеживание решений и выявление предвзятости.
Совместное управление: сообщество совместно разрабатывает правила, механизмы стимулирования и направления эволюции модели.
Справедливые экономические стимулы: участники получают вознаграждение за предоставление данных, вычислений или улучшений моделей.
Уменьшение предвзятости: более разнообразные участники приносят инклюзивные перспективы, снижая слепые зоны.
Более высокая устойчивость: отсутствие единой точки отказа, система труднее поддается атаке или закрытию.
Некоторые платформы Блокчейн с модульной архитектурой поддерживают эти преимущества, различные сети могут сосредоточиться на конфиденциальности, вычислениях или управлении, одновременно обеспечивая бесшовное сотрудничество, что способствует Децентрализация массового развития ИИ, не жертвуя безопасностью, автономией пользователей или производительностью.
Вызовы и ограничения
Несмотря на огромный потенциал децентрализованного ИИ, он все еще сталкивается с множеством вызовов:
Масштабируемость: Обучение крупных моделей требует огромной вычислительной мощности, распределенная координация может привести к снижению скорости или увеличению сложности.
Ресурсоемкость вычислений: AI-модели требуют значительных ресурсов, а распределенное выполнение усиливает давление на пропускную способность и энергопотребление.
Регуляторная неопределенность: значительные различия в законодательстве различных регионов, сложная ответственность за децентрализованные системы.
Фрагментация: отсутствие централизованного контроля может привести к неунифицированным стандартам и неравномерному участию.
Безопасность и надежность: децентрализованные системы по-прежнему подвержены атакам, таким как манипуляция данными, отравление моделей и т.д.
Сложный пользовательский опыт: управление приватными ключами, работа с несколькими интерфейсами и другие факторы мешают распространению.
Эти проблемы действительно существуют, но их можно преодолеть. Модульная архитектура некоторых Блокчейн платформ предоставляет мощную совместную безопасность и родную интероперабельность, позволяя различным сетям сосредоточиться на конкретных вызовах, одновременно сотрудничая в экосистеме, поддерживая ответственное развитие и совместное управление рисками.
Децентрализованное применение ИИ
Децентрализованный ИИ уже не ограничивается теоретической стадией. Некоторые проекты Web3 на практике демонстрируют, как распределенный интеллект способствует развитию приложений, а некоторые Блокчейн платформы играют в этом ключевую роль. Вот несколько примеров проектов, строящих децентрализованный ИИ:
Acurast: Позволяет обычным людям превратить неиспользуемые мобильные телефоны и другие устройства в часть безопасного, децентрализованного облака. Пользователи могут получать вознаграждения, предоставляя неиспользуемые вычислительные мощности. Разработчики используют эти ресурсы для выполнения задач, связанных с конфиденциальностью, без необходимости полагаться на серверы крупных технологических компаний, тем самым создавая интернет, более ориентированный на конфиденциальность и человечество.
OriginTrail: Операция на основе децентрализованной сети знаний, соединяющая и организующая надежные данные из таких областей, как цепочка поставок, образование и т.д. Это похоже на общую базу фактов, в которую любой может внести свой вклад или проверить, но ни одна компания не может контролировать. Это помогает проверять такие данные, как происхождение продукта или подлинность сертификатов, без необходимости полагаться на централизованные учреждения.
Phala: Строит уровень конфиденциальности для Web3. Он позволяет разработчикам запускать смарт-контракты в среде конфиденциальных вычислений, даже если приложения используют чувствительные данные (, такие как идентификационная или медицинская информация ), эти данные могут оставаться приватными. Это можно рассматривать как безопасное рабочее пространство, недоступное для создателей приложений.
PEAQ: предоставляет инфраструктуру для машинной экономики, позволяя людям и устройствам выполнять реальные задачи и получать вознаграждение, способствуя развитию децентрализованной физической инфраструктуры. Это похоже на машинный вариант экономики наемного труда. Например, роботы могут заряжать электромобили или датчики могут сообщать о качестве воздуха, оба могут получать вознаграждение через сеть. PEAQ упрощает координацию и процесс вознаграждения для такой машинной работы.
Bittensor: Создан открытый рынок, где AI модели конкурируют и сотрудничают, предоставляя наилучший результат. Любой может присоединиться к сети, внести вычислительную мощность, обучить модели или оценить производительность. Система вознаграждает ценные вклады с помощью механизма токенов, создавая самосовершенствующуюся, устойчива к цензуре и не зависящую от централизованного контроля экономику AI.
Заключение
Децентрализованный ИИ не только является технологическим革新ом, но и изменением ценностей. Он бросает вызов мнению о том, что искусственным интеллектом должны управлять лишь немногие компании, предлагая более открытые и более ответственные альтернативы. Эти системы децентрализуют власть, защищают конфиденциальность и приглашают глобальное участие в совместном формировании инструментов, меняющих мир.
Блокчейн технология делает все это возможным. Координируя обновления, защищая данные и вознаграждая участников, она закладывает основу для по своей природе прозрачной AI системы. Некоторые блокчейн платформы также добавляют модульный инфраструктурный уровень, позволяя специализированным сетям выделяться в своих функциях, одновременно извлекая выгоду из встроенных характеристик и сохраняя бесшовную интероперацию в более широком экосистеме. Эта гибкость позволяет децентрализованным AI системам постоянно эволюционировать и расширяться, не жертвуя безопасностью, производительностью или пользовательской автономией.
От конфиденциальных вычислений до децентрализованного управления данными, некоторые экосистемы Блокчейн уже имеют несколько проектов, реализующих эти принципы, и это всего лишь начало. Децентрализованный ИИ обещает преобразовать будущее развития искусственного интеллекта, делая его более открытым, прозрачным и справедливым.
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» .
8 Лайков
Награда
8
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
HodlTheDoor
· 20ч назад
К草生, ты действительно думаешь, что web3 может решить проблемы монополии?
Посмотреть ОригиналОтветить0
MintMaster
· 20ч назад
Технологическим гигантам не по карману
Посмотреть ОригиналОтветить0
ProposalManiac
· 20ч назад
Не более чем еще один раунд игры за перераспределение власти... DAO не показал, что управляется лучше, чем гиганты.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SeasonedInvestor
· 20ч назад
Когда эти гигантские компании наконец начнут приносить прибыль...
Децентрализованный ИИ: новая парадигма ИИ на базе Блокчейн
Децентрализованный ИИ: Новый парадигма искусственного интеллекта на основе Блокчейна
Искусственный интеллект уже повсюду, помогает нам быстро анализировать документы, генерировать идеи, создавать персонализированный контент и даже отвечать на некоторые чувствительные вопросы. Однако, несмотря на мощные функции ИИ, это также вызвало множество беспокойств.
В настоящее время основные AI модели находятся в руках немногих технологических гигантов, и их внутренние механизмы работы не прозрачны. Мы не знаем, откуда берутся тренировочные данные, как проходит процесс принятия решений и кто получает выгоду от обновлений моделей; создатели часто не получают должного признания и вознаграждения. Предвзятость проникает незаметно, а инструменты, формирующие наше будущее, управляются в тайне.
Поэтому люди начали ставить под сомнение направление развития ИИ, опасаясь утечки личных данных, распространения ложной информации, отсутствия прозрачности, а также монополизации обучения ИИ и распределения прибыли несколькими компаниями. Эти опасения способствовали росту спроса на более прозрачные, ориентированные на защиту конфиденциальности и открытые для участия системы.
Децентрализация AI( DeAI) предлагает новые подходы к решению этих проблем. Такие системы децентрализуют данные, вычисления и управление, делая модели AI более ответственными, прозрачными и инклюзивными. Участники могут получать справедливое вознаграждение, а сообщество может совместно решать, в каком направлении развивать эти мощные инструменты. Некоторые блокчейн-платформы уже начали предоставлять инфраструктуру для создания справедливых децентрализованных AI-систем, которые будут служить широкой аудитории, а не лишь узкому кругу элиты.
Децентрализация ИИ: суть и отличие от традиционного ИИ
В настоящее время большинство AI-систем централизованы, и одна компания контролирует весь процесс сбора данных, обучения моделей и контроля выходных данных. Эта модель обычно не подлежит общественному контролю, и пользователи не могут понять процесс построения модели и потенциальные предвзятости.
В отличие от этого, децентрализованный ИИ использует совершенно другую архитектуру. Данные распределенно хранятся на различных узлах, модель совместно управляется сообществом или протоколом, а процесс обновления открыт и прозрачен. В этой модели система строится в условиях открытого сотрудничества, с четкими правилами и механизмом стимулирования участия, а не контролируется закрытой черной коробкой.
Например: традиционный ИИ похож на музей, управляемый частным фондом, вы можете посещать выставки и даже видеть, как используются ваши данные, но не можете решать, как организована выставка, и не будете признаны или вознаграждены за свои вклады, процесс принятия решений не прозрачен, большинство внутренней информации неизвестно.
А децентрализованный ИИ похож на открытое художественное выставление, совместно создаваемое глобальным сообществом. Художники, историки и обычные граждане совместно вносят идеи, делятся данными и участвуют в планировании. Каждый вклад может быть отслежен и прозрачен, а вкладчики получают вознаграждение за улучшение выставки. Эта структура способствует усилению защиты пользователей и подотчетности, что является самой насущной необходимостью в нынешней области ИИ.
Важность децентрализованного ИИ
Модель контроля централизованного ИИ создает серьезные проблемы. Когда небольшое количество компаний контролирует модель, они могут решать, что будет изучать модель, как она будет вести себя и какие права доступа будут предоставлены, что может привести к следующим рискам:
Децентрализация AI открывает путь к созданию более прозрачных, справедливых и инновационных AI систем за счет распределения собственности и контроля. Глобальные участники могут совместно формировать модели, обеспечивая их отражение более широких взглядов. Прозрачность также играет ключевую роль, многие децентрализованные AI системы используют принципы открытого кода, публикуя код и методы обучения, что облегчает аудит моделей, выявление проблем и установление доверия.
Однако открытый ИИ не всегда означает децентрализацию. Модели могут быть открытыми, но по-прежнему зависеть от централизованной инфраструктуры или не иметь механизмов защиты конфиденциальности. Общими основными характеристиками обеих моделей являются прозрачность, доступность и участие сообщества. Пользователи могут участвовать, не отказываясь от контроля над своими данными, что делает более вероятным их активный вклад и получение выгоды. Децентрализация не является универсальным решением, но она открывает возможности для создания систем ИИ, более соответствующих общественным интересам и снижающих влияние частных компаний.
Децентрализованный AI: Принцип работы
Децентрализованный AI использует распределенные системы для замены централизованного контроля, проводя обучение, оптимизацию и развертывание моделей в сети независимых узлов, избегая единой точки отказа, повышая прозрачность и поощряя более широкое участие.
Ключевые технологии, поддерживающие децентрализацию ИИ, включают:
Федеративное обучение: позволяет моделям ИИ обучаться на локальных устройствах (, таких как мобильные телефоны и ноутбуки ), не загружая конфиденциальную информацию на центральный сервер, а только делясь обновлениями модели. Это защищает конфиденциальность данных и обеспечивает распределенную обработку.
Распределенные вычисления: распределение задач по обучению и запуску AI-моделей на множестве машин в сети, что эквивалентно тому, что тысячи малых компьютеров разделяют работу, повышая скорость, эффективность, масштабируемость и устойчивость.
Нулевое знание ( ZKP ): это криптографический инструмент, который может проверять данные или операции, не раскрывая конкретное содержание, обеспечивая безопасность и надежность распределенных систем.
Блокчейн в Децентрализации AI
Децентрализованная AI-система требует координации задач, защиты данных и вознаграждения участников, Блокчейн в этом отношении предоставляет ключевую инфраструктуру:
Умные контракты: автоматическое выполнение заданных прозрачных правил, таких как платежи или обновление моделей, без человеческого вмешательства.
Оракул: выступает в качестве моста между Блокчейн и внешним миром, предоставляя реальные данные, такие как погода, цены или данные с датчиков.
Децентрализованное хранение: позволяет распределять обучающие данные и файлы моделей по сети, что более устойчиво к подделке, цензуре и единой точки отказа по сравнению с традиционными серверами.
Некоторые уникальные архитектуры платформ Блокчейн поддерживают эти системы, позволяя различным сетям сосредотачиваться на различных задачах, таких как конфиденциальность, вычисления, управление и т.д., при этом сохраняя взаимную совместимость. Модульный дизайн делает Децентрализованный ИИ более масштабируемым, гибким, безопасным и эффективным. Каждый компонент оптимизирован для конкретной функции и может работать совместно.
Преимущества Децентрализованного ИИ
Децентрализованный ИИ не только технологическая революция, но и изменение ценностей. Он создает систему, которая отражает общечеловеческие ценности, такие как приватность, прозрачность, справедливость и участие, достигая следующих преимуществ через децентрализацию:
Лучшее обеспечение конфиденциальности: технологии, такие как федеративное обучение, локальное обучение на устройствах и нулевое доказательство, эффективно защищают конфиденциальность данных.
Встроенная прозрачность: открытая система облегчает аудит, отслеживание решений и выявление предвзятости.
Совместное управление: сообщество совместно разрабатывает правила, механизмы стимулирования и направления эволюции модели.
Справедливые экономические стимулы: участники получают вознаграждение за предоставление данных, вычислений или улучшений моделей.
Уменьшение предвзятости: более разнообразные участники приносят инклюзивные перспективы, снижая слепые зоны.
Более высокая устойчивость: отсутствие единой точки отказа, система труднее поддается атаке или закрытию.
Некоторые платформы Блокчейн с модульной архитектурой поддерживают эти преимущества, различные сети могут сосредоточиться на конфиденциальности, вычислениях или управлении, одновременно обеспечивая бесшовное сотрудничество, что способствует Децентрализация массового развития ИИ, не жертвуя безопасностью, автономией пользователей или производительностью.
Вызовы и ограничения
Несмотря на огромный потенциал децентрализованного ИИ, он все еще сталкивается с множеством вызовов:
Масштабируемость: Обучение крупных моделей требует огромной вычислительной мощности, распределенная координация может привести к снижению скорости или увеличению сложности.
Ресурсоемкость вычислений: AI-модели требуют значительных ресурсов, а распределенное выполнение усиливает давление на пропускную способность и энергопотребление.
Регуляторная неопределенность: значительные различия в законодательстве различных регионов, сложная ответственность за децентрализованные системы.
Фрагментация: отсутствие централизованного контроля может привести к неунифицированным стандартам и неравномерному участию.
Безопасность и надежность: децентрализованные системы по-прежнему подвержены атакам, таким как манипуляция данными, отравление моделей и т.д.
Сложный пользовательский опыт: управление приватными ключами, работа с несколькими интерфейсами и другие факторы мешают распространению.
Эти проблемы действительно существуют, но их можно преодолеть. Модульная архитектура некоторых Блокчейн платформ предоставляет мощную совместную безопасность и родную интероперабельность, позволяя различным сетям сосредоточиться на конкретных вызовах, одновременно сотрудничая в экосистеме, поддерживая ответственное развитие и совместное управление рисками.
Децентрализованное применение ИИ
Децентрализованный ИИ уже не ограничивается теоретической стадией. Некоторые проекты Web3 на практике демонстрируют, как распределенный интеллект способствует развитию приложений, а некоторые Блокчейн платформы играют в этом ключевую роль. Вот несколько примеров проектов, строящих децентрализованный ИИ:
Acurast: Позволяет обычным людям превратить неиспользуемые мобильные телефоны и другие устройства в часть безопасного, децентрализованного облака. Пользователи могут получать вознаграждения, предоставляя неиспользуемые вычислительные мощности. Разработчики используют эти ресурсы для выполнения задач, связанных с конфиденциальностью, без необходимости полагаться на серверы крупных технологических компаний, тем самым создавая интернет, более ориентированный на конфиденциальность и человечество.
OriginTrail: Операция на основе децентрализованной сети знаний, соединяющая и организующая надежные данные из таких областей, как цепочка поставок, образование и т.д. Это похоже на общую базу фактов, в которую любой может внести свой вклад или проверить, но ни одна компания не может контролировать. Это помогает проверять такие данные, как происхождение продукта или подлинность сертификатов, без необходимости полагаться на централизованные учреждения.
Phala: Строит уровень конфиденциальности для Web3. Он позволяет разработчикам запускать смарт-контракты в среде конфиденциальных вычислений, даже если приложения используют чувствительные данные (, такие как идентификационная или медицинская информация ), эти данные могут оставаться приватными. Это можно рассматривать как безопасное рабочее пространство, недоступное для создателей приложений.
PEAQ: предоставляет инфраструктуру для машинной экономики, позволяя людям и устройствам выполнять реальные задачи и получать вознаграждение, способствуя развитию децентрализованной физической инфраструктуры. Это похоже на машинный вариант экономики наемного труда. Например, роботы могут заряжать электромобили или датчики могут сообщать о качестве воздуха, оба могут получать вознаграждение через сеть. PEAQ упрощает координацию и процесс вознаграждения для такой машинной работы.
Bittensor: Создан открытый рынок, где AI модели конкурируют и сотрудничают, предоставляя наилучший результат. Любой может присоединиться к сети, внести вычислительную мощность, обучить модели или оценить производительность. Система вознаграждает ценные вклады с помощью механизма токенов, создавая самосовершенствующуюся, устойчива к цензуре и не зависящую от централизованного контроля экономику AI.
Заключение
Децентрализованный ИИ не только является технологическим革新ом, но и изменением ценностей. Он бросает вызов мнению о том, что искусственным интеллектом должны управлять лишь немногие компании, предлагая более открытые и более ответственные альтернативы. Эти системы децентрализуют власть, защищают конфиденциальность и приглашают глобальное участие в совместном формировании инструментов, меняющих мир.
Блокчейн технология делает все это возможным. Координируя обновления, защищая данные и вознаграждая участников, она закладывает основу для по своей природе прозрачной AI системы. Некоторые блокчейн платформы также добавляют модульный инфраструктурный уровень, позволяя специализированным сетям выделяться в своих функциях, одновременно извлекая выгоду из встроенных характеристик и сохраняя бесшовную интероперацию в более широком экосистеме. Эта гибкость позволяет децентрализованным AI системам постоянно эволюционировать и расширяться, не жертвуя безопасностью, производительностью или пользовательской автономией.
От конфиденциальных вычислений до децентрализованного управления данными, некоторые экосистемы Блокчейн уже имеют несколько проектов, реализующих эти принципы, и это всего лишь начало. Децентрализованный ИИ обещает преобразовать будущее развития искусственного интеллекта, делая его более открытым, прозрачным и справедливым.