Merkeziyetsizlik AI: Blok Zinciri ile İlerleyen Yapay Zeka Yeni Paradigması

Yapay zeka artık her yerde, belgeleri hızlı bir şekilde analiz etmemize, yaratıcı fikirler üzerinde beyin fırtınası yapmamıza, kişiselleştirilmiş içerikler üretmemize ve hatta bazı hassas soruları yanıtlamamıza yardımcı oluyor. Ancak, yapay zekanın güçlü olmasına rağmen, birçok endişeyi de beraberinde getiriyor.

Şu anda önde gelen AI modelleri az sayıda teknoloji devinin elinde bulunuyor ve iç işleyiş mekanizmaları belirsiz. Eğitim verilerinin kaynağını, karar alma süreçlerini ve model güncellemeleri sırasında kimin fayda sağladığını bilemiyoruz; yaratıcılar genellikle hak ettikleri tanınmayı ve karşılığı alamıyorlar. Ön yargılar sessizce sızıyor ve geleceğimizi şekillendiren araçlar gizlice kontrol ediliyor.

Bu nedenle, insanlar AI'nın gelişim yönüne dair sorgulamalar yapmaya başladı, gizlilik ihlalleri, sahte bilgi yayılması, şeffaflık eksikliği ve AI eğitimi ile gelir dağıtımının birkaç şirket tarafından tekelleştirilmesi konularında endişelerini dile getirdiler. Bu kaygılar, daha şeffaf, gizlilik korumaya daha fazla önem veren ve daha açık katılıma sahip sistemlere olan talebi artırdı.

Merkeziyetsizlik AI( DeAI) bu sorunları çözmek için yeni bir yaklaşım sunuyor. Bu tür sistemler verileri, hesaplamaları ve yönetimi dağıtarak AI modellerini daha sorumlu, daha şeffaf ve daha kapsayıcı hale getiriyor. Katkıda bulunanlar adil bir geri dönüş elde edebilir, topluluk bu güçlü araçların gelişim yönünü birlikte belirleyebilir. Bazı blok zinciri platformları, geniş kitlelere hizmet edecek adil merkeziyetsiz AI sistemleri inşa etmek için altyapı sağlamaya başladı, bu sistemler azınlık elitler için değil.

Merkeziyetsizlik AI'nın Doğası ve Geleneksel AI ile Farkları

Mevcut çoğu AI sistemi merkeziyettir, tek bir şirket veri toplama, model eğitimi ve çıktı kontrolü gibi süreçlerin tamamını kontrol etmektedir. Bu model genellikle kamu denetimine kapalıdır, kullanıcılar modelin inşa sürecini ve potansiyel önyargıları anlayamaz.

Buna karşılık, Merkeziyetsiz AI tamamen farklı bir mimari benimsemektedir. Veriler çeşitli düğümlerde dağınık bir şekilde depolanmakta, model topluluk veya protokol tarafından ortaklaşa yönetilmektedir, güncelleme süreci ise açık ve şeffaftır. Bu modelde, sistem kamu işbirliği ile inşa edilmektedir, belirgin kurallar ve katılım teşvik mekanizmaları ile, kapalı bir kara kutu tarafından kontrol edilmek yerine.

Bir örnek vermek gerekirse: Geleneksel AI, özel bir vakıf tarafından yönetilen bir müze gibidir; sergileri ziyaret edebilirsiniz, hatta verilerinizin nasıl kullanıldığını görebilirsiniz, ancak sergi düzeninin nasıl olacağına karar veremezsiniz, katkılarınız için tanınma veya ödül almazsınız, karar alma süreci şeffaf değildir ve çoğu iç bilgi bilinmemektedir.

Merkeziyetsizlik AI, küresel bir topluluk tarafından ortaklaşa inşa edilen açık bir sanat sergisi gibidir. Sanatçılar, tarihçiler ve sıradan vatandaşlar, yaratıcılıklarını katkıda bulunur, verileri paylaşır ve küratörlüğe katılırlar. Her katkı izlenebilir ve şeffafdır, katkıda bulunanlar sergiyi geliştirdikleri için ödüllendirilirler. Bu yapı, kullanıcı korumasını ve hesap verebilirliği güçlendirmeye yardımcı olur, bu da günümüzde AI alanında en acil ihtiyaçtır.

Merkeziyetsizlik AI'nın Önemi

Merkezi AI kontrol modeli ciddi sorunlar getirmektedir. Az sayıda şirket model üzerinde hakimiyet sağladığında, modelin ne öğreneceğine, nasıl davranacağına ve erişim izinlerine karar verebilir, bu da aşağıdaki riskleri doğurur:

• Aşırı güç yoğunlaşması: Az sayıda şirket AI gelişim yönünü belirliyor, kamu denetiminden yoksun.
• Algoritma Önyargısı: Veri ve bakış açıları sınırlı olduğunda, sistemin adaletsiz ve dışlayıcı olmasına neden olabilir.
• Kullanıcı kontrolünü kaybeder: İnsanlar veri katkısında bulunur ancak bunun nasıl kullanılacağına karar verme yetkisine sahip değildir ve karşılığında herhangi bir ödül almazlar.
• Yenilik kısıtlı: Merkezi kontrol modelin çeşitliliğini ve deney alanını sınırlamaktadır.

Merkeziyetsiz AI, sahiplik ve kontrolü dağıtarak daha şeffaf, adil ve yenilikçi AI sistemleri oluşturma yolunu açmaktadır. Küresel katkıcılar, modelleri birlikte şekillendirerek daha geniş perspektifleri yansıtmasını sağlamaktadır. Şeffaflık da kritik bir rol oynamakta, birçok merkeziyetsiz AI sistemi açık kaynak ilkelerini benimsemekte, kod ve eğitim yöntemlerini halka açarak modellerin denetlenmesini, sorunların tespit edilmesini ve güvenin kurulmasını kolaylaştırmaktadır.

Ancak, açık kaynaklı AI her zaman merkeziyetsizlikle eşit değildir. Modeller açık kaynak olabilir, ancak yine de merkezi altyapıya bağımlı olabilir veya gizlilik koruma mekanizmalarından yoksun olabilir. Her ikisinin de ortak temel özellikleri şeffaflık, erişilebilirlik ve topluluk katılımıdır. Kullanıcılar, veri kontrol haklarından vazgeçmeden katılabilirler, bu da onların aktif katkıda bulunma ve fayda sağlama olasılıklarını artırır. Merkeziyetsizlik her şeyin ilacı değildir, ancak kamu yararına daha uygun, özel şirketlerin etkisini azaltan AI sistemleri inşa etme olanağını açar.

Merkeziyetsizlik AI'nin Çalışma Prensibi

Merkeziyetsizlik AI, dağıtık sistemler ile merkezi kontrolü ortadan kaldırarak bağımsız düğüm ağlarında model eğitimi, optimizasyonu ve dağıtımı gerçekleştirir, tek nokta arızalarını önler, şeffaflığı artırır ve daha geniş katılımları teşvik eder.

Merkeziyetsizlik AI'yi destekleyen anahtar teknolojiler şunlardır:

• Federal Öğrenme: AI modellerinin yerel cihazlarda (, örneğin telefonlar, dizüstü bilgisayarlar ) üzerinde veri öğrenmesini sağlar, hassas bilgileri merkezi sunucuya yüklemeden, sadece model güncellemelerini paylaşır. Bu, hem veri gizliliğini korur hem de dağıtık işleme olanak tanır.

• Dağıtık Hesaplama: AI modellerinin eğitim ve çalışma görevlerini ağdaki çok sayıda makineye dağıtmak, binlerce küçük bilgisayarın iş yükünü paylaşması gibidir, hız, verimlilik, ölçeklenebilirlik ve dayanıklılığı artırır.

• Sıfır Bilgi Kanıtı ( ZKP ): Verileri veya işlemleri belirli bir içeriği ifşa etmeden doğrulayan, dağıtık sistemlerin güvenli ve güvenilir olmasını sağlayan bir kriptografik araç.

Blok Zinciri'nin Merkeziyetsizlik AI'daki Rolü

Merkeziyetsizlik AI sistemleri, görevleri koordine etmeyi, verileri korumayı ve katkıda bulunanları ödüllendirmeyi gerektirir, Blok Zinciri bu alanda kritik altyapıyı sağlar:

• Akıllı Sözleşme: Ödeme veya model güncellemeleri gibi önceden belirlenmiş şeffaf kuralları otomatik olarak yürütür, insan müdahalesine gerek kalmadan.

• Oracle: Blok zinciri ile dış dünya arasında bir köprü olarak hava durumu, fiyat veya sensör verileri gibi gerçek bilgileri sağlar.

• Merkeziyetsizlik depolama: Eğitim verileri ve model dosyalarının ağda dağıtık bir şekilde depolanmasını sağlar, geleneksel sunuculardan daha fazla değiştirilme, sansür ve tek nokta arızasına karşı dayanıklıdır.

Bazı blok zinciri platformlarının benzersiz mimarisi, farklı ağların gizlilik, hesaplama, yönetişim gibi farklı görevlere odaklanmasına olanak tanırken, birlikte çalışabilirliği korur. Modüler tasarım, merkeziyetsiz AI'nın daha ölçeklenebilir, esnek, güvenli ve verimli olmasını sağlar. Her bir bileşen belirli işlevler için optimize edilirken, aynı zamanda iş birliği yapabilir.

Merkeziyetsizlik AI'nin Avantajları

Merkeziyetsizlik AI sadece bir teknolojik devrim değil, aynı zamanda bir değerler dönüşümüdür. Gizlilik, şeffaflık, adalet, katılım gibi insanlık ortak değerlerini yansıtan sistemler inşa eder ve dezentralizasyon yoluyla aşağıdaki avantajları sağlar:

• Daha iyi gizlilik koruması: Federatif öğrenme, cihaz yerel eğitimi ve sıfır bilgi kanıtları gibi teknolojiler veri gizliliğini etkin bir şekilde sağlamaktadır.

• Dahili Şeffaflık: Açık sistemler denetim, karar izleme ve önyargı tanımlamayı kolaylaştırır.

• Paylaşımlı Yönetim: Topluluk birlikte kurallar, teşvik mekanizmaları ve model evrimi yönünü belirler.

• Adil ekonomik teşvikler: Katkıda bulunanlar, veri sağlama, hesaplama veya model iyileştirmeleri nedeniyle ödüllendirilir.

• Önyargıları azaltmak: Daha çeşitli katkıda bulunanlar kapsayıcı bakış açıları getirir ve kör noktaları azaltır.

• Daha güçlü dayanıklılık: Tek noktada arıza yok, sistemin hacklenmesi veya kapatılması daha zor.

Bazı Blok Zinciri platformlarının modüler mimarisi, bu avantajları desteklemektedir; farklı ağlar gizlilik, hesaplama veya yönetime odaklanabilirken, kesintisiz işbirliği sağlamakta ve merkeziyetsiz AI'nin büyük ölçekli gelişimine yardımcı olmaktadır, güvenlik, kullanıcı özerkliği veya performanstan ödün vermeden.

Zorluklar ve Sınırlamalar

Merkeziyetsiz AI'nin büyük potansiyeline rağmen, birçok zorlukla karşı karşıya kalmaktadır:

• Ölçeklenebilirlik: Büyük model eğitimi, muazzam hesap gücü gerektirir, dağıtık koordinasyon hızın düşmesine veya karmaşıklığın artmasına neden olabilir.

• Hesaplama kaynak yoğun: AI modelleri zaten büyük miktarda kaynak gerektirir, dağıtık çalışma bant genişliği ve enerji tüketimi baskısını artırır.

• Regülasyon belirsizliği: Farklı bölgelerdeki yasaların büyük farklılıkları var, merkeziyetsiz sistemlerin sorumluluk dağılımı karmaşık.

• Parçalanma: Merkeziyetsizlik nedeniyle standartların birliği olmayabilir ve katılımda eşitsizlikler olabilir.

• Güvenlik ve güvenilirlik: Güvensiz sistemler hâlâ saldırılara açıktır, örneğin veri manipülasyonu, model zehirleme vb.

• Kullanıcı deneyimi karmaşık: özel anahtarları yönetmek, birden fazla arayüzle işlem yapmak gibi faktörler yaygınlaşmayı engelliyor.

Bunlar gerçekten var olan zorluklardır, ancak üstesinden gelinemez değildir. Bazı Blok Zinciri platformlarının modüler yapısı, güçlü bir paylaşım güvenliği ve yerel birlikte çalışabilirlik sunarak, farklı ağların belirli zorluklara odaklanmasına olanak tanır, aynı zamanda ekosistem içinde işbirliği yaparak, sorumlu büyümeyi ve risk paylaşımını destekler.

Merkeziyetsizlik AI'nin Pratik Uygulamaları

Merkeziyetsiz AI yalnızca teorik aşamada kalmıyor. Bazı Web3 projeleri, dağıtık aklın uygulama gelişimini nasıl yönlendirdiğini gerçek hayatta gösteriyor ve bazı blok zinciri platformları bu süreçte kritik bir rol oynuyor. İşte merkeziyetsiz AI inşa eden birkaç proje örneği:

• Acurast: Sıradan insanların kullanılmayan telefonlar ve diğer cihazları güvenli, merkeziyetsiz bir bulutun parçası haline getirmelerini sağlar. Kullanıcılar kullanılmayan hesaplama gücünü sağlayarak ödüller kazanabilirler. Geliştiriciler, bu kaynakları büyük teknoloji şirketlerinin sunucularına bağımlı olmadan gizlilik hassas görevleri yürütmek için kullanır, böylece daha gizliliğe odaklı, insan merkezli bir internet yaratır.

• OriginTrail: Merkeziyetsiz bilgi grafiği üzerine çalışan, tedarik zinciri, eğitim gibi alanlardaki güvenilir verileri bağlayan ve organize eden bir platformdur. Herkesin katkıda bulunabileceği veya kontrol edebileceği bir kamu veri havuzuna benzer, ancak tek bir şirketin kontrol edemeyeceği bir yapıya sahiptir. Bu, ürün kaynaklarının veya sertifika doğruluğunun doğrulanması gibi bilgilerin merkezi otoritelere bağımlı olmadan onaylanmasına yardımcı olur.

• Phala: Web3 için gizlilik katmanı inşa ediyor. Geliştiricilerin, uygulamalar hassas veriler ( gibi kimlik veya sağlık bilgileri ) kullansa bile, gizli hesaplama ortamında akıllı sözleşmeler çalıştırmasına olanak tanır. Bunu, uygulama oluşturucularının göremediği güvenli bir çalışma alanı olarak düşünebilirsiniz.

• PEAQ: Makine ekonomisine altyapı sağlayarak, insanların ve cihazların gerçek görevleri tamamlaması yoluyla ödüller kazanmasını sağlıyor ve merkeziyetsizlik fiziksel altyapı gelişimini destekliyor. Bu, makinelerin versiyonu olan bir gig ekonomisine benzer. Örneğin, robotlar elektrikli araçları şarj edebilir veya sensörler hava kalitesini raporlayabilir, ikisi de ağ üzerinden ödül alabilir. PEAQ, bu makine odaklı işlerin koordinasyonunu ve ödüllendirme sürecini basitleştiriyor.

• Bittensor: Açık bir pazar yarattı, burada AI modelleri rekabet eder ve iş birliği yapar, en iyi çıktıları sağlar. Herkes ağa katılabilir, hesaplama gücü sağlayabilir, modelleri eğitebilir veya performansı değerlendirebilir. Sistem, değerli katkıları ödüllendirmek için bir token teşvik mekanizması aracılığıyla, kendini geliştiren, sansüre dayanıklı ve merkezi kontrol bağımlısı olmayan bir AI ekonomisi inşa eder.

Sonuç

Merkeziyetsiz AI sadece bir teknolojik yenilik değil, aynı zamanda bir değerler değişimidir. Az sayıda şirketin yapay zekayı kontrol etmesi gerektiği anlayışını sorgulamakta, daha açık ve daha sorumlu alternatifler sunmaktadır. Bu sistemler gücü dağıtarak, gizliliği korumakta ve dünya üzerinde değişim yaratacak araçların şekillendirilmesine küresel katılımı davet etmektedir.

Blok Zinciri teknolojisi bu her şeyi mümkün kılıyor. Güncellemeleri koordine ederek, verileri koruyarak ve katkıda bulunanları ödüllendirerek, doğası gereği şeffaf AI sistemlerinin temellerini atıyor. Bazı blok zinciri platformları ayrıca, uzmanlaşmış ağların kendi işlevlerinde öne çıkmasını sağlarken, yerel özelliklerden faydalanarak ve daha geniş ekosistemde kesintisiz etkileşimi sürdürerek modüler altyapı katmanları ekliyor. Bu esneklik, merkeziyetsiz AI sistemlerinin güvenlik, performans veya kullanıcı özerkliğinden ödün vermeden sürekli evrimleşmesini ve genişlemesini sağlıyor.

Gizli hesaplamalardan merkeziyetsiz veri yönetimine, bazı blok zinciri ekosistemleri bu prensipleri uygulamaya koyan birçok projeye sahip, ve bu sadece bir başlangıç. Merkeziyetsiz AI, yapay zekanın gelecekteki gelişim yönünü yeniden şekillendirmeyi vaat ediyor, daha açık, şeffaf ve adil hale getiriyor.