Децентралізоване AI: Блокчейн, що просуває нову парадигму штучного інтелекту
Штучний інтелект уже всюди, допомагаючи нам швидко аналізувати документи, генерувати ідеї, створювати персоналізований контент, а також відповідати на деякі чутливі питання. Однак, незважаючи на потужні можливості ШІ, існує чимало занепокоєнь.
Наразі основні моделі ШІ знаходяться в руках невеликої кількості технологічних гігантів, а їх внутрішній механізм роботи є непрозорим. Ми не знаємо, звідки беруться дані для навчання, який процес ухвалення рішень, і хто отримує вигоду під час оновлення моделей, а творці часто не отримують належного визнання і винагороди. Упередження непомітно проникають, а інструменти, які формують наше майбутнє, контролюються в тіні.
Тому люди почали ставити під сумнів напрямок розвитку AI, побоюючись витоку приватності, поширення фальшивої інформації, відсутності прозорості, а також монополізації навчання AI та розподілу прибутків невеликою кількістю компаній. Ці побоювання сприяли зростанню попиту на більш прозорі, більш орієнтовані на захист приватності та більш відкриті до участі системи.
Децентралізація AI(DeAI) пропонує нові підходи до вирішення цих проблем. Ці системи децентралізують дані, обчислення і управління, роблячи AI моделі більш відповідальними, прозорими та інклюзивними. Учасники можуть отримувати справедливу винагороду, а громада може спільно визначати напрямок розвитку цих потужних інструментів. Деякі платформи блокчейн вже почали надавати інфраструктуру для створення справедливих децентралізованих AI систем, які будуть слугувати широким масам, а не лише невеликій еліті.
Суть децентралізованого ШІ та його відмінності від традиційного ШІ
Наразі більшість систем штучного інтелекту є централізованими, одна компанія контролює весь процес збору даних, навчання моделей та контролю виходу. Така модель зазвичай не підлягає громадському нагляду, користувачі не можуть зрозуміти процес побудови моделі та потенційні упередження.
На відміну від цього, децентралізований AI використовує зовсім іншу архітектуру. Дані розподілені по різних вузлах, модель спільно управляється спільнотою або протоколом, а процес оновлення є відкритим і прозорим. У цій моделі система будується в умовах відкритої співпраці, з чіткими правилами та механізмами заохочення участі, а не контролюється закритим чорним ящиком.
Наприклад: традиційний ШІ - це музей, що управляється приватним фондом; ви можете відвідати експонати, навіть побачити, як використовуються ваші дані, але не можете вирішувати, як організовано виставку, і не отримаєте визнання чи винагороду за свій внесок, процес ухвалення рішень не є прозорим, більшість внутрішньої інформації залишається невідомою.
А децентралізований ШІ подібний до відкритої художньої виставки, що спільно створюється глобальною спільнотою. Художники, історики та звичайні громадяни спільно вносять ідеї, діляться даними, беруть участь у плануванні. Кожен внесок є відслідковуваним і прозорим, а внесники отримують винагороду за покращення виставки. Така структура допомагає зміцнити захист користувачів і підзвітність, що є найбільш нагальною потребою в сучасній сфері ШІ.
Важливість децентралізованого ШІ
Концентрація контролю над штучним інтелектом створює серйозні проблеми. Коли кілька компаній контролюють моделі, вони можуть вирішувати, що буде вивчено, яким чином вони поведуться та які права доступу будуть надані, що може призвести до наступних ризиків:
Надмірна концентрація влади: невелика кількість компаній домінує у напрямку розвитку штучного інтелекту, відсутній громадський контроль.
Упередженість алгоритму: обмежені дані та перспективи можуть призвести до несправедливості та виключення системи.
Користувачі втрачають контроль: людина вносить дані, але не має права вирішувати, як їх використовувати, і не отримує відповідної винагороди.
Обмежена інновація: централізований контроль обмежує різноманітність моделей та простір для експериментів.
Децентралізоване AI відкриває шлях до створення більш прозорих, справедливих та інноваційних систем AI, розподіляючи власність та контроль. Глобальні учасники можуть спільно формувати моделі, забезпечуючи їх відображення більш широких перспектив. Прозорість також відіграє ключову роль, багато систем децентралізованого AI використовують принципи відкритого коду, публікуючи код та 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 механізмів захисту приватності. Спільними основними характеристиками обох є прозорість, доступність та участь громади. Користувачі можуть брати участь, не відмовляючись від контролю над даними, що робить їх більш схильними активно вкладати та отримувати вигоду. Децентралізація не є універсальною панацеєю, але вона відкриває можливості для створення систем штучного інтелекту, які краще відповідають суспільним інтересам і зменшують вплив приватних компаній.
Децентралізація AI: принципи роботи
Децентралізація AI використовує розподілені системи для заміни централізованого контролю, проводить навчання, оптимізацію та розгортання моделей у мережі незалежних вузлів, уникати одноточкових збоїв, підвищувати прозорість, заохочувати більш широку участь.
Ключові технології, що підтримують Децентралізацію AI, включають:
Федеративне навчання: дозволяє AI-моделям навчатися на локальних пристроях (, таких як смартфони, ноутбуки ), не завантажуючи чутливу інформацію на центральний сервер, а лише обмінюючись оновленнями моделей. Це як захищає конфіденційність даних, так і реалізує розподілену обробку.
Розподілені обчислення: розподіл навчання та виконання завдань AI-моделей на кілька машин у мережі, що еквівалентно тисячам малих комп'ютерів, які виконують роботу, підвищуючи швидкість, ефективність, масштабованість та стійкість.
Нульові знання ( ZKP ): криптографічний інструмент, який може перевіряти дані або операції без розкриття конкретного змісту, забезпечуючи безпеку та надійність розподілених систем.
Блокчейн в Децентралізації AI
Децентралізовані AI системи потребують координації завдань, захисту даних та винагороди внесків, Блокчейн у цьому забезпечує ключову інфраструктуру:
Смарт-контракт: автоматичне виконання заздалегідь визначених прозорих правил, таких як оплата або оновлення моделі, без людського втручання.
Оркул: як міст між Блокчейн та зовнішнім світом, надає реальну інформацію, таку як погода, ціни або дані з датчиків.
Децентралізоване зберігання: дозволяє розподілити навчальні дані та файли моделей по мережі, що робить їх більш стійкими до змін, цензури та одноточкових збоїв, ніж традиційні сервери.
Деякі платформи Блокчейн мають унікальну архітектуру, яка підтримує ці системи, дозволяючи різним мережам зосереджуватися на різних завданнях, таких як приватність, обчислення, управління тощо, одночасно зберігаючи взаємодію. Модульний дизайн робить Децентралізований ШІ більш масштабованим, гнучким, безпечним і ефективним. Кожен компонент оптимізований для конкретних функцій, але в той же час може працювати разом.
Децентралізація AI's переваги
Децентралізований ШІ не лише є технічною революцією, а й зміною цінностей. Він створює систему, що відображає спільні людські цінності, такі як приватність, прозорість, справедливість, участь, реалізуючи такі переваги через децентралізацію:
Кращий захист конфіденційності: технології, такі як федеративне навчання, локальне навчання на пристроях та нульові знання, ефективно забезпечують конфіденційність даних.
Вбудована прозорість: відкрита система полегшує аудит, відстеження рішень та виявлення упередженості.
Спільне управління: спільнота визначає правила, механізми заохочення та напрямки еволюції моделей.
Справедливі економічні стимули: учасники отримують винагороду за надання даних, обчислень або покращень моделей.
Зменшення упереджень: більш різноманітні учасники приносять інклюзивні погляди, зменшуючи сліпі зони.
Сильніша стійкість: відсутність єдиної точки відмови, система важче піддається атакам або закриттю.
Деякі модульні архітектури платформ Блокчейн підтримують ці переваги, різні мережі можуть зосередитися на приватності, обчисленнях або управлінні, одночасно забезпечуючи безперешкдну співпрацю, що сприяє Децентралізації масового розвитку штучного інтелекту без жертвування безпекою, автономією користувачів або продуктивністю.
Виклики та обмеження
Хоча потенціал Децентралізації AI величезний, проте він все ще стикається з багатьма викликами:
Масштабованість: навчання великих моделей потребує величезної обчислювальної потужності, розподілена координація може призвести до зниження швидкості або підвищення складності.
Витратоздатність обчислювальних ресурсів: Моделі штучного інтелекту вимагають значних ресурсів, а розподілене виконання ще більше посилює тиск на пропускну здатність і споживання енергії.
Невизначеність регулювання: велика різниця в законодавстві різних регіонів, складність відповідальності децентралізованих систем.
Фрагментація: нестача централізованого регулювання може призвести до відсутності єдиних стандартів та нерівномірної участі.
Безпека та надійність: децентралізовані системи все ще піддаються атакам, таким як маніпуляція даними, отруєння моделей тощо.
Складний користувацький досвід: управління приватними ключами, робота з кількома інтерфейсами та інші фактори заважають поширенню.
Ці всі справжні проблеми, але вони не є непереборними. Модульна архітектура деяких Блокчейн-платформ забезпечує потужну спільну безпеку та нативну взаємодію, що дозволяє різним мережам зосереджуватися на конкретних викликах, при цьому співпрацюючи в рамках екосистеми, підтримуючи відповідальний ріст і спільний ризик.
Децентралізація AI в реальному застосуванні
Децентралізований AI вже не лише на теоретичному етапі. Деякі проекти Web3 демонструють, як розподілений інтелект сприяє розвитку застосунків, а певні Блокчейн платформи відіграють у цьому ключову роль. Нижче наведено кілька прикладів проектів, які будують децентралізований AI:
Acurast: Дозволяє звичайним людям перетворювати невикористані мобільні телефони та інші пристрої на частину безпечного, децентралізованого хмарного середовища. Користувачі можуть отримувати винагороду за надання невикористаних обчислювальних потужностей. Розробники використовують ці ресурси для виконання завдань, чутливих до конфіденційності, без необхідності покладатися на сервери великих технологічних компаній, створюючи таким чином інтернет, що більше орієнтований на конфіденційність та людину.
OriginTrail: працює на основі децентралізованої знаннявого графу, з'єднуючи та організовуючи надійні дані в таких сферах, як постачальницький ланцюг, освіта тощо. Це подібно до публічної бази фактів, куди будь-хто може вносити чи перевіряти інформацію, але жодна компанія не може контролювати її. Це допомагає перевіряти походження продуктів або достовірність сертифікатів без необхідності покладатися на централізовані установи.
Phala: Працює над створенням рівня конфіденційності для Web3. Він дозволяє розробникам виконувати смарт-контракти в середовищі конфіденційних обчислень, навіть якщо програми використовують чутливі дані (, такі як особисті або медичні дані ), ці дані залишаються конфіденційними. Це можна вважати безпечним робочим простором, в якому творці додатків не можуть підглядати.
PEAQ: забезпечує інфраструктуру для машинної економіки, дозволяючи людям та пристроям отримувати винагороду за виконання реальних завдань, сприяючи розвитку Децентралізація фізичної інфраструктури. Це схоже на машинну версію гіг-економіки. Наприклад, роботи можуть заряджати електричні автомобілі або сенсори можуть повідомляти про якість повітря, обидва можуть отримувати винагороду через мережу. PEAQ спрощує координацію та процес отримання винагороди для такої роботи, що керується машинами.
Bittensor: створено відкритий ринок, де AI-моделі змагаються та співпрацюють, щоб надати найкращий вихід. Будь-хто може приєднатися до мережі, вносячи обчислювальну потужність, тренуючи моделі або оцінюючи продуктивність. Система винагороджує цінні внески через токенізовану систему стимулювання, створюючи самовдосконалюючу, стійку до цензури та незалежну від централізованого контролю AI-економіку.
Висновок
Децентралізоване AI не лише технологічна інновація, а й зміна цінностей. Воно кидає виклик уявленню, що штучний інтелект має контролюватися небагатьма компаніями, пропонуючи більш відкриті та відповідальні альтернативи. Ці системи розподіляють владу, захищають конфіденційність і запрошують глобальну участь у спільному формуванні інструментів, що змінюють світ.
Блокчейн технології роблять все це можливим. Координуючи оновлення, захищаючи дані та винагороджуючи учасників, вона закладає основи для природно прозорих AI систем. Деякі платформи блокчейн також додають модульний рівень інфраструктури, що дозволяє спеціалізованим мережам виділятися у своїх функціях, при цьому отримуючи вигоду від вбудованих характеристик та зберігаючи безшовну взаємодію в більш широкій екосистемі. Ця гнучкість дозволяє децентралізованим AI системам безперервно еволюціонувати та розширюватися, не жертвуючи безпекою, продуктивністю або автономією користувачів.
Від конфіденційних обчислень до децентралізованого управління даними, деякі екосистеми блокчейн вже мають кілька проектів, які реалізують ці принципи на практиці, і це лише початок. Децентралізований ШІ має потенціал перетворити майбутній напрямок розвитку штучного інтелекту, зробивши його більш відкритим, прозорим і справедливим.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
8 лайків
Нагородити
8
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
HodlTheDoor
· 12год тому
Ти думаєш, що web3 може вирішити проблему монополії?
Переглянути оригіналвідповісти на0
MintMaster
· 12год тому
Технологічні гіганти не можуть собі цього дозволити
Переглянути оригіналвідповісти на0
ProposalManiac
· 12год тому
Не що інше, як ще один раунд гри за децентралізацію влади... DAO не показав кращого управління, ніж великі гравці.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SeasonedInvestor
· 13год тому
Коли ці гігантські компанії нарешті почнуть приносити хоч трохи прибутку...
Децентралізована AI: Блокчейн-орієнтована нова парадигма AI
Децентралізоване AI: Блокчейн, що просуває нову парадигму штучного інтелекту
Штучний інтелект уже всюди, допомагаючи нам швидко аналізувати документи, генерувати ідеї, створювати персоналізований контент, а також відповідати на деякі чутливі питання. Однак, незважаючи на потужні можливості ШІ, існує чимало занепокоєнь.
Наразі основні моделі ШІ знаходяться в руках невеликої кількості технологічних гігантів, а їх внутрішній механізм роботи є непрозорим. Ми не знаємо, звідки беруться дані для навчання, який процес ухвалення рішень, і хто отримує вигоду під час оновлення моделей, а творці часто не отримують належного визнання і винагороди. Упередження непомітно проникають, а інструменти, які формують наше майбутнє, контролюються в тіні.
Тому люди почали ставити під сумнів напрямок розвитку AI, побоюючись витоку приватності, поширення фальшивої інформації, відсутності прозорості, а також монополізації навчання AI та розподілу прибутків невеликою кількістю компаній. Ці побоювання сприяли зростанню попиту на більш прозорі, більш орієнтовані на захист приватності та більш відкриті до участі системи.
Децентралізація AI(DeAI) пропонує нові підходи до вирішення цих проблем. Ці системи децентралізують дані, обчислення і управління, роблячи AI моделі більш відповідальними, прозорими та інклюзивними. Учасники можуть отримувати справедливу винагороду, а громада може спільно визначати напрямок розвитку цих потужних інструментів. Деякі платформи блокчейн вже почали надавати інфраструктуру для створення справедливих децентралізованих AI систем, які будуть слугувати широким масам, а не лише невеликій еліті.
Суть децентралізованого ШІ та його відмінності від традиційного ШІ
Наразі більшість систем штучного інтелекту є централізованими, одна компанія контролює весь процес збору даних, навчання моделей та контролю виходу. Така модель зазвичай не підлягає громадському нагляду, користувачі не можуть зрозуміти процес побудови моделі та потенційні упередження.
На відміну від цього, децентралізований AI використовує зовсім іншу архітектуру. Дані розподілені по різних вузлах, модель спільно управляється спільнотою або протоколом, а процес оновлення є відкритим і прозорим. У цій моделі система будується в умовах відкритої співпраці, з чіткими правилами та механізмами заохочення участі, а не контролюється закритим чорним ящиком.
Наприклад: традиційний ШІ - це музей, що управляється приватним фондом; ви можете відвідати експонати, навіть побачити, як використовуються ваші дані, але не можете вирішувати, як організовано виставку, і не отримаєте визнання чи винагороду за свій внесок, процес ухвалення рішень не є прозорим, більшість внутрішньої інформації залишається невідомою.
А децентралізований ШІ подібний до відкритої художньої виставки, що спільно створюється глобальною спільнотою. Художники, історики та звичайні громадяни спільно вносять ідеї, діляться даними, беруть участь у плануванні. Кожен внесок є відслідковуваним і прозорим, а внесники отримують винагороду за покращення виставки. Така структура допомагає зміцнити захист користувачів і підзвітність, що є найбільш нагальною потребою в сучасній сфері ШІ.
Важливість децентралізованого ШІ
Концентрація контролю над штучним інтелектом створює серйозні проблеми. Коли кілька компаній контролюють моделі, вони можуть вирішувати, що буде вивчено, яким чином вони поведуться та які права доступу будуть надані, що може призвести до наступних ризиків:
Децентралізоване AI відкриває шлях до створення більш прозорих, справедливих та інноваційних систем AI, розподіляючи власність та контроль. Глобальні учасники можуть спільно формувати моделі, забезпечуючи їх відображення більш широких перспектив. Прозорість також відіграє ключову роль, багато систем децентралізованого AI використовують принципи відкритого коду, публікуючи код та 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 механізмів захисту приватності. Спільними основними характеристиками обох є прозорість, доступність та участь громади. Користувачі можуть брати участь, не відмовляючись від контролю над даними, що робить їх більш схильними активно вкладати та отримувати вигоду. Децентралізація не є універсальною панацеєю, але вона відкриває можливості для створення систем штучного інтелекту, які краще відповідають суспільним інтересам і зменшують вплив приватних компаній.
Децентралізація AI: принципи роботи
Децентралізація AI використовує розподілені системи для заміни централізованого контролю, проводить навчання, оптимізацію та розгортання моделей у мережі незалежних вузлів, уникати одноточкових збоїв, підвищувати прозорість, заохочувати більш широку участь.
Ключові технології, що підтримують Децентралізацію AI, включають:
Федеративне навчання: дозволяє AI-моделям навчатися на локальних пристроях (, таких як смартфони, ноутбуки ), не завантажуючи чутливу інформацію на центральний сервер, а лише обмінюючись оновленнями моделей. Це як захищає конфіденційність даних, так і реалізує розподілену обробку.
Розподілені обчислення: розподіл навчання та виконання завдань AI-моделей на кілька машин у мережі, що еквівалентно тисячам малих комп'ютерів, які виконують роботу, підвищуючи швидкість, ефективність, масштабованість та стійкість.
Нульові знання ( ZKP ): криптографічний інструмент, який може перевіряти дані або операції без розкриття конкретного змісту, забезпечуючи безпеку та надійність розподілених систем.
Блокчейн в Децентралізації AI
Децентралізовані AI системи потребують координації завдань, захисту даних та винагороди внесків, Блокчейн у цьому забезпечує ключову інфраструктуру:
Смарт-контракт: автоматичне виконання заздалегідь визначених прозорих правил, таких як оплата або оновлення моделі, без людського втручання.
Оркул: як міст між Блокчейн та зовнішнім світом, надає реальну інформацію, таку як погода, ціни або дані з датчиків.
Децентралізоване зберігання: дозволяє розподілити навчальні дані та файли моделей по мережі, що робить їх більш стійкими до змін, цензури та одноточкових збоїв, ніж традиційні сервери.
Деякі платформи Блокчейн мають унікальну архітектуру, яка підтримує ці системи, дозволяючи різним мережам зосереджуватися на різних завданнях, таких як приватність, обчислення, управління тощо, одночасно зберігаючи взаємодію. Модульний дизайн робить Децентралізований ШІ більш масштабованим, гнучким, безпечним і ефективним. Кожен компонент оптимізований для конкретних функцій, але в той же час може працювати разом.
Децентралізація AI's переваги
Децентралізований ШІ не лише є технічною революцією, а й зміною цінностей. Він створює систему, що відображає спільні людські цінності, такі як приватність, прозорість, справедливість, участь, реалізуючи такі переваги через децентралізацію:
Кращий захист конфіденційності: технології, такі як федеративне навчання, локальне навчання на пристроях та нульові знання, ефективно забезпечують конфіденційність даних.
Вбудована прозорість: відкрита система полегшує аудит, відстеження рішень та виявлення упередженості.
Спільне управління: спільнота визначає правила, механізми заохочення та напрямки еволюції моделей.
Справедливі економічні стимули: учасники отримують винагороду за надання даних, обчислень або покращень моделей.
Зменшення упереджень: більш різноманітні учасники приносять інклюзивні погляди, зменшуючи сліпі зони.
Сильніша стійкість: відсутність єдиної точки відмови, система важче піддається атакам або закриттю.
Деякі модульні архітектури платформ Блокчейн підтримують ці переваги, різні мережі можуть зосередитися на приватності, обчисленнях або управлінні, одночасно забезпечуючи безперешкдну співпрацю, що сприяє Децентралізації масового розвитку штучного інтелекту без жертвування безпекою, автономією користувачів або продуктивністю.
Виклики та обмеження
Хоча потенціал Децентралізації AI величезний, проте він все ще стикається з багатьма викликами:
Масштабованість: навчання великих моделей потребує величезної обчислювальної потужності, розподілена координація може призвести до зниження швидкості або підвищення складності.
Витратоздатність обчислювальних ресурсів: Моделі штучного інтелекту вимагають значних ресурсів, а розподілене виконання ще більше посилює тиск на пропускну здатність і споживання енергії.
Невизначеність регулювання: велика різниця в законодавстві різних регіонів, складність відповідальності децентралізованих систем.
Фрагментація: нестача централізованого регулювання може призвести до відсутності єдиних стандартів та нерівномірної участі.
Безпека та надійність: децентралізовані системи все ще піддаються атакам, таким як маніпуляція даними, отруєння моделей тощо.
Складний користувацький досвід: управління приватними ключами, робота з кількома інтерфейсами та інші фактори заважають поширенню.
Ці всі справжні проблеми, але вони не є непереборними. Модульна архітектура деяких Блокчейн-платформ забезпечує потужну спільну безпеку та нативну взаємодію, що дозволяє різним мережам зосереджуватися на конкретних викликах, при цьому співпрацюючи в рамках екосистеми, підтримуючи відповідальний ріст і спільний ризик.
Децентралізація AI в реальному застосуванні
Децентралізований AI вже не лише на теоретичному етапі. Деякі проекти Web3 демонструють, як розподілений інтелект сприяє розвитку застосунків, а певні Блокчейн платформи відіграють у цьому ключову роль. Нижче наведено кілька прикладів проектів, які будують децентралізований AI:
Acurast: Дозволяє звичайним людям перетворювати невикористані мобільні телефони та інші пристрої на частину безпечного, децентралізованого хмарного середовища. Користувачі можуть отримувати винагороду за надання невикористаних обчислювальних потужностей. Розробники використовують ці ресурси для виконання завдань, чутливих до конфіденційності, без необхідності покладатися на сервери великих технологічних компаній, створюючи таким чином інтернет, що більше орієнтований на конфіденційність та людину.
OriginTrail: працює на основі децентралізованої знаннявого графу, з'єднуючи та організовуючи надійні дані в таких сферах, як постачальницький ланцюг, освіта тощо. Це подібно до публічної бази фактів, куди будь-хто може вносити чи перевіряти інформацію, але жодна компанія не може контролювати її. Це допомагає перевіряти походження продуктів або достовірність сертифікатів без необхідності покладатися на централізовані установи.
Phala: Працює над створенням рівня конфіденційності для Web3. Він дозволяє розробникам виконувати смарт-контракти в середовищі конфіденційних обчислень, навіть якщо програми використовують чутливі дані (, такі як особисті або медичні дані ), ці дані залишаються конфіденційними. Це можна вважати безпечним робочим простором, в якому творці додатків не можуть підглядати.
PEAQ: забезпечує інфраструктуру для машинної економіки, дозволяючи людям та пристроям отримувати винагороду за виконання реальних завдань, сприяючи розвитку Децентралізація фізичної інфраструктури. Це схоже на машинну версію гіг-економіки. Наприклад, роботи можуть заряджати електричні автомобілі або сенсори можуть повідомляти про якість повітря, обидва можуть отримувати винагороду через мережу. PEAQ спрощує координацію та процес отримання винагороди для такої роботи, що керується машинами.
Bittensor: створено відкритий ринок, де AI-моделі змагаються та співпрацюють, щоб надати найкращий вихід. Будь-хто може приєднатися до мережі, вносячи обчислювальну потужність, тренуючи моделі або оцінюючи продуктивність. Система винагороджує цінні внески через токенізовану систему стимулювання, створюючи самовдосконалюючу, стійку до цензури та незалежну від централізованого контролю AI-економіку.
Висновок
Децентралізоване AI не лише технологічна інновація, а й зміна цінностей. Воно кидає виклик уявленню, що штучний інтелект має контролюватися небагатьма компаніями, пропонуючи більш відкриті та відповідальні альтернативи. Ці системи розподіляють владу, захищають конфіденційність і запрошують глобальну участь у спільному формуванні інструментів, що змінюють світ.
Блокчейн технології роблять все це можливим. Координуючи оновлення, захищаючи дані та винагороджуючи учасників, вона закладає основи для природно прозорих AI систем. Деякі платформи блокчейн також додають модульний рівень інфраструктури, що дозволяє спеціалізованим мережам виділятися у своїх функціях, при цьому отримуючи вигоду від вбудованих характеристик та зберігаючи безшовну взаємодію в більш широкій екосистемі. Ця гнучкість дозволяє децентралізованим AI системам безперервно еволюціонувати та розширюватися, не жертвуючи безпекою, продуктивністю або автономією користувачів.
Від конфіденційних обчислень до децентралізованого управління даними, деякі екосистеми блокчейн вже мають кілька проектів, які реалізують ці принципи на практиці, і це лише початок. Децентралізований ШІ має потенціал перетворити майбутній напрямок розвитку штучного інтелекту, зробивши його більш відкритим, прозорим і справедливим.