Phi tập trung AI: Blockchain thúc đẩy mô hình mới của trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo đã có mặt ở khắp mọi nơi, giúp chúng ta phân tích tài liệu một cách nhanh chóng, tạo ra ý tưởng, tạo ra nội dung cá nhân hóa, thậm chí trả lời một số câu hỏi nhạy cảm. Tuy nhiên, mặc dù AI có chức năng mạnh mẽ, nhưng nó cũng đã dấy lên nhiều lo ngại.
Hiện tại, các mô hình AI chủ yếu nằm trong tay một số công ty công nghệ lớn, và cơ chế vận hành bên trong của chúng không minh bạch. Chúng ta không biết nguồn gốc của dữ liệu đào tạo, quá trình ra quyết định, cũng như ai là người hưởng lợi khi mô hình được nâng cấp, các nhà sáng tạo thường không nhận được sự công nhận và phần thưởng xứng đáng. Định kiến âm thầm len lỏi, trong khi các công cụ định hình tương lai của chúng ta đang được điều khiển trong bóng tối.
Do đó, mọi người bắt đầu đặt câu hỏi về hướng phát triển của AI, lo ngại về việc rò rỉ thông tin cá nhân, sự lan truyền thông tin giả mạo, thiếu minh bạch, và việc đào tạo AI cũng như phân phối lợi nhuận bị một số công ty chiếm giữ. Những lo ngại này đã thúc đẩy nhu cầu về các hệ thống minh bạch hơn, chú trọng đến bảo vệ quyền riêng tư hơn, và có sự tham gia cởi mở hơn.
Phi tập trung AI(DeAI) đã cung cấp những ý tưởng mới để giải quyết những vấn đề này. Các hệ thống như vậy phân tán dữ liệu, tính toán và quản trị, khiến cho 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 nhau quyết định hướng phát triển của những công cụ mạnh mẽ này. Một số nền tảng blockchain đã bắt đầu cung cấp cơ sở hạ tầng để xây dựng các hệ thống AI phi tập trung công bằng, những hệ thống này sẽ phục vụ cho đông đảo người dân, chứ không phải cho một số ít tinh hoa.
Bản chất của AI phi tập trung và sự khác biệt với AI truyền thống
Hiện tại, hầu hết các hệ thống AI đều là phi tập trung, một công ty duy nhất kiểm soát toàn bộ quá trình thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình và kiểm soát đầu ra. Mô hình này thường không chấp nhận sự giám sát của công chúng, người dùng không thể hiểu quá trình xây dựng mô hình và những thiên lệch tiềm ẩn.
So với trước đây, AI phi tập trung áp dụng một kiến trúc hoàn toàn khác. Dữ liệu được lưu trữ phân tán trên các nút, mô hình được cộng đồng hoặc giao thức đồng quản lý, quá trình cập nhật công khai và minh bạch. Trong mô hình này, hệ thống được xây dựng trong sự hợp tác công khai, có quy tắc rõ ràng và cơ chế khuyến khích tham gia, chứ không phải được kiểm soát bởi một hộp đen đóng kín.
Ví dụ: AI truyền thống giống như một bảo tàng do một quỹ tư nhân quản lý, bạn có thể tham quan các hiện vật, thậm chí thấy dữ liệu của mình được sử dụng, nhưng không thể quyết định cách tổ chức triển lãm, cũng không được công nhận hoặc thưởng vì đóng góp, quy trình ra quyết định không minh bạch, hầu hết thông tin nội bộ không được công khai.
Và AI phi tập trung giống như một triển lãm nghệ thuật mở được xây dựng bởi một 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 lập kế hoạch. Mỗi đóng góp đều có thể truy xuất và minh bạch, những người đóng góp được đền bù vì đã cải thiện triển lãm. Cấu trúc này giúp củng cố bảo vệ người dùng và trách nhiệm giải trình, điều mà lĩnh vực AI hiện nay đang rất cần.
Phi tập trung AI的重要性
Mô hình kiểm soát AI tập trung mang lại những vấn đề nghiêm trọng. Khi một số ít công ty nắm giữ mô hình, họ có thể quyết định nội dung, cách thức hoạt động và quyền truy cập của mô hình, điều này có thể dẫn đến những rủi ro sau:
Quyền lực tập trung quá mức: 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 sự bất công và loại trừ của hệ thống.
Người dùng mất quyền kiểm soát: Mọi người đóng góp dữ liệu nhưng không có quyền quyết định cách sử dụng nó, cũng không nhận được phần thưởng tương ứng.
Đổi mới bị hạn chế: Kiểm soát tập trung đã hạn chế sự đa dạng và không gian thử nghiệm của mô hình.
AI Phi tập trung mở ra con đường để xây dựng các hệ thống AI minh bạch, công bằng và đổi mới hơn bằng cách phân tán quyền sở hữu và quyền kiểm soát. Các nhà đóng góp toàn cầu có thể cùng nhau hình thành các mô hình, đảm bảo chúng phản ánh các quan điểm rộng rãi hơn. Tính minh bạch cũng đóng vai trò quan trọng, nhiều hệ thống AI Phi tập trung áp dụng nguyên tắc mã nguồn mở, công khai mã và phương pháp huấn luyện, thuận tiện cho việc kiểm toán mô hình, phát hiện vấn đề và xây dựng niềm tin.
Tuy nhiên, AI mã nguồn mở không luôn đồng nghĩa với phi tập trung. Các mô hình có thể là mã nguồn mở nhưng vẫn phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng tập trung, hoặc thiếu các cơ chế bảo vệ quyền riêng tư. Hai đặc điểm cốt lõi chung của chúng là sự minh bạch, khả năng tiếp cận và sự tham gia của cộng đồng. Người dùng không cần từ bỏ quyền kiểm soát dữ liệu để tham gia, điều này làm tăng khả năng họ đóng góp tích cực và hưởng lợi từ đó. Phi tập trung không phải là thuốc chữa bách bệnh, nhưng nó mở ra khả năng xây dựng các hệ thống AI phù hợp hơn với lợi ích công cộng, giảm bớt ảnh hưởng của các doanh nghiệp tư nhân.
Phi tập trung AI của nguyên lý làm việc
Phi tập trung AI dùng hệ thống phân phối thay thế kiểm soát tập trung, tiến hành đào tạo, tối ưu hóa và triển khai mô hình trong mạng lưới nút độc lập, tránh điểm lỗi 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 mô hình AI học dữ liệu trên thiết bị cục bộ ( như điện thoại, laptop ) mà không cần tải lên thông tin nhạy cảm lên máy chủ trung tâm, chỉ chia sẻ cập nhật mô hình. Điều này vừa bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, vừa thực hiện xử lý phân tán.
Tính toán phân tán: Phân tán việc đào tạo và chạy mô hình AI trên nhiều máy tính trong mạng, tương đương với hàng nghìn máy tính nhỏ cùng chia sẻ công việc, nâng cao tốc độ, hiệu suất, khả năng mở rộng và tính linh hoạt.
Chứng minh không kiến thức ( ZKP ): một công cụ mật mã, có thể xác thực dữ liệu hoặc thao tác mà không tiết lộ nội dung cụ thể, đảm bảo an ninh và độ tin cậy của hệ thống phân tán.
Blockchain trong Phi tập trung AI
Hệ thống AI phi tập trung cần phối hợp nhiệm vụ, bảo vệ dữ liệu và thưởng cho những người đóng góp, Blockchain cung cấp cơ sở hạ tầng chính trong lĩnh vực này:
Hợp đồng thông minh: Tự động thực hiện các quy tắc minh bạch đã được thiết lập trước, như thanh toán hoặc cập nhật mô hình, không cần can thiệp của con người.
Oracle: Là cầu nối giữa Blockchain và thế giới bên ngoài, cung cấp thông tin thực như thời tiết, giá cả hoặc dữ liệu cảm biến.
Phi tập trung lưu trữ: cho phép dữ liệu huấn luyện và tệp mô hình được lưu trữ phân tán trong mạng, chống lại sự can thiệp, kiểm duyệt và lỗi điểm đơn tốt hơn so với máy chủ truyền thống.
Một số nền tảng blockchain có kiến trúc độc đáo hỗ trợ các hệ thống này, cho phép các mạng khác nhau tập trung vào các nhiệm vụ khác nhau như quyền riêng tư, tính toán, quản trị, đồng thời vẫn duy trì khả năng tương tác. Thiết kế mô-đun giúp AI phi tập trung có khả năng mở rộng, linh hoạt, an toàn và hiệu quả hơn. Các thành phần riêng lẻ được tối ưu hóa cho các chức năng cụ thể, đồng thời có thể làm việc cùng nhau.
Ưu điểm của AI phi tập trung
Phi tập trung AI không chỉ là sự biến đổi công nghệ, mà còn là sự chuyển biến trong 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 để đạt được các lợi ích sau:
Bảo vệ quyền riêng tư tốt hơn: Các công nghệ như học liên bang, đào tạo cục bộ trên thiết bị và chứng minh không kiến thức đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu một cách hiệu quả.
Tính minh bạch tích hợp: Hệ thống mở dễ dàng cho việc kiểm toán, theo dõi quyết định và nhận diện thiên kiến.
Quản trị chia sẻ: Cộng đồng cùng nhau xây dựng quy tắc, cơ chế khuyến khích và hướng phát triển mô hình.
Khuyến khích kinh tế công bằng: Những người đóng góp nhận được phần thưởng vì đã cung cấp dữ liệu, tính toán hoặc cải tiến mô hình.
Giảm thiểu sự thiên kiến: Những người đóng góp đa dạng mang đến góc nhìn bao trùm, giảm bớt điểm mù.
Độ bền cao hơn: không có điểm lỗi đơn, hệ thống khó bị tấn công hoặc đóng cửa hơn.
Một số nền tảng Blockchain có kiến trúc mô-đun hỗ trợ những lợi thế này, các mạng khác nhau có thể tập trung vào quyền riêng tư, tính toán hoặc quản trị, đồng thời đạt được sự hợp tác liền mạch, giúp phát triển AI Phi tập trung quy mô lớn mà không hy sinh tính bảo mật, quyền tự quyết của người dùng hoặc hiệu suất.
Thách thức và giới hạn
Mặc dù tiềm năng của AI phi tập trung rất lớn, nhưng vẫn đối mặt với nhiều thách thức:
Khả năng mở rộng: Đào tạo mô hình lớn cần một lượng tính toán khổng lồ, sự phối hợp phân tán có thể dẫn đến giảm tốc độ hoặc tăng độ phức tạp.
Tài nguyên tính toán dày đặc: Mô hình AI vốn đã cần nhiều tài nguyên, việc chạy phân tán càng làm gia tăng áp lực về băng thông và tiêu thụ năng lượng.
Sự không chắc chắn trong quản lý: Sự khác biệt lớn về quy định ở các khu vực khác nhau, trách nhiệm của hệ thống phi tập trung rất phức tạp.
Phân mảnh: Thiếu sự quản lý tập trung có thể dẫn đến tiêu chuẩn không đồng nhất và mức độ tham gia không đều.
An toàn và độ tin cậy: Hệ thống phi tập trung vẫn dễ bị tấn công, như thao túng dữ liệu, tiêm độc mô hình, v.v.
Trải nghiệm người dùng phức tạp: Quản lý khóa riêng, thao tác nhiều giao diện và các yếu tố khác cản trở sự phổ biến.
Những điều này đều là những vấn đề thực sự tồn tại, nhưng không phải là không thể vượt qua. Kiến trúc mô-đun của một số nền tảng Blockchain cung cấp khả năng bảo mật chia sẻ mạnh mẽ và khả năng tương tác gốc, cho phép các mạng khác nhau tập trung vào các thách thức cụ thể, đồng thời hợp tác trong hệ sinh thái, hỗ trợ tăng trưởng có trách nhiệm và chia sẻ rủi ro.
Phi tập trung AI的实际应用
Phi tập trung AI đã không còn chỉ dừng lại ở giai đoạn lý thuyết. Một số dự án Web3 đang thể hiện cách mà trí tuệ phân tán thúc đẩy sự phát triển ứng dụng trong thực tế, một số nền tảng blockchain đã đóng vai trò quan trọng trong đó. Dưới đây là một vài ví dụ về các dự án đang xây dựng Phi tập trung AI:
Acurast: giúp người bình thường biến những chiếc điện thoại hay thiết bị nhàn rỗi thành một phần của đám mây an toàn, phi tập trung. Người dùng có thể nhận phần thưởng bằng cách cung cấp sức mạnh tính toán không sử dụng. Các nhà phát triển sử dụng những tài nguyên này để thực hiện các nhiệm vụ nhạy cảm với quyền riêng tư, mà không cần phụ thuộc vào máy chủ của các công ty công nghệ lớn, từ đó tạo ra một internet chú trọng vào quyền riêng tư và lấy con người làm trung tâm.
OriginTrail: Hoạt động dựa trên khối kiến thức phi tập trung, kết nối và tổ chức dữ liệu đáng tin cậy trong các lĩnh vực như chuỗi cung ứng, giáo dục. Nó giống như một kho dữ liệu công cộng, bất kỳ ai cũng có thể đóng góp hoặc kiểm tra, nhưng không có công ty nào có thể kiểm soát. Điều này giúp xác minh nguồn gốc sản phẩm hoặc tính xác thực của chứng chỉ mà không cần phụ thuộc vào các tổ chức tập trung.
Phala: Đang xây dựng lớp quyền riêng tư cho Web3. Nó cho phép các nhà phát triển chạy hợp đồng thông minh trong môi trường tính toán bí mật, ngay cả khi ứng dụng sử dụng dữ liệu nhạy cảm ( như thông tin danh tính hoặc sức khỏe ), những dữ liệu này vẫn có thể giữ được tính riêng tư. Có thể coi đây là một không gian làm việc an toàn mà các nhà phát triển ứng dụng không thể nhìn thấy.
PEAQ: Cung cấp cơ sở hạ tầng cho nền kinh tế máy móc, thông qua việc cho phép con người và thiết bị thực hiện các nhiệm vụ thực tế để nhận phần thưởng, hỗ trợ sự phát triển của cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung. Điều này tương tự như nền kinh tế việc làm tự do cho máy móc. Ví dụ, robot có thể sạc xe điện, hoặc cảm biến báo cáo chất lượng không khí, cả hai đều có thể nhận phần thưởng qua mạng. PEAQ đã đơn giản hóa quy trình phối hợp và phần thưởng cho công việc do máy móc điều khiển.
Bittensor: Tạo ra một thị trường mở, nơi các mô hình AI cạnh tranh và hợp tác, cung cấp đầu ra tốt nhất. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia vào mạng lưới, đóng góp sức mạnh tính toán, đào tạo mô hình hoặc đánh giá hiệu suất. Hệ thống thưởng cho những đóng góp có giá trị thông qua cơ chế khuyến khích bằng token, xây dựng một nền kinh tế AI tự hoàn thiện, chống kiểm duyệt và không phụ thuộc vào kiểm soát tập trung.
Kết luận
Phi tập trung AI không chỉ là sự đổi mới công nghệ, mà còn là sự chuyển biến về giá trị. Nó thách thức quan niệm rằng trí tuệ nhân tạo nên được kiểm soát bởi một số công ty, cung cấp một giải pháp thay thế cởi mở và có trách nhiệm hơn. Những hệ thống này phân quyền, bảo vệ quyền riêng tư, và mời gọi sự tham gia toàn cầu trong việc định hình các công cụ thay đổi thế giới.
Công nghệ Blockchain đã làm cho tất cả những điều này trở nên khả thi. Bằng cách phối hợp cập nhật, bảo vệ dữ liệu và thưởng cho những người đóng góp, nó đã đặt nền tảng cho các hệ thống AI vốn đã minh bạch. Một số nền tảng blockchain còn bổ sung các lớp hạ tầng mô-đun, cho phép các mạng chuyên biệt nổi bật trong các chức năng của mình, trong khi vẫn hưởng lợi từ các đặc tính bản địa và duy trì khả năng tương tác liền mạch trong một hệ sinh thái rộng lớn hơn. Sự linh hoạt này cho phép các hệ thống AI phi tập trung tiếp tục tiến hóa và mở rộng mà không hy sinh tính bảo mật, hiệu suất hoặc quyền tự chủ của người dùng.
Từ tính toán bí mật đến quản lý dữ liệu phi tập trung, một số hệ sinh thái blockchain đã có nhiều dự án đưa những nguyên tắc này vào thực tiễn, và đây chỉ mới là khởi đầu. AI phi tập trung hứa hẹn sẽ định hình lại hướng phát triển tương lai của trí tuệ nhân tạo, khiến nó trở nên cởi mở, minh bạch và công bằng hơn.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
8 thích
Phần thưởng
8
4
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
HodlTheDoor
· 6giờ trước
Cỏ sống, bạn nghĩ rằng web3 có thể giải quyết vấn đề độc quyền?
Xem bản gốcTrả lời0
MintMaster
· 6giờ trước
Công ty công nghệ khổng lồ không chơi được
Xem bản gốcTrả lời0
ProposalManiac
· 6giờ trước
Không có gì khác ngoài một vòng chơi quyền lực mới trung tâm hóa... DAO cũng không thấy quản lý tốt hơn các ông lớn.
Xem bản gốcTrả lời0
SeasonedInvestor
· 6giờ trước
Những công ty khổng lồ này khi nào mới có thể tạo ra chút lợi nhuận đây...
Phi tập trung AI: Blockchain驱动的AI新范式
Phi tập trung AI: Blockchain thúc đẩy mô hình mới của trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo đã có mặt ở khắp mọi nơi, giúp chúng ta phân tích tài liệu một cách nhanh chóng, tạo ra ý tưởng, tạo ra nội dung cá nhân hóa, thậm chí trả lời một số câu hỏi nhạy cảm. Tuy nhiên, mặc dù AI có chức năng mạnh mẽ, nhưng nó cũng đã dấy lên nhiều lo ngại.
Hiện tại, các mô hình AI chủ yếu nằm trong tay một số công ty công nghệ lớn, và cơ chế vận hành bên trong của chúng không minh bạch. Chúng ta không biết nguồn gốc của dữ liệu đào tạo, quá trình ra quyết định, cũng như ai là người hưởng lợi khi mô hình được nâng cấp, các nhà sáng tạo thường không nhận được sự công nhận và phần thưởng xứng đáng. Định kiến âm thầm len lỏi, trong khi các công cụ định hình tương lai của chúng ta đang được điều khiển trong bóng tối.
Do đó, mọi người bắt đầu đặt câu hỏi về hướng phát triển của AI, lo ngại về việc rò rỉ thông tin cá nhân, sự lan truyền thông tin giả mạo, thiếu minh bạch, và việc đào tạo AI cũng như phân phối lợi nhuận bị một số công ty chiếm giữ. Những lo ngại này đã thúc đẩy nhu cầu về các hệ thống minh bạch hơn, chú trọng đến bảo vệ quyền riêng tư hơn, và có sự tham gia cởi mở hơn.
Phi tập trung AI(DeAI) đã cung cấp những ý tưởng mới để giải quyết những vấn đề này. Các hệ thống như vậy phân tán dữ liệu, tính toán và quản trị, khiến cho 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 nhau quyết định hướng phát triển của những công cụ mạnh mẽ này. Một số nền tảng blockchain đã bắt đầu cung cấp cơ sở hạ tầng để xây dựng các hệ thống AI phi tập trung công bằng, những hệ thống này sẽ phục vụ cho đông đảo người dân, chứ không phải cho một số ít tinh hoa.
Bản chất của AI phi tập trung và sự khác biệt với AI truyền thống
Hiện tại, hầu hết các hệ thống AI đều là phi tập trung, một công ty duy nhất kiểm soát toàn bộ quá trình thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình và kiểm soát đầu ra. Mô hình này thường không chấp nhận sự giám sát của công chúng, người dùng không thể hiểu quá trình xây dựng mô hình và những thiên lệch tiềm ẩn.
So với trước đây, AI phi tập trung áp dụng một kiến trúc hoàn toàn khác. Dữ liệu được lưu trữ phân tán trên các nút, mô hình được cộng đồng hoặc giao thức đồng quản lý, quá trình cập nhật công khai và minh bạch. Trong mô hình này, hệ thống được xây dựng trong sự hợp tác công khai, có quy tắc rõ ràng và cơ chế khuyến khích tham gia, chứ không phải được kiểm soát bởi một hộp đen đóng kín.
Ví dụ: AI truyền thống giống như một bảo tàng do một quỹ tư nhân quản lý, bạn có thể tham quan các hiện vật, thậm chí thấy dữ liệu của mình được sử dụng, nhưng không thể quyết định cách tổ chức triển lãm, cũng không được công nhận hoặc thưởng vì đóng góp, quy trình ra quyết định không minh bạch, hầu hết thông tin nội bộ không được công khai.
Và AI phi tập trung giống như một triển lãm nghệ thuật mở được xây dựng bởi một 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 lập kế hoạch. Mỗi đóng góp đều có thể truy xuất và minh bạch, những người đóng góp được đền bù vì đã cải thiện triển lãm. Cấu trúc này giúp củng cố bảo vệ người dùng và trách nhiệm giải trình, điều mà lĩnh vực AI hiện nay đang rất cần.
Phi tập trung AI的重要性
Mô hình kiểm soát AI tập trung mang lại những vấn đề nghiêm trọng. Khi một số ít công ty nắm giữ mô hình, họ có thể quyết định nội dung, cách thức hoạt động và quyền truy cập của mô hình, điều này có thể dẫn đến những rủi ro sau:
AI Phi tập trung mở ra con đường để xây dựng các hệ thống AI minh bạch, công bằng và đổi mới hơn bằng cách phân tán quyền sở hữu và quyền kiểm soát. Các nhà đóng góp toàn cầu có thể cùng nhau hình thành các mô hình, đảm bảo chúng phản ánh các quan điểm rộng rãi hơn. Tính minh bạch cũng đóng vai trò quan trọng, nhiều hệ thống AI Phi tập trung áp dụng nguyên tắc mã nguồn mở, công khai mã và phương pháp huấn luyện, thuận tiện cho việc kiểm toán mô hình, phát hiện vấn đề và xây dựng niềm tin.
Tuy nhiên, AI mã nguồn mở không luôn đồng nghĩa với phi tập trung. Các mô hình có thể là mã nguồn mở nhưng vẫn phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng tập trung, hoặc thiếu các cơ chế bảo vệ quyền riêng tư. Hai đặc điểm cốt lõi chung của chúng là sự minh bạch, khả năng tiếp cận và sự tham gia của cộng đồng. Người dùng không cần từ bỏ quyền kiểm soát dữ liệu để tham gia, điều này làm tăng khả năng họ đóng góp tích cực và hưởng lợi từ đó. Phi tập trung không phải là thuốc chữa bách bệnh, nhưng nó mở ra khả năng xây dựng các hệ thống AI phù hợp hơn với lợi ích công cộng, giảm bớt ảnh hưởng của các doanh nghiệp tư nhân.
Phi tập trung AI của nguyên lý làm việc
Phi tập trung AI dùng hệ thống phân phối thay thế kiểm soát tập trung, tiến hành đào tạo, tối ưu hóa và triển khai mô hình trong mạng lưới nút độc lập, tránh điểm lỗi 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 mô hình AI học dữ liệu trên thiết bị cục bộ ( như điện thoại, laptop ) mà không cần tải lên thông tin nhạy cảm lên máy chủ trung tâm, chỉ chia sẻ cập nhật mô hình. Điều này vừa bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, vừa thực hiện xử lý phân tán.
Tính toán phân tán: Phân tán việc đào tạo và chạy mô hình AI trên nhiều máy tính trong mạng, tương đương với hàng nghìn máy tính nhỏ cùng chia sẻ công việc, nâng cao tốc độ, hiệu suất, khả năng mở rộng và tính linh hoạt.
Chứng minh không kiến thức ( ZKP ): một công cụ mật mã, có thể xác thực dữ liệu hoặc thao tác mà không tiết lộ nội dung cụ thể, đảm bảo an ninh và độ tin cậy của hệ thống phân tán.
Blockchain trong Phi tập trung AI
Hệ thống AI phi tập trung cần phối hợp nhiệm vụ, bảo vệ dữ liệu và thưởng cho những người đóng góp, Blockchain cung cấp cơ sở hạ tầng chính trong lĩnh vực này:
Hợp đồng thông minh: Tự động thực hiện các quy tắc minh bạch đã được thiết lập trước, như thanh toán hoặc cập nhật mô hình, không cần can thiệp của con người.
Oracle: Là cầu nối giữa Blockchain và thế giới bên ngoài, cung cấp thông tin thực như thời tiết, giá cả hoặc dữ liệu cảm biến.
Phi tập trung lưu trữ: cho phép dữ liệu huấn luyện và tệp mô hình được lưu trữ phân tán trong mạng, chống lại sự can thiệp, kiểm duyệt và lỗi điểm đơn tốt hơn so với máy chủ truyền thống.
Một số nền tảng blockchain có kiến trúc độc đáo hỗ trợ các hệ thống này, cho phép các mạng khác nhau tập trung vào các nhiệm vụ khác nhau như quyền riêng tư, tính toán, quản trị, đồng thời vẫn duy trì khả năng tương tác. Thiết kế mô-đun giúp AI phi tập trung có khả năng mở rộng, linh hoạt, an toàn và hiệu quả hơn. Các thành phần riêng lẻ được tối ưu hóa cho các chức năng cụ thể, đồng thời có thể làm việc cùng nhau.
Ưu điểm của AI phi tập trung
Phi tập trung AI không chỉ là sự biến đổi công nghệ, mà còn là sự chuyển biến trong 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 để đạt được các lợi ích sau:
Bảo vệ quyền riêng tư tốt hơn: Các công nghệ như học liên bang, đào tạo cục bộ trên thiết bị và chứng minh không kiến thức đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu một cách hiệu quả.
Tính minh bạch tích hợp: Hệ thống mở dễ dàng cho việc kiểm toán, theo dõi quyết định và nhận diện thiên kiến.
Quản trị chia sẻ: Cộng đồng cùng nhau xây dựng quy tắc, cơ chế khuyến khích và hướng phát triển mô hình.
Khuyến khích kinh tế công bằng: Những người đóng góp nhận được phần thưởng vì đã cung cấp dữ liệu, tính toán hoặc cải tiến mô hình.
Giảm thiểu sự thiên kiến: Những người đóng góp đa dạng mang đến góc nhìn bao trùm, giảm bớt điểm mù.
Độ bền cao hơn: không có điểm lỗi đơn, hệ thống khó bị tấn công hoặc đóng cửa hơn.
Một số nền tảng Blockchain có kiến trúc mô-đun hỗ trợ những lợi thế này, các mạng khác nhau có thể tập trung vào quyền riêng tư, tính toán hoặc quản trị, đồng thời đạt được sự hợp tác liền mạch, giúp phát triển AI Phi tập trung quy mô lớn mà không hy sinh tính bảo mật, quyền tự quyết của người dùng hoặc hiệu suất.
Thách thức và giới hạn
Mặc dù tiềm năng của AI phi tập trung rất lớn, nhưng vẫn đối mặt với nhiều thách thức:
Khả năng mở rộng: Đào tạo mô hình lớn cần một lượng tính toán khổng lồ, sự phối hợp phân tán có thể dẫn đến giảm tốc độ hoặc tăng độ phức tạp.
Tài nguyên tính toán dày đặc: Mô hình AI vốn đã cần nhiều tài nguyên, việc chạy phân tán càng làm gia tăng áp lực về băng thông và tiêu thụ năng lượng.
Sự không chắc chắn trong quản lý: Sự khác biệt lớn về quy định ở các khu vực khác nhau, trách nhiệm của hệ thống phi tập trung rất phức tạp.
Phân mảnh: Thiếu sự quản lý tập trung có thể dẫn đến tiêu chuẩn không đồng nhất và mức độ tham gia không đều.
An toàn và độ tin cậy: Hệ thống phi tập trung vẫn dễ bị tấn công, như thao túng dữ liệu, tiêm độc mô hình, v.v.
Trải nghiệm người dùng phức tạp: Quản lý khóa riêng, thao tác nhiều giao diện và các yếu tố khác cản trở sự phổ biến.
Những điều này đều là những vấn đề thực sự tồn tại, nhưng không phải là không thể vượt qua. Kiến trúc mô-đun của một số nền tảng Blockchain cung cấp khả năng bảo mật chia sẻ mạnh mẽ và khả năng tương tác gốc, cho phép các mạng khác nhau tập trung vào các thách thức cụ thể, đồng thời hợp tác trong hệ sinh thái, hỗ trợ tăng trưởng có trách nhiệm và chia sẻ rủi ro.
Phi tập trung AI的实际应用
Phi tập trung AI đã không còn chỉ dừng lại ở giai đoạn lý thuyết. Một số dự án Web3 đang thể hiện cách mà trí tuệ phân tán thúc đẩy sự phát triển ứng dụng trong thực tế, một số nền tảng blockchain đã đóng vai trò quan trọng trong đó. Dưới đây là một vài ví dụ về các dự án đang xây dựng Phi tập trung AI:
Acurast: giúp người bình thường biến những chiếc điện thoại hay thiết bị nhàn rỗi thành một phần của đám mây an toàn, phi tập trung. Người dùng có thể nhận phần thưởng bằng cách cung cấp sức mạnh tính toán không sử dụng. Các nhà phát triển sử dụng những tài nguyên này để thực hiện các nhiệm vụ nhạy cảm với quyền riêng tư, mà không cần phụ thuộc vào máy chủ của các công ty công nghệ lớn, từ đó tạo ra một internet chú trọng vào quyền riêng tư và lấy con người làm trung tâm.
OriginTrail: Hoạt động dựa trên khối kiến thức phi tập trung, kết nối và tổ chức dữ liệu đáng tin cậy trong các lĩnh vực như chuỗi cung ứng, giáo dục. Nó giống như một kho dữ liệu công cộng, bất kỳ ai cũng có thể đóng góp hoặc kiểm tra, nhưng không có công ty nào có thể kiểm soát. Điều này giúp xác minh nguồn gốc sản phẩm hoặc tính xác thực của chứng chỉ mà không cần phụ thuộc vào các tổ chức tập trung.
Phala: Đang xây dựng lớp quyền riêng tư cho Web3. Nó cho phép các nhà phát triển chạy hợp đồng thông minh trong môi trường tính toán bí mật, ngay cả khi ứng dụng sử dụng dữ liệu nhạy cảm ( như thông tin danh tính hoặc sức khỏe ), những dữ liệu này vẫn có thể giữ được tính riêng tư. Có thể coi đây là một không gian làm việc an toàn mà các nhà phát triển ứng dụng không thể nhìn thấy.
PEAQ: Cung cấp cơ sở hạ tầng cho nền kinh tế máy móc, thông qua việc cho phép con người và thiết bị thực hiện các nhiệm vụ thực tế để nhận phần thưởng, hỗ trợ sự phát triển của cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung. Điều này tương tự như nền kinh tế việc làm tự do cho máy móc. Ví dụ, robot có thể sạc xe điện, hoặc cảm biến báo cáo chất lượng không khí, cả hai đều có thể nhận phần thưởng qua mạng. PEAQ đã đơn giản hóa quy trình phối hợp và phần thưởng cho công việc do máy móc điều khiển.
Bittensor: Tạo ra một thị trường mở, nơi các mô hình AI cạnh tranh và hợp tác, cung cấp đầu ra tốt nhất. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia vào mạng lưới, đóng góp sức mạnh tính toán, đào tạo mô hình hoặc đánh giá hiệu suất. Hệ thống thưởng cho những đóng góp có giá trị thông qua cơ chế khuyến khích bằng token, xây dựng một nền kinh tế AI tự hoàn thiện, chống kiểm duyệt và không phụ thuộc vào kiểm soát tập trung.
Kết luận
Phi tập trung AI không chỉ là sự đổi mới công nghệ, mà còn là sự chuyển biến về giá trị. Nó thách thức quan niệm rằng trí tuệ nhân tạo nên được kiểm soát bởi một số công ty, cung cấp một giải pháp thay thế cởi mở và có trách nhiệm hơn. Những hệ thống này phân quyền, bảo vệ quyền riêng tư, và mời gọi sự tham gia toàn cầu trong việc định hình các công cụ thay đổi thế giới.
Công nghệ Blockchain đã làm cho tất cả những điều này trở nên khả thi. Bằng cách phối hợp cập nhật, bảo vệ dữ liệu và thưởng cho những người đóng góp, nó đã đặt nền tảng cho các hệ thống AI vốn đã minh bạch. Một số nền tảng blockchain còn bổ sung các lớp hạ tầng mô-đun, cho phép các mạng chuyên biệt nổi bật trong các chức năng của mình, trong khi vẫn hưởng lợi từ các đặc tính bản địa và duy trì khả năng tương tác liền mạch trong một hệ sinh thái rộng lớn hơn. Sự linh hoạt này cho phép các hệ thống AI phi tập trung tiếp tục tiến hóa và mở rộng mà không hy sinh tính bảo mật, hiệu suất hoặc quyền tự chủ của người dùng.
Từ tính toán bí mật đến quản lý dữ liệu phi tập trung, một số hệ sinh thái blockchain đã có nhiều dự án đưa những nguyên tắc này vào thực tiễn, và đây chỉ mới là khởi đầu. AI phi tập trung hứa hẹn sẽ định hình lại hướng phát triển tương lai của trí tuệ nhân tạo, khiến nó trở nên cởi mở, minh bạch và công bằng hơn.