По мере интеграции искусственныхЭксперты в этой области выразили обеспокоенность по поводу централизации и ее потенциальных последствий. В этой статье рассматриваются эти проблемы, преимущества децентрализованного ИИ (deAI), и почему переход к децентрализации имеет важное значение для будущего ИИ.

Ключевой вывод:

1. Децентрализованный ИИ расширяет возможности пользователей: Децентрализованный ИИ демократизирует доступ к технологиям ИИ, гарантируя, что ни одна организация не монополизирует данные или власть. Это способствует инновациям и инклюзивности в экосистеме ИИ.
2. Повышенная безопасность и конфиденциальность: Распределяя данные по сети блокчейн, децентрализованный ИИ обеспечивает повышенную безопасность и конфиденциальность данных по сравнению с централизованными системами, снижая риск утечки и неправомерного использования данных.
3. Экономическое участие: Децентрализованный ИИ позволяет частным лицам и небольшим разработчикам участвовать в экономике ИИ, обеспечивая справедливое распределение доходов и способствуя более конкурентоспособному и разнообразному ландшафту ИИ.

Конвергенция искусственного интеллекта и блокчейна

Объявление о слиянии токенов стоимостью $7,5 млрд, объединяющих Fetch.ai, AGIX и Ocean Protocol в Альянс искусственного сверхинтеллекта (ASI), подчеркнуло растущую синергию между ИИ и блокчейном. В то время как некоторые рассматривают это слияние как шаг к большей эффективности и уменьшению трений, другие, такие как Джулиан Пе, генеральный директор базового уровня Web3 AI Kip Protocol, предупредили о рисках, связанных с централизацией.

Проблемы централизации

Опасения Джулиана Пе связаны с наблюдением за тем, что некоторые компании монополизируют ландшафт ИИ, обучая массивные модели на огромных объемах коллективных данных. Эта монополия не только захватывает процесс регулирования, но и рискует низвести население до уровня простых потребителей технологий ИИ, без каких-либо прав на экономическое участие. Как метко выразился Пе: «В настоящее время мы все являемся жертвами кражи знаний».

Перспективы децентрализованного ИИ

В отличие от централизованного ИИ, децентрализованный ИИ направлен на демократизацию доступа к технологиям ИИ за счет устранения узких мест. Такой подход согласуется с принципами движения за открытый исходный код, которое выступает за прозрачность и развитие, управляемое сообществом.

Преимущества децентрализованного ИИ

Децентрализованный ИИ обеспечивает экономическую эффективность. Масштабирование централизованных систем ИИ является дорогостоящим и ресурсоемким процессом. Однако децентрализованный ИИ использует сеть глобально распределенных вычислительных ресурсов, что делает его более экономичным и масштабируемым. Это также повышает безопасность и надежность.

Централизованные системы имеют единые точки отказа, что делает их уязвимыми для атак и технических сбоев. Децентрализованные системы, с другой стороны, извлекают выгоду из распределенного характера блокчейна, обеспечивая непрерывное время безотказной работы и повышенную безопасность. Кроме того, децентрализованный ИИ обеспечивает конфиденциальность и прозрачность данных.

Централизованные системы ИИ часто работают за закрытыми дверями, что приводит к потенциальным предубеждениям и этическим проблемам. Децентрализованный ИИ способствует прозрачности, позволяя проводить сторонние аудиты и способствуя этической целостности приложений ИИ.

Механизмы децентрализации

Протокол Kip, описанный Джулианом Пе, предлагает модель, в которой разработчики ИИ могут развертывать свои активы в блокчейне, устанавливая цену за запрос во время развертывания. Этот децентрализованный рынок гарантирует, что доходы автоматически распределяются между разработчиками приложений, инструкторами моделей и производителями данных на основе цены за запрос. Этот метод не только демократизирует доступ к ИИ, но и позволяет рыночным силам определять справедливое ценообразование.

Риски, связанные с централизованным ИИ

Централизованные системы ИИ, несмотря на свою мощь, сопряжены со значительными рисками. Партнерство между OpenAI и Apple, например, вызвало опасения по поводу конфиденциальности данных, несмотря на заверения в том, что данные пользователей будут защищены. Назначение бывшего директора АНБ Пола М. Накасоне в совет директоров OpenAI еще больше усилило опасения по поводу слежки и неправомерного использования данных.

Централизованные системы ИИ, несмотря на свою мощь, сопряжены со значительными рисками. Партнерство между OpenAI и Apple, например, вызвало опасения по поводу конфиденциальности данных, несмотря на заверения в том, что данные пользователей будут защищены. Назначение бывшего директора АНБ Пола М. Накасоне в совет директоров OpenAI еще больше усилило опасения по поводу слежки и неправомерного использования данных.

Потребность в децентрализованном ИИ

Риски, связанные с централизованным ИИ, подчеркивают необходимость децентрализованных альтернатив. Децентрализованные системы ИИ могут использовать широкий спектр источников данных, повышая точность и надежность моделей ИИ. Распределяя данные по сети, децентрализованные системы искусственного интеллекта снижают риск утечки данных и повышают конфиденциальность данных. Децентрализованный ИИ также позволяет частным лицам и мелким разработчикам участвовать в экономике ИИ, способствуя инновациям и конкуренции. Такое более широкое участие в экосистеме ИИ помогает гарантировать, что технологические достижения не контролируются несколькими крупными организациями, а доступны более широкому кругу заинтересованных сторон.

Проблемы децентрализованного ИИ

Несмотря на свои преимущества, децентрализованный ИИ не лишен проблем. Обеспечение целостности и стандартизации данных в распределенной сети может быть сложной задачей. Кроме того, децентрализованные системы подвержены таким атакам, как отравление данных или атаки Сивиллы. Однако потенциальные преимущества децентрализованного ИИ намного перевешивают эти проблемы.

Заключение: внедрение децентрализованного ИИ

В то время как централизованные системы ИИ проложили путь к значительным достижениям, будущее ИИ лежит в децентрализации. Внедряя децентрализованный ИИ, мы можем обеспечить более справедливый, безопасный и инновационный ландшафт ИИ, в котором каждый заинтересован в технологии, формирующей наше будущее.

Последние новости об искусственном интеллекте и блокчейне

• RCO Finance: новаторские DeFi с передовым криптографическим искусственным интеллектом
• Является ли Blast L2 блокчейном? Понимание инфраструктуры, стоящей за сетью

Вопросы и ответы

Вопрос 1: Что такое децентрализованный ИИ?

A1: Децентрализованный ИИ — это подход, который использует технологию блокчейн для распределения ресурсов и данных ИИ, способствуя прозрачности, безопасности и равному доступу.

Вопрос 2: Почему централизация является проблемой при разработке ИИ?

Ответ 2: Централизация в ИИ может привести к монополиям, неправомерному использованию данных и отсутствию экономического участия пользователей, что делает необходимым изучение децентрализованных альтернатив.

Вопрос 3: Как децентрализованный ИИ повышает безопасность?

О3: Децентрализованный ИИ использует распределенную природу блокчейна для повышения безопасности, предотвращения единых точек отказа и обеспечения непрерывной безотказной работы и конфиденциальности данных.

Как купить: