Bakit Kailangan Namin ang Desentralisadong AI

Mabilis na hinuhubog ng artificial intelligence (AI) ang mundo sa paligid natin, mula sa pagpapalakas ng mga bagong pagtuklas ng gamot, sa pagpapahusay ng produktibidad ng mga manggagawa, hanggang sa pag-personalize ng content sa isang Netflix feed. Dahil ang industriya ng artificial intelligence na inaasahang lalago nang humigit-kumulang 40% taun-taon at umabot sa isang trilyong dolyar na merkado pagsapit ng 2030, ang impluwensya ng AI ay maaaring maghugis muli ng mga industriya sa posibleng isang hindi pa nagagawang sukat. Ang Crypto ay may potensyal na isang kritikal na papel sa pagpapagana ng open-source AI na maabot ang potensyal nito at matugunan ang ilan sa mga kasalukuyang pagkukulang sa pagbuo ng AI.

Sa kabila ng potensyal na ito, ang kasalukuyang AI landscape ay higit na pinangungunahan ng mga closed-source system na kinokontrol ng ilang tech giants. Ang closed-source na AI ay tumutukoy sa mga pinagmamay-ariang modelo na pagmamay-ari at pinapatakbo ng isang entity, na may pinagbabatayan na code na nakatago sa pampublikong view. Ang mga user ay may kaunting insight sa kung paano sinasanay ang mga modelong ito o kung anong data ang nakakaimpluwensya sa kanilang mga output, na naglalabas ng mga alalahanin tungkol sa hindi etikal na mga aplikasyon at pagmamanipula, gaya ng pag-promote ng nakakahumaling na content para sa kita o pagtutulak ng ilang partikular na produkto o bias (tingnan ang halimbawa ng Gemini ng Google at ang mga makasaysayang kamalian nito sa unang bahagi ng taong ito).

Higit pa rito, ipinapakita ng mga projection na ang mga modelo ng hangganan ay magagastos $1 bilyon para sanayin sa susunod na ilang taon.Ang mataas na pangangailangan sa kapital at mga epekto sa network na nauugnay sa pagpapaunlad ng AI ay lumilikha ng malalaking hadlang sa pagpasok, na pumipigil sa pagbabago at kumpetisyon mula sa mas maliliit na manlalaro.

Paano Pinapabuti ng Open-Source AI ang Landscape

Nag-aalok ang Open-source AI ng paraan upang labanan ang mga hamong ito. Sa kaibahan sa mga saradong modelo, ginagawang available ng open-source AI ang source code, na nagpapahintulot sa sinuman na suriin, baguhin, at pagbutihin ang trabaho nang libre. Nakakatulong ang pagiging bukas na ito sa pagbuo ng tiwala at pananagutan, dahil maaaring suriin ng mga developer at user ang pagkakahanay ng mga modelong ito sa sarili nilang mga pangangailangan at halaga. Ilang buwan na ang nakalipas, inanunsyo ng Meta ang suporta nito sa open-source AI sa pamamagitan ng pagpapalabas ng Llama 3.1, ang unang frontier-level na open-source AI model, na binabanggit ang accessibility at adaptability nito.

Sa kabila ng mga benepisyo nito, nahaharap ang open-source AI sa sarili nitong mga hamon, lalo na sa pagpopondo at koordinasyon. Dahil ang mga open-source na modelo ng AI ay maaaring malayang kopyahin o iakma, maaaring mahirap i-monetize at mapanatili ang mga pagsisikap sa pag-unlad. Sa kaso ni Meta, ang desisyon ni Mark Zuckerberg na open-source T direktang humantong sa pagbuo ng kita. Siyempre, T ito isang makabuluhang isyu para sa kumpanya na binigyan ng iba pang mga stream ng kita ng Meta. Para sa iba, nagdudulot ito ng malaking hamon — partikular ang mga startup at independiyenteng developer na kulang sa mga katulad na mapagkukunan. Ang kakulangan ng mga insentibo sa pananalapi ay maaaring hadlangan ang patuloy na pagpapanatili at pagpapabuti ng mga open-source na modelo, na humahantong sa mga pira-pirasong pagsisikap at kawalan ng kahusayan.

Desentralisadong AI: Isang Solusyon sa Pamamagitan ng Crypto

Ang desentralisadong AI ay nagpapakita ng isang magandang alternatibo sa open at closed-sourced na AI sa pamamagitan ng paggamit ng blockchain Technology at crypto-based na mga insentibo. Sa mga desentralisadong AI system, walang iisang entity ang kumokontrol sa network; sa halip, ang pagmamay-ari, pag-access, at mga reward ay ipinamamahagi sa mga kalahok. Tinutugunan ng diskarteng ito ang mga isyu sa pagpopondo at koordinasyon na sumasalot sa open-source na AI sa pamamagitan ng pagpapakilala ng mga token na ekonomiya na nagbibigay ng patuloy na mga insentibo sa pananalapi sa mga Contributors. Halimbawa, ang mga desentralisadong network tulad ng NEAR, Bittensor, Allora, Sentient, at Sahara ay naglalayong gantimpalaan ang mga kalahok ng mga katutubong token para sa kanilang mga kontribusyon sa pagsasanay at pagpapabuti ng mga modelo ng AI, na lumilikha ng isang napapanatiling modelo ng ekonomiya na maaaring magbigay-daan sa mga developer na pondohan ang patuloy na pag-unlad.

Ang DCG, ang parent company ng pinagtatrabahuhan ko, ay inanunsyo kahapon na nagse-set up na ito Yuma, isang bagong kumpanya, upang bumuo ng desentralisadong AI Technology sa loob ng Bittensor ecosystem.

Ang mga desentralisadong AI network tulad ng Sahara, Grass, at Masa ay nag-eeksperimento sa mga kapakipakinabang na user para sa pagbibigay ng kanilang personal na data. Anumang oras ang personal na data ay ginagamit para sa pagsasanay ng isang modelo sa Sahara, ang mga gumagamit ay gagantimpalaan ng mga token. Inilalarawan ng halimbawang ito kung paano makakatulong ang mga insentibong pang-ekonomiyang pinagana ng blockchain na ma-bootstrap ang mga open-source na AI network sa pamamagitan ng pagbibigay ng reward sa mga kontribusyon ng data, na epektibong nilalampasan ang mga tradisyonal na hadlang sa kapital na humadlang sa pag-access sa mahal. pagmamay-ari na pinagmumulan ng data tulad ng Reddit.

Pinapahusay din ng desentralisadong AI ang koordinasyon sa pamamagitan ng desentralisadong pamamahala. Sa kaso ng OpenAI, ang isang corporate board ay may kontrol sa mga pangunahing desisyon na maaaring magkaroon ng malaking ripple effect; halimbawa, noong nakaraang taon, nagpasya silang tanggalin si Sam Altman - isang desisyon na sa huli ay nabaligtad. Sa kabaligtaran, ang mga desentralisadong AI network na ito ay pampubliko, nasa bukas, at sa kalaunan ay maaaring pamahalaan ng mga tokenholder. Ito ay magbibigay-daan sa kolektibong paggawa ng desisyon at paglalaan ng mapagkukunan sa paraang higit na nakaayon sa mga layunin ng komunidad, sa halip na mga layunin ng piling iilan lamang.

Habang patuloy na pinalalawak ng AI ang impluwensya nito, ang pangangailangan para sa mas malinaw, naa-access, at napapanatiling mga modelo ng pag-unlad ay nagiging lalong apurahan. Habang nag-aalok ang open-source AI ng mga makabuluhang pagpapabuti sa mga closed-source system, kulang pa rin ito sa mga lugar ng pagpopondo at koordinasyon. Ang desentralisadong kategorya ng AI ay nascent ngunit nag-aalok ng isang nakakahimok na solusyon sa ilan sa mga problemang ito sa pamamagitan ng pag-align ng mga pang-ekonomiyang insentibo sa collaborative na pagbabago at pagtiyak na ang mga teknolohiya ng AI ay nagbabago sa paraang maaaring makinabang sa lahat ng stakeholder.

Tandaan: Ang mga pananaw na ipinahayag sa column na ito ay sa may-akda at hindi kinakailangang sumasalamin sa mga pananaw ng CoinDesk, Inc. o sa mga may-ari at kaakibat nito.