Perché abbiamo bisogno di un'intelligenza artificiale decentralizzata

L'intelligenza artificiale (IA) sta rapidamente rimodellando il mondo che ci circonda, dall'alimentazione di nuove scoperte di farmaci, al miglioramento della produttività della forza lavoro, alla personalizzazione dei contenuti su un feed Netflix. Con l'industria dell'intelligenza artificiale destinata a crescere di circa il 40% all'anno e a raggiungere un mercato da mille miliardi di dollari entro il 2030, l'influenza dell'IA potrebbe rimodellare i settori a livelli potenzialmenteuna scala senza precedentiLe Cripto hanno potenzialmente un ruolo cruciale nel consentire all'intelligenza artificiale open source di raggiungere il suo pieno potenziale e di colmare alcune delle attuali carenze nello sviluppo dell'intelligenza artificiale.

Nonostante questo potenziale, l'attuale panorama dell'IA è ampiamente dominato da sistemi closed-source controllati da pochi giganti della tecnologia. L'IA closed-source si riferisce a modelli proprietari posseduti e gestiti da una singola entità, con codice sottostante nascosto alla vista del pubblico. Gli utenti hanno poche informazioni su come questi modelli vengono addestrati o quali dati influenzano i loro output, sollevando preoccupazioni su applicazioni e manipolazioni non etiche,come la promozione di contenuti che creano dipendenza a scopo di lucro o la promozione di determinati prodotti o pregiudizi(vedere il caso di Gemini di Google e le sue inesattezze storiche all’inizio di quest’anno).

Inoltre, le proiezioni mostrano che i modelli di frontiera costeranno oltre1 miliardo di dollari per la formazione nei prossimi anniGli elevati requisiti di capitale e gli effetti di rete associati allo sviluppo dell'intelligenza artificiale creano notevoli barriere all'ingresso, soffocando l'innovazione e la concorrenza dei player più piccoli.

Come l'intelligenza artificiale open source migliora il panorama

L'intelligenza artificiale open source offre un modo per contrastare queste sfide. Contrariamente ai modelli chiusi, l'intelligenza artificiale open source rende il codice sorgente disponibile al pubblico, consentendo a chiunque di ispezionare, modificare e migliorare il lavoro gratuitamente. Questa apertura aiuta a creare fiducia e responsabilità, poiché sviluppatori e utenti possono valutare l'allineamento di questi modelli con le proprie esigenze e valori. Alcuni mesi fa, Meta ha annunciato il suo supporto all'intelligenza artificiale open source rilasciando Llama 3.1, il primo modello di intelligenza artificiale open source di livello di frontiera, citandone l'accessibilità e l'adattabilità.

Nonostante i suoi vantaggi, l'IA open source deve affrontare le sue sfide, in particolare per quanto riguarda finanziamenti e coordinamento. Poiché i modelli di IA open source possono essere liberamente replicati o adattati, può essere difficile monetizzare e sostenere gli sforzi di sviluppo. Nel caso di Meta, la decisione di Mark Zuckerberg diopen source T ha portato direttamente alla generazione di entrate. Ovviamente, questo T è un problema significativo per l'azienda, dati gli altri flussi di reddito di Meta. Per altri, questo rappresenta una sfida importante, in particolare per le startup e gli sviluppatori indipendenti che non dispongono di risorse simili. La mancanza di incentivi finanziari può ostacolare la manutenzione e il miglioramento continui dei modelli open source, portando a sforzi frammentati e inefficienze.

AI decentralizzata: una soluzione tramite Cripto

L'IA decentralizzata rappresenta un'alternativa promettente all'IA open source e closed source sfruttando la Tecnologie blockchain e gli incentivi basati sulle criptovalute. Nei sistemi di IA decentralizzati, nessuna singola entità controlla la rete; al contrario, proprietà, accesso e ricompense sono distribuiti tra i partecipanti. Questo approccio affronta i problemi di finanziamento e coordinamento che affliggono l'IA open source introducendo economie token che forniscono incentivi finanziari continui ai Collaboratori. Ad esempio, reti decentralizzate come NEAR, Bittensor, Allora, Sentient e Sahara mirano a premiare i partecipanti con token nativi per i loro contributi alla formazione e al miglioramento dei modelli di IA, creando un modello economico sostenibile che potrebbe consentire agli sviluppatori di finanziare lo sviluppo in corso.

DCG, la società madre del luogo in cui lavoro, ha annunciato ieri che sta costituendoYuma, una nuova azienda, svilupperà Tecnologie di intelligenza artificiale decentralizzata all'interno dell'ecosistema Bittensor.

Le reti AI decentralizzate come Sahara, Grass e Masa stanno sperimentando la ricompensa degli utenti per il contributo dei loro dati personali. Ogni volta che i dati personali vengono utilizzati per addestrare un modello su Sahara,gli utenti vengono ricompensati con dei token.Questo esempio illustra come gli incentivi economici abilitati dalla blockchain possano aiutare ad avviare reti di intelligenza artificiale open source premiando i contributi di dati, aggirando efficacemente i vincoli di capitale tradizionali che hanno ostacolato l'accesso a costosifonti di dati proprietarie come Reddit.

L'AI decentralizzata migliora anche il coordinamento attraverso una governance decentralizzata. Nel caso di OpenAI, un consiglio aziendale ha il controllo sulle decisioni più importanti che possono avere importanti effetti a catena; ad esempio, l'anno scorso, hanno deciso di licenziare Sam Altman, una decisione che alla fine è stata annullata. Al contrario, queste reti AI decentralizzate sono pubbliche, aperte e alla fine potrebbero essere governate dai detentori di token. Ciò consentirebbe un processo decisionale collettivo e un'allocazione delle risorse in un modo più allineato con gli obiettivi della comunità, piuttosto che con gli obiettivi di pochi eletti.

Mentre l'IA continua ad espandere la sua influenza, la necessità di modelli di sviluppo più trasparenti, accessibili e sostenibili diventa sempre più urgente. Mentre l'IA open source offre miglioramenti significativi rispetto ai sistemi closed source, è ancora carente in aree di finanziamento e coordinamento. La categoria dell'IA decentralizzata è nascente ma offre una soluzione convincente ad alcuni di questi problemi allineando gli incentivi economici con l'innovazione collaborativa e assicurando che le tecnologie dell'IA si evolvano in un modo che possa avvantaggiare tutte le parti interessate.

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