Чому нам потрібен децентралізований ШІ

Штучний інтелект (ШІ) швидко змінює навколишній світ, починаючи від відкриття нових ліків і закінчуючи підвищенням продуктивності робочої сили та персоналізуючим контентом у стрічці Netflix. Оскільки індустрія штучного інтелекту, за прогнозами, зростатиме приблизно на 40% щорічно та досягне трильйонного ринку до 2030 року, вплив штучного інтелекту може змінити форму галузей на небувалий масштаб. Крипто потенційно відіграє вирішальну роль у тому, щоб ШІ з відкритим кодом міг реалізувати свій потенціал і усунути деякі поточні недоліки в розробці ШІ.

Незважаючи на такий потенціал, у поточному ландшафті штучного інтелекту в основному домінують системи із закритим кодом, які контролюються кількома технологічними гігантами. Штучний інтелект із закритим вихідним кодом відноситься до власних моделей, якими володіє та керує одна організація, з базовим кодом, прихованим від загального огляду. Користувачі мало розуміють, як тренуються ці моделі або які дані впливають на їхні результати, що викликає занепокоєння щодо неетичних програм і маніпуляцій, наприклад реклама вмісту, що викликає залежність, з метою отримання прибутку або просування певних продуктів чи упереджень (див. приклад Google Gemini та його історичні неточності на початку цього року).

Крім того, прогнози показують, що прикордонні моделі коштуватимуть дорожче 1 мільярд доларів на навчання протягом наступних кількох роківВисокі вимоги до капіталу та мережеві ефекти, пов’язані з розробкою штучного інтелекту, створюють суттєві перешкоди для входу, пригнічуючи інновації та конкуренцію з боку менших гравців.

Як ШІ з відкритим вихідним кодом покращує ландшафт

Штучний інтелект з відкритим кодом пропонує спосіб протистояти цим викликам. На відміну від закритих моделей, штучний інтелект з відкритим кодом робить вихідний код загальнодоступним, дозволяючи будь-кому безкоштовно перевіряти, змінювати та покращувати роботу. Така відкритість сприяє зміцненню довіри та підзвітності, оскільки розробники та користувачі можуть оцінити відповідність цих моделей їхнім потребам і цінностям. Кілька місяців тому Meta оголосила про підтримку штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, випустивши Llama 3.1, першу модель штучного інтелекту з відкритим кодом передового рівня, посилаючись на її доступність і адаптивність.

Незважаючи на свої переваги, штучний інтелект з відкритим кодом стикається з власними проблемами, зокрема щодо фінансування та координації. Оскільки моделі штучного інтелекту з відкритим кодом можна вільно копіювати або адаптувати, монетизувати та підтримувати зусилля з розробки може бути важко. У випадку з Метою рішення Марка Цукерберга з відкритим кодом T призвело безпосередньо до отримання прибутку. Звичайно, це T є важливою проблемою для компанії, враховуючи інші джерела доходу Meta. Для інших це становить серйозну проблему, особливо для стартапів і незалежних розробників, яким бракує подібних ресурсів. Відсутність фінансових стимулів може перешкоджати поточній підтримці та вдосконаленню моделей з відкритим вихідним кодом, що призведе до фрагментації зусиль і неефективності.

Децентралізований штучний інтелект: рішення через Крипто

Децентралізований штучний інтелект є багатообіцяючою альтернативою штучному інтелекту з відкритим і закритим кодом, використовуючи Технології блокчейну та стимули на основі криптографії. У децентралізованих системах штучного інтелекту жоден суб’єкт не контролює мережу; натомість право власності, доступ і винагороди розподіляються між учасниками. Цей підхід вирішує проблеми фінансування та координації, які заважають штучному інтелекту з відкритим кодом, запроваджуючи економію токенів, яка забезпечує постійні фінансові стимули для Автори. Наприклад, такі децентралізовані мережі, як NEAR, Bittensor, Allora, Sentient і Sahara, прагнуть винагороджувати учасників рідними токенами за їхній внесок у навчання та вдосконалення моделей ШІ, створюючи стійку економічну модель, яка дозволить розробникам фінансувати поточний розвиток.

DCG, материнська компанія, в якій я працюю, вчора оголосила про відкриття Yuma, нова компанія, розробить децентралізовану Технології ШІ в екосистемі Bittensor.

Децентралізовані мережі штучного інтелекту, такі як Sahara, Grass і Masa, експериментують із винагородою користувачів за надання своїх особистих даних. Щоразу, коли особисті дані використовуються для навчання моделі в Сахарі, користувачі винагороджуються жетонами. Цей приклад ілюструє, як економічні стимули з підтримкою блокчейну можуть допомогти запустити мережі штучного інтелекту з відкритим кодом, винагороджуючи внески даних, ефективно обходячи традиційні обмеження капіталу, які перешкоджали доступу до дорогих власні джерела даних, такі як Reddit.

Децентралізований ШІ також покращує координацію завдяки децентралізованому управлінню. У випадку OpenAI корпоративне правління має контроль над основними рішеннями, які можуть мати серйозні хвильові наслідки; наприклад, минулого року вони вирішили звільнити Сема Альтмана – рішення, яке зрештою було скасовано. Навпаки, ці децентралізовані мережі штучного інтелекту є загальнодоступними, відкритими і з часом можуть керуватися власниками токенів. Це дозволить приймати колективні рішення та розподіляти ресурси у спосіб, який більше відповідає цілям спільноти, а не цілям лише кількох обраних.

Оскільки штучний інтелект продовжує розширювати свій вплив, потреба в більш прозорих, доступних і сталих моделях розвитку стає дедалі гострішою. Хоча штучний інтелект з відкритим вихідним кодом пропонує значні покращення в порівнянні з системами із закритим кодом, він все ще не вистачає в сферах фінансування та координації. Категорія децентралізованого штучного інтелекту лише зароджується, але пропонує переконливе вирішення деяких із цих проблем шляхом поєднання економічних стимулів із спільними інноваціями та забезпечення розвитку технологій штучного інтелекту таким чином, щоб принести користь усім зацікавленим сторонам.

Примітка: погляди, висловлені в цій колонці, належать автору та не обов’язково відображають погляди CoinDesk, Inc. або її власників і афілійованих осіб.