Teknologi kecerdasan buatan semakin meluas, meresap ke berbagai aspek kehidupan kita. Dari analisis cepat dokumen kompleks hingga memicu inspirasi kreatif, dari peran karakter virtual hingga menjawab pertanyaan pribadi, AI ada di mana-mana. Namun, meskipun AI membawa banyak kemudahan, ia juga memicu serangkaian kekhawatiran yang serius.
Saat ini, model AI yang paling canggih dan kuat sebagian besar dikuasai oleh beberapa raksasa teknologi, dan mekanisme operasional internalnya tidak transparan. Kita sulit untuk memahami sumber data pelatihan model, proses pengambilan keputusan, serta siapa yang diuntungkan saat model diperbarui. Kontribusi para kreator sering kali tidak mendapatkan pengakuan dan imbalan yang semestinya. Bias menyusup tanpa suara ke dalam sistem, sementara alat-alat yang membentuk masa depan kita beroperasi di balik layar.
Inilah masalah-masalah yang memicu penolakan masyarakat. Kekhawatiran terhadap pelanggaran privasi, penyebaran informasi yang salah, kurangnya transparansi, serta monopoli pelatihan AI dan distribusi keuntungan oleh sejumlah perusahaan semakin meningkat. Hal ini mendorong orang untuk menyerukan pembentukan sistem AI yang lebih transparan, melindungi privasi, dan mendorong partisipasi yang lebih luas.
Desentralisasi AI(DeAI) memberikan pemikiran baru untuk menyelesaikan masalah ini. Sistem semacam ini akan mendesentralisasikan data, komputasi, dan tata kelola, menjadikan model AI lebih bertanggung jawab, lebih transparan, dan lebih inklusif. Kontributor dapat memperoleh imbalan yang adil, dan komunitas dapat bersama-sama memutuskan bagaimana cara kerja alat-alat kuat ini. Beberapa platform blockchain telah mulai mendukung visi masa depan ini, menyediakan infrastruktur untuk membangun sistem AI desentralisasi yang adil, sehingga AI benar-benar melayani masyarakat, bukan hanya segelintir orang.
Desentralisasi AI vs AI Terpusat
Sistem AI mainstream saat ini sebagian besar bersifat terpusat, di mana satu perusahaan mengumpulkan data, melatih model, dan mengontrol output. Model ini biasanya tidak menerima pengawasan publik, dan pengguna tidak dapat memahami proses pembangunan model atau potensi bias.
Sebagai perbandingan, AI desentralisasi mengadopsi arsitektur yang sama sekali berbeda. Data tersebar di berbagai node, model dikelola bersama oleh komunitas atau protokol, dan proses pembaruan bersifat transparan. Ini adalah sistem yang dibangun dalam kolaborasi publik, dengan aturan yang jelas dan mekanisme insentif partisipasi, bukan dikendalikan oleh kotak hitam.
Misalnya: AI terpusat seperti museum yang dioperasikan oleh sebuah yayasan swasta. Anda dapat mengunjungi pameran, bahkan melihat data Anda dipresentasikan secara artistik, tetapi tidak memiliki hak untuk memutuskan bagaimana pameran diorganisir, dan tidak akan diakui atau diberi imbalan karena kontribusi. Proses pengambilan keputusan tidak transparan, dan sebagian besar operasi di balik layar tidak diketahui.
Dan AI desentralisasi lebih mirip dengan pameran seni luar ruangan yang dibangun bersama oleh komunitas global. Seniman, sejarawan, dan warga biasa bersama-sama menyumbangkan ide, berbagi data, dan berpartisipasi dalam kurasi. Setiap kontribusi dapat dilacak dan transparan, peserta mendapatkan imbalan karena meningkatkan pameran. Struktur ini membantu memperkuat perlindungan pengguna dan akuntabilitas, yang merupakan hal yang paling mendesak dibutuhkan di bidang AI saat ini.
Pentingnya AI Desentralisasi
Model kontrol AI terpusat menimbulkan masalah serius. Ketika sejumlah kecil perusahaan mendominasi model, mereka mengendalikan konten pembelajaran model, cara berperilaku, dan hak akses, yang membawa risiko berikut:
Konsentrasi kekuasaan: Perkembangan AI dikuasai oleh beberapa perusahaan, kurangnya pengawasan publik.
Bias algoritma: data dan perspektif yang terbatas mengakibatkan sistem yang tidak adil dan eksklusif.
Pengguna tidak memiliki kendali: Orang-orang menyumbangkan data tetapi tidak memiliki hak untuk memutuskan penggunaannya, dan tidak dapat mendapatkan imbalan.
Inovasi terbatas: kontrol terpusat membatasi diversifikasi dan eksperimen model.
Desentralisasi AI telah mengubah situasi ini, dengan mendistribusikan kepemilikan dan kontrol, membuka jalan bagi sistem AI yang lebih transparan, adil, dan inovatif. Kontributor global dapat bersama-sama membentuk model, memastikan bahwa model tersebut mencerminkan perspektif yang lebih luas. Transparansi memainkan peran kunci di sini, di mana banyak sistem AI desentralisasi mengadopsi prinsip sumber terbuka, mempublikasikan kode dan metode pelatihan, sehingga memudahkan audit model, menemukan masalah, dan membangun kepercayaan.
Namun, AI sumber terbuka tidak selalu setara dengan Desentralisasi. Model dapat bersifat sumber terbuka tetapi tetap bergantung pada infrastruktur terpusat, atau kurang memiliki mekanisme perlindungan privasi. Kedua-duanya memiliki ciri inti yang sama yaitu transparansi, aksesibilitas, dan partisipasi komunitas. Pengguna dapat berpartisipasi tanpa harus mengorbankan kontrol data mereka, sehingga lebih mungkin untuk berkontribusi secara aktif dan mendapatkan manfaat dari situasi tersebut. Desentralisasi bukanlah obat mujarab, tetapi membuka jalan baru untuk membangun sistem AI yang lebih sesuai dengan kepentingan publik dan mengurangi pengaruh perusahaan swasta.
Mekanisme Operasi AI Desentralisasi
Desentralisasi AI menggunakan sistem terdistribusi untuk menggantikan kontrol terpusat, melakukan pelatihan, optimasi, dan penyebaran model dalam jaringan node independen, menghindari titik kegagalan tunggal, meningkatkan transparansi, dan mendorong partisipasi yang lebih luas.
Teknologi kunci yang mendukung Desentralisasi AI meliputi:
Pembelajaran federasi: memungkinkan model AI untuk belajar dari data di perangkat lokal ( seperti ponsel, laptop ), hanya berbagi pembaruan model daripada informasi sensitif. Misalnya, keyboard ponsel mempelajari kebiasaan mengetik pengguna untuk memberikan saran koreksi otomatis yang lebih akurat, tetapi tidak akan mengunggah konten pesan. Metode ini melindungi privasi data dan sejalan dengan tujuan AI desentralisasi.
Komputasi terdistribusi: Membagi beban berat pelatihan dan menjalankan model AI ke beberapa mesin di jaringan, setara dengan ribuan komputer kecil yang berbagi pekerjaan, meningkatkan kecepatan, efisiensi, skalabilitas, dan ketahanan sistem.
Bukti Tanpa Pengetahuan (ZKP): Alat kriptografi ini dapat memverifikasi data atau operasi tanpa mengungkapkan konten spesifik, memastikan keamanan dan kepercayaan sistem terdistribusi.
Peran Blockchain dalam Desentralisasi AI
Sistem AI desentralisasi perlu mengoordinasikan tugas, melindungi data, dan memberi imbalan kepada kontributor, blockchain menyediakan dasar kunci untuk itu:
Kontrak pintar: mengeksekusi secara otomatis pembayaran atau pembaruan model dan aturan yang telah ditetapkan, tanpa intervensi manusia.
Oracle: sebagai jembatan antara blockchain dan dunia luar, menyediakan informasi nyata seperti cuaca, harga, atau data sensor.
Desentralisasi penyimpanan: membuat data pelatihan dan file model disimpan secara terdistribusi di jaringan, lebih tahan terhadap pemalsuan, sensor, dan titik kegagalan tunggal dibandingkan server tradisional.
Beberapa platform blockchain memiliki arsitektur unik yang mendukung sistem ini, memungkinkan jaringan yang berbeda untuk fokus pada tugas yang berbeda seperti privasi, komputasi, dan tata kelola, sambil mempertahankan interoperabilitas. Desain modular membuat AI desentralisasi lebih skalabel, fleksibel, aman, dan efisien. Komponen yang berbeda dioptimalkan untuk fungsinya masing-masing, tetapi dapat bekerja sama.
Keuntungan AI Desentralisasi
Desentralisasi AI bukan hanya perubahan teknologi, tetapi juga perubahan nilai. Ini membangun sistem yang mencerminkan nilai-nilai bersama manusia seperti privasi, transparansi, keadilan, dan partisipasi, melalui desentralisasi yang mencapai keuntungan berikut:
Perlindungan privasi yang lebih baik: Teknologi seperti pembelajaran federasi, pelatihan lokal perangkat, dan bukti nol-pengetahuan menjamin privasi data.
Transparansi bawaan: sistem terbuka memudahkan audit, melacak keputusan, dan mengidentifikasi bias.
Tata kelola bersama: komunitas bersama-sama merumuskan aturan, mekanisme insentif, dan jalur evolusi model.
Insentif ekonomi yang adil: Kontributor mendapatkan imbalan karena menyediakan data, perhitungan, atau perbaikan model.
Mengurangi Bias: Kontributor yang lebih beragam membawa perspektif inklusif, mengurangi titik buta.
Ketahanan yang lebih kuat: tidak ada titik kegagalan tunggal, sistem lebih sulit untuk diserang atau ditutup.
Beberapa platform blockchain mendukung keuntungan ini melalui arsitektur modular, di mana berbagai jaringan dapat fokus pada privasi, komputasi, atau tata kelola, sambil berkolaborasi secara mulus, mendukung pengembangan AI desentralisasi secara skala tanpa mengorbankan keamanan, otonomi pengguna, atau kinerja.
Tantangan dan Keterbatasan
Meskipun potensi AI desentralisasi sangat besar, namun juga menghadapi banyak tantangan:
Skalabilitas: Pelatihan model besar memerlukan daya komputasi yang sangat besar, koordinasi terdistribusi mungkin mengurangi kecepatan atau meningkatkan kompleksitas.
Sumber daya komputasi yang intensif: Model AI memang mengonsumsi sumber daya tinggi, dan operasi terdistribusi semakin memperburuk tekanan pada bandwidth dan konsumsi energi.
Ketidakpastian regulasi: perbedaan hukum di berbagai daerah, tanggung jawab sistem desentralisasi yang kompleks.
Fragments: Kurangnya pengawasan terdesentralisasi dapat menyebabkan standar yang tidak seragam dan partisipasi yang tidak merata.
Keamanan dan Keandalan: Sistem yang tidak mempercayai masih rentan terhadap serangan, seperti manipulasi data dan racun model.
Pengalaman pengguna yang kompleks: pengelolaan kunci pribadi, penggunaan beberapa antarmuka, dan faktor lainnya menghambat penyebaran.
Ini semua adalah masalah nyata yang ada, tetapi tidak mustahil untuk diatasi. Beberapa platform blockchain dengan arsitektur modular menyediakan keamanan bersama yang kuat dan interoperabilitas asli, memungkinkan jaringan yang berbeda untuk fokus pada tantangan spesifik, sambil berkolaborasi dalam ekosistem, mendukung pertumbuhan yang bertanggung jawab dan berbagi risiko.
Aplikasi Praktis AI Desentralisasi
Desentralisasi AI telah melampaui tingkat teori. Beberapa proyek Web3 sedang menunjukkan bagaimana kecerdasan terdistribusi mendorong perkembangan aplikasi dalam kenyataan. Berikut adalah beberapa contoh proyek yang membangun desentralisasi AI:
Acurast: memungkinkan orang biasa untuk mengubah perangkat yang tidak terpakai seperti ponsel menjadi bagian dari cloud yang aman dan desentralisasi. Pengguna mendapatkan imbalan dengan menyediakan daya komputasi yang tidak terpakai. Pengembang memanfaatkan kemampuan ini untuk menjalankan tugas yang sensitif terhadap privasi, tanpa bergantung pada server perusahaan teknologi besar, menciptakan internet yang lebih pribadi dan berfokus pada manusia.
OriginTrail: Beroperasi di atas grafik pengetahuan desentralisasi, menghubungkan dan mengorganisir data tepercaya di bidang rantai pasokan, pendidikan, dan lainnya. Ini seperti perpustakaan fakta publik, di mana siapa pun dapat berkontribusi atau memeriksa, tetapi tidak ada satu perusahaan pun yang dapat mengontrolnya. Ini membantu memverifikasi asal produk atau keaslian sertifikat, tanpa harus bergantung pada lembaga pusat.
Phala: Membangun lapisan privasi untuk Web3. Ini memungkinkan pengembang untuk menjalankan kontrak pintar di lingkungan komputasi rahasia, bahkan ketika aplikasi menggunakan data sensitif ( seperti informasi identitas atau kesehatan ), data tersebut tetap bersifat pribadi. Ini dapat dianggap sebagai ruang kerja yang aman yang tidak dapat dilihat oleh pencipta aplikasi.
PEAQ: Menyediakan infrastruktur untuk ekonomi mesin. Dengan memungkinkan orang dan perangkat mendapatkan imbalan melalui penyelesaian tugas nyata, membantu mendukung infrastruktur fisik yang terdesentralisasi. Mirip dengan ekonomi gig mesin. Robot dapat mengisi daya mobil listrik, atau sensor dapat melaporkan kualitas udara, keduanya dapat mendapatkan imbalan melalui jaringan. PEAQ membuat koordinasi dan imbalan untuk pekerjaan yang didorong oleh mesin menjadi sederhana.
Bittensor: Menciptakan pasar terbuka, di mana model AI bersaing dan berkolaborasi untuk memberikan output terbaik. Siapa pun dapat bergabung dengan jaringan, menyumbangkan daya komputasi, melatih model, atau mengevaluasi kinerja. Sistem memberikan insentif token untuk menghargai kontribusi yang berharga, membangun ekonomi AI yang memperbaiki diri, tahan sensor, dan tidak bergantung pada kontrol terpusat.
Melihat ke Depan
Desentralisasi AI bukan hanya perubahan teknis, tetapi juga perubahan nilai. Ini menantang pandangan bahwa kecerdasan harus dikendalikan oleh beberapa perusahaan, menawarkan alternatif yang lebih terbuka dan lebih bertanggung jawab. Sistem-sistem ini mendistribusikan kekuasaan, melindungi privasi, dan mengundang partisipasi global untuk bersama-sama membentuk alat yang mengubah dunia.
Blockchain membuat semuanya mungkin. Dengan mengoordinasikan pembaruan, melindungi data, dan memberikan imbalan kepada kontributor, ia menyediakan dasar untuk sistem AI yang secara alami transparan. Beberapa platform blockchain menambahkan infrastruktur modular, memungkinkan jaringan yang disesuaikan untuk unggul dalam fungsi masing-masing, sambil memanfaatkan fitur bawaan, dan mempertahankan interoperabilitas yang mulus dalam ekosistem yang lebih luas. Fleksibilitas ini memungkinkan sistem AI desentralisasi untuk terus berkembang dan memperluas tanpa mengorbankan keamanan, kinerja, atau otonomi pengguna.
Dari komputasi rahasia hingga manajemen data desentralisasi, ekosistem blockchain sudah memiliki beberapa proyek yang menerapkan prinsip-prinsip ini, dan ini baru permulaan. Masa depan AI desentralisasi penuh dengan kemungkinan tak terbatas, dan diharapkan dapat membentuk kembali cara kita berinteraksi dengan teknologi, menciptakan dunia pintar yang lebih terbuka, transparan, dan adil.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
17 Suka
Hadiah
17
5
Bagikan
Komentar
0/400
GateUser-1a2ed0b9
· 07-29 10:03
Siapa yang akan menginjak rem untuk para raksasa?
Lihat AsliBalas0
FundingMartyr
· 07-29 10:02
Jika sudah kaya bisa jadi ayah AI? Tidak bisa bermain.
Desentralisasi AI memimpin masa depan digital Blockchain membantu membangun sistem cerdas yang transparan dan adil
Jalan Desentralisasi Kecerdasan Buatan
Teknologi kecerdasan buatan semakin meluas, meresap ke berbagai aspek kehidupan kita. Dari analisis cepat dokumen kompleks hingga memicu inspirasi kreatif, dari peran karakter virtual hingga menjawab pertanyaan pribadi, AI ada di mana-mana. Namun, meskipun AI membawa banyak kemudahan, ia juga memicu serangkaian kekhawatiran yang serius.
Saat ini, model AI yang paling canggih dan kuat sebagian besar dikuasai oleh beberapa raksasa teknologi, dan mekanisme operasional internalnya tidak transparan. Kita sulit untuk memahami sumber data pelatihan model, proses pengambilan keputusan, serta siapa yang diuntungkan saat model diperbarui. Kontribusi para kreator sering kali tidak mendapatkan pengakuan dan imbalan yang semestinya. Bias menyusup tanpa suara ke dalam sistem, sementara alat-alat yang membentuk masa depan kita beroperasi di balik layar.
Inilah masalah-masalah yang memicu penolakan masyarakat. Kekhawatiran terhadap pelanggaran privasi, penyebaran informasi yang salah, kurangnya transparansi, serta monopoli pelatihan AI dan distribusi keuntungan oleh sejumlah perusahaan semakin meningkat. Hal ini mendorong orang untuk menyerukan pembentukan sistem AI yang lebih transparan, melindungi privasi, dan mendorong partisipasi yang lebih luas.
Desentralisasi AI(DeAI) memberikan pemikiran baru untuk menyelesaikan masalah ini. Sistem semacam ini akan mendesentralisasikan data, komputasi, dan tata kelola, menjadikan model AI lebih bertanggung jawab, lebih transparan, dan lebih inklusif. Kontributor dapat memperoleh imbalan yang adil, dan komunitas dapat bersama-sama memutuskan bagaimana cara kerja alat-alat kuat ini. Beberapa platform blockchain telah mulai mendukung visi masa depan ini, menyediakan infrastruktur untuk membangun sistem AI desentralisasi yang adil, sehingga AI benar-benar melayani masyarakat, bukan hanya segelintir orang.
Desentralisasi AI vs AI Terpusat
Sistem AI mainstream saat ini sebagian besar bersifat terpusat, di mana satu perusahaan mengumpulkan data, melatih model, dan mengontrol output. Model ini biasanya tidak menerima pengawasan publik, dan pengguna tidak dapat memahami proses pembangunan model atau potensi bias.
Sebagai perbandingan, AI desentralisasi mengadopsi arsitektur yang sama sekali berbeda. Data tersebar di berbagai node, model dikelola bersama oleh komunitas atau protokol, dan proses pembaruan bersifat transparan. Ini adalah sistem yang dibangun dalam kolaborasi publik, dengan aturan yang jelas dan mekanisme insentif partisipasi, bukan dikendalikan oleh kotak hitam.
Misalnya: AI terpusat seperti museum yang dioperasikan oleh sebuah yayasan swasta. Anda dapat mengunjungi pameran, bahkan melihat data Anda dipresentasikan secara artistik, tetapi tidak memiliki hak untuk memutuskan bagaimana pameran diorganisir, dan tidak akan diakui atau diberi imbalan karena kontribusi. Proses pengambilan keputusan tidak transparan, dan sebagian besar operasi di balik layar tidak diketahui.
Dan AI desentralisasi lebih mirip dengan pameran seni luar ruangan yang dibangun bersama oleh komunitas global. Seniman, sejarawan, dan warga biasa bersama-sama menyumbangkan ide, berbagi data, dan berpartisipasi dalam kurasi. Setiap kontribusi dapat dilacak dan transparan, peserta mendapatkan imbalan karena meningkatkan pameran. Struktur ini membantu memperkuat perlindungan pengguna dan akuntabilitas, yang merupakan hal yang paling mendesak dibutuhkan di bidang AI saat ini.
Pentingnya AI Desentralisasi
Model kontrol AI terpusat menimbulkan masalah serius. Ketika sejumlah kecil perusahaan mendominasi model, mereka mengendalikan konten pembelajaran model, cara berperilaku, dan hak akses, yang membawa risiko berikut:
Desentralisasi AI telah mengubah situasi ini, dengan mendistribusikan kepemilikan dan kontrol, membuka jalan bagi sistem AI yang lebih transparan, adil, dan inovatif. Kontributor global dapat bersama-sama membentuk model, memastikan bahwa model tersebut mencerminkan perspektif yang lebih luas. Transparansi memainkan peran kunci di sini, di mana banyak sistem AI desentralisasi mengadopsi prinsip sumber terbuka, mempublikasikan kode dan metode pelatihan, sehingga memudahkan audit model, menemukan masalah, dan membangun kepercayaan.
Namun, AI sumber terbuka tidak selalu setara dengan Desentralisasi. Model dapat bersifat sumber terbuka tetapi tetap bergantung pada infrastruktur terpusat, atau kurang memiliki mekanisme perlindungan privasi. Kedua-duanya memiliki ciri inti yang sama yaitu transparansi, aksesibilitas, dan partisipasi komunitas. Pengguna dapat berpartisipasi tanpa harus mengorbankan kontrol data mereka, sehingga lebih mungkin untuk berkontribusi secara aktif dan mendapatkan manfaat dari situasi tersebut. Desentralisasi bukanlah obat mujarab, tetapi membuka jalan baru untuk membangun sistem AI yang lebih sesuai dengan kepentingan publik dan mengurangi pengaruh perusahaan swasta.
Mekanisme Operasi AI Desentralisasi
Desentralisasi AI menggunakan sistem terdistribusi untuk menggantikan kontrol terpusat, melakukan pelatihan, optimasi, dan penyebaran model dalam jaringan node independen, menghindari titik kegagalan tunggal, meningkatkan transparansi, dan mendorong partisipasi yang lebih luas.
Teknologi kunci yang mendukung Desentralisasi AI meliputi:
Pembelajaran federasi: memungkinkan model AI untuk belajar dari data di perangkat lokal ( seperti ponsel, laptop ), hanya berbagi pembaruan model daripada informasi sensitif. Misalnya, keyboard ponsel mempelajari kebiasaan mengetik pengguna untuk memberikan saran koreksi otomatis yang lebih akurat, tetapi tidak akan mengunggah konten pesan. Metode ini melindungi privasi data dan sejalan dengan tujuan AI desentralisasi.
Komputasi terdistribusi: Membagi beban berat pelatihan dan menjalankan model AI ke beberapa mesin di jaringan, setara dengan ribuan komputer kecil yang berbagi pekerjaan, meningkatkan kecepatan, efisiensi, skalabilitas, dan ketahanan sistem.
Bukti Tanpa Pengetahuan (ZKP): Alat kriptografi ini dapat memverifikasi data atau operasi tanpa mengungkapkan konten spesifik, memastikan keamanan dan kepercayaan sistem terdistribusi.
Peran Blockchain dalam Desentralisasi AI
Sistem AI desentralisasi perlu mengoordinasikan tugas, melindungi data, dan memberi imbalan kepada kontributor, blockchain menyediakan dasar kunci untuk itu:
Kontrak pintar: mengeksekusi secara otomatis pembayaran atau pembaruan model dan aturan yang telah ditetapkan, tanpa intervensi manusia.
Oracle: sebagai jembatan antara blockchain dan dunia luar, menyediakan informasi nyata seperti cuaca, harga, atau data sensor.
Desentralisasi penyimpanan: membuat data pelatihan dan file model disimpan secara terdistribusi di jaringan, lebih tahan terhadap pemalsuan, sensor, dan titik kegagalan tunggal dibandingkan server tradisional.
Beberapa platform blockchain memiliki arsitektur unik yang mendukung sistem ini, memungkinkan jaringan yang berbeda untuk fokus pada tugas yang berbeda seperti privasi, komputasi, dan tata kelola, sambil mempertahankan interoperabilitas. Desain modular membuat AI desentralisasi lebih skalabel, fleksibel, aman, dan efisien. Komponen yang berbeda dioptimalkan untuk fungsinya masing-masing, tetapi dapat bekerja sama.
Keuntungan AI Desentralisasi
Desentralisasi AI bukan hanya perubahan teknologi, tetapi juga perubahan nilai. Ini membangun sistem yang mencerminkan nilai-nilai bersama manusia seperti privasi, transparansi, keadilan, dan partisipasi, melalui desentralisasi yang mencapai keuntungan berikut:
Perlindungan privasi yang lebih baik: Teknologi seperti pembelajaran federasi, pelatihan lokal perangkat, dan bukti nol-pengetahuan menjamin privasi data.
Transparansi bawaan: sistem terbuka memudahkan audit, melacak keputusan, dan mengidentifikasi bias.
Tata kelola bersama: komunitas bersama-sama merumuskan aturan, mekanisme insentif, dan jalur evolusi model.
Insentif ekonomi yang adil: Kontributor mendapatkan imbalan karena menyediakan data, perhitungan, atau perbaikan model.
Mengurangi Bias: Kontributor yang lebih beragam membawa perspektif inklusif, mengurangi titik buta.
Ketahanan yang lebih kuat: tidak ada titik kegagalan tunggal, sistem lebih sulit untuk diserang atau ditutup.
Beberapa platform blockchain mendukung keuntungan ini melalui arsitektur modular, di mana berbagai jaringan dapat fokus pada privasi, komputasi, atau tata kelola, sambil berkolaborasi secara mulus, mendukung pengembangan AI desentralisasi secara skala tanpa mengorbankan keamanan, otonomi pengguna, atau kinerja.
Tantangan dan Keterbatasan
Meskipun potensi AI desentralisasi sangat besar, namun juga menghadapi banyak tantangan:
Skalabilitas: Pelatihan model besar memerlukan daya komputasi yang sangat besar, koordinasi terdistribusi mungkin mengurangi kecepatan atau meningkatkan kompleksitas.
Sumber daya komputasi yang intensif: Model AI memang mengonsumsi sumber daya tinggi, dan operasi terdistribusi semakin memperburuk tekanan pada bandwidth dan konsumsi energi.
Ketidakpastian regulasi: perbedaan hukum di berbagai daerah, tanggung jawab sistem desentralisasi yang kompleks.
Fragments: Kurangnya pengawasan terdesentralisasi dapat menyebabkan standar yang tidak seragam dan partisipasi yang tidak merata.
Keamanan dan Keandalan: Sistem yang tidak mempercayai masih rentan terhadap serangan, seperti manipulasi data dan racun model.
Pengalaman pengguna yang kompleks: pengelolaan kunci pribadi, penggunaan beberapa antarmuka, dan faktor lainnya menghambat penyebaran.
Ini semua adalah masalah nyata yang ada, tetapi tidak mustahil untuk diatasi. Beberapa platform blockchain dengan arsitektur modular menyediakan keamanan bersama yang kuat dan interoperabilitas asli, memungkinkan jaringan yang berbeda untuk fokus pada tantangan spesifik, sambil berkolaborasi dalam ekosistem, mendukung pertumbuhan yang bertanggung jawab dan berbagi risiko.
Aplikasi Praktis AI Desentralisasi
Desentralisasi AI telah melampaui tingkat teori. Beberapa proyek Web3 sedang menunjukkan bagaimana kecerdasan terdistribusi mendorong perkembangan aplikasi dalam kenyataan. Berikut adalah beberapa contoh proyek yang membangun desentralisasi AI:
Acurast: memungkinkan orang biasa untuk mengubah perangkat yang tidak terpakai seperti ponsel menjadi bagian dari cloud yang aman dan desentralisasi. Pengguna mendapatkan imbalan dengan menyediakan daya komputasi yang tidak terpakai. Pengembang memanfaatkan kemampuan ini untuk menjalankan tugas yang sensitif terhadap privasi, tanpa bergantung pada server perusahaan teknologi besar, menciptakan internet yang lebih pribadi dan berfokus pada manusia.
OriginTrail: Beroperasi di atas grafik pengetahuan desentralisasi, menghubungkan dan mengorganisir data tepercaya di bidang rantai pasokan, pendidikan, dan lainnya. Ini seperti perpustakaan fakta publik, di mana siapa pun dapat berkontribusi atau memeriksa, tetapi tidak ada satu perusahaan pun yang dapat mengontrolnya. Ini membantu memverifikasi asal produk atau keaslian sertifikat, tanpa harus bergantung pada lembaga pusat.
Phala: Membangun lapisan privasi untuk Web3. Ini memungkinkan pengembang untuk menjalankan kontrak pintar di lingkungan komputasi rahasia, bahkan ketika aplikasi menggunakan data sensitif ( seperti informasi identitas atau kesehatan ), data tersebut tetap bersifat pribadi. Ini dapat dianggap sebagai ruang kerja yang aman yang tidak dapat dilihat oleh pencipta aplikasi.
PEAQ: Menyediakan infrastruktur untuk ekonomi mesin. Dengan memungkinkan orang dan perangkat mendapatkan imbalan melalui penyelesaian tugas nyata, membantu mendukung infrastruktur fisik yang terdesentralisasi. Mirip dengan ekonomi gig mesin. Robot dapat mengisi daya mobil listrik, atau sensor dapat melaporkan kualitas udara, keduanya dapat mendapatkan imbalan melalui jaringan. PEAQ membuat koordinasi dan imbalan untuk pekerjaan yang didorong oleh mesin menjadi sederhana.
Bittensor: Menciptakan pasar terbuka, di mana model AI bersaing dan berkolaborasi untuk memberikan output terbaik. Siapa pun dapat bergabung dengan jaringan, menyumbangkan daya komputasi, melatih model, atau mengevaluasi kinerja. Sistem memberikan insentif token untuk menghargai kontribusi yang berharga, membangun ekonomi AI yang memperbaiki diri, tahan sensor, dan tidak bergantung pada kontrol terpusat.
Melihat ke Depan
Desentralisasi AI bukan hanya perubahan teknis, tetapi juga perubahan nilai. Ini menantang pandangan bahwa kecerdasan harus dikendalikan oleh beberapa perusahaan, menawarkan alternatif yang lebih terbuka dan lebih bertanggung jawab. Sistem-sistem ini mendistribusikan kekuasaan, melindungi privasi, dan mengundang partisipasi global untuk bersama-sama membentuk alat yang mengubah dunia.
Blockchain membuat semuanya mungkin. Dengan mengoordinasikan pembaruan, melindungi data, dan memberikan imbalan kepada kontributor, ia menyediakan dasar untuk sistem AI yang secara alami transparan. Beberapa platform blockchain menambahkan infrastruktur modular, memungkinkan jaringan yang disesuaikan untuk unggul dalam fungsi masing-masing, sambil memanfaatkan fitur bawaan, dan mempertahankan interoperabilitas yang mulus dalam ekosistem yang lebih luas. Fleksibilitas ini memungkinkan sistem AI desentralisasi untuk terus berkembang dan memperluas tanpa mengorbankan keamanan, kinerja, atau otonomi pengguna.
Dari komputasi rahasia hingga manajemen data desentralisasi, ekosistem blockchain sudah memiliki beberapa proyek yang menerapkan prinsip-prinsip ini, dan ini baru permulaan. Masa depan AI desentralisasi penuh dengan kemungkinan tak terbatas, dan diharapkan dapat membentuk kembali cara kita berinteraksi dengan teknologi, menciptakan dunia pintar yang lebih terbuka, transparan, dan adil.