Yapay Zekanın Merkeziyetsizlik Yolu

Yapay zeka teknolojisi giderek yaygınlaşıyor ve hayatımızın her alanına sızıyor. Karmaşık belgelerin hızlı analizi, yaratıcı ilham verme, sanal karakter rolü oynama ve özel sorunları yanıtlama gibi birçok alanda AI her yerde. Ancak, AI birçok kolaylık sağlasa da, bir dizi ciddi endişeyi de beraberinde getiriyor.

Şu anda, en gelişmiş ve güçlü AI modelleri çoğunlukla birkaç teknoloji devinin kontrolü altında ve iç işleyiş mekanizmaları opak. Modelin eğitim verilerinin kaynağını, karar alma sürecini ve model güncellemeleri sırasında kimin faydalandığını anlamak zor. Yaratıcıların katkıları genellikle hak ettiği şekilde tanınmıyor ve karşılık bulmuyor. Ön yargı sistemlere sessizce sızıyor ve bu, geleceğimizi şekillendiren araçlar arka planda gizlice çalışıyor.

Tam da bu sorunlar, insanların direnişini tetikledi. Gizlilik ihlalleri, yanlış bilgi yayılması, şeffaflık eksikliği ve AI eğitim ve kazanç dağıtımının az sayıda şirket tarafından tekelleştirilmesi konusundaki endişeler giderek artıyor. Bu, daha şeffaf, gizliliği koruyan ve geniş katılımı teşvik eden AI sistemleri kurulması çağrılarına yol açtı.

Merkeziyetsizlik AI(DeAI) bu sorunları çözmek için yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Bu tür sistemler verileri, hesaplamaları ve yönetimi merkezsizleştirerek AI modellerinin daha sorumlu, daha şeffaf ve daha kapsayıcı olmasını sağlar. Katılımcılar adil bir şekilde ödüllendirilirken, topluluk bu güçlü araçların nasıl çalışacağına birlikte karar verebilir. Bazı blockchain platformları bu gelecek vizyonunu desteklemeye başlamış, adil merkeziyetsiz AI sistemleri inşa etmek için altyapı sağlamaktadır, böylece AI gerçekten halkın hizmetinde olmalı, azınlığın değil.

Merkeziyetsizlik AI vs Merkezi AI

Günümüzün popüler AI sistemleri genellikle merkeziyettir, tek bir şirket tarafından veri toplanır, modeller eğitilir ve çıktılar kontrol edilir. Bu model genellikle kamu denetimini kabul etmez, kullanıcılar modelin inşa sürecini veya potansiyel önyargıları anlayamaz.

Buna karşılık, Merkeziyetsizlik AI tamamen farklı bir mimari kullanıyor. Veriler çeşitli düğümlere dağıtılmıştır, model topluluk veya protokol tarafından ortaklaşa yönetilmektedir, güncelleme süreci açıktır ve şeffaftır. Bu, kamu işbirliği ile inşa edilmiş bir sistemdir ve belirgin kurallara ve katılım teşvik mekanizmalarına sahiptir, karanlık kutu kontrolü altında değildir.

Bir örnek vermek gerekirse: Merkezi bir AI, özel bir vakıf tarafından işletilen bir müzeye benzer. Eserleri ziyaret edebilir, hatta verilerinizin sanatsal bir şekilde sunulduğunu görebilirsiniz, ancak sergilerin nasıl düzenleneceğine karar verme hakkınız yoktur ve katkılarınız için tanınma veya ödül almazsınız. Karar verme süreci şeffaf değildir, çoğu perde arkasındaki operasyon bilinmemektedir.

Merkeziyetsizlik AI ise daha çok dünya genelindeki toplulukların birlikte inşa ettiği bir açık hava sanat sergisine benziyor. Sanatçılar, tarihçiler ve sıradan vatandaşlar yaratıcı katkılarda bulunuyor, verileri paylaşıyor ve sergi düzenlemeye katılıyor. Her bir katkı izlenebilir ve şeffaftır, katılımcılar sergiyi geliştirdikleri için ödüllendiriliyor. Bu yapı, kullanıcı korumasını ve hesap verebilirliği güçlendirmeye yardımcı olur; bu, günümüz AI alanında en acil ihtiyaçtır.

Merkeziyetsizlik AI'nın önemi

Merkeziyetsizlik AI kontrol modeli ciddi sorunlar yaratmaktadır. Az sayıda şirket modelin öğrenme içeriğini, davranış biçimini ve erişim yetkisini tekelleştirdiğinde, aşağıdaki riskleri beraberinde getirir:

• Güç yoğunlaşması: AI gelişimi az sayıda şirketin elinde, kamu denetiminden yoksun.
• Algoritma önyargısı: Sınırlı veriler ve bakış açıları sistemin adaletsiz ve dışlayıcı olmasına neden olur.
• Kullanıcıların kontrolü yok: İnsanlar veri katkısında bulunuyor ama bu verilerin kullanımını belirleme veya ödül alma hakları yok.
• Yenilik kısıtlı: Merkeziyetsizlik kontrolü, modelin çeşitliliğini ve deneylerini sınırlamaktadır.

Merkeziyetsizlik AI bu durumu yeniden dengeleyerek, sahiplik ve kontrolü dağıtarak daha şeffaf, adil ve yenilikçi bir AI sistemine zemin hazırladı. Küresel katkıcılar, modelleri birlikte şekillendirerek daha geniş bir bakış açısını yansıtmalarını sağlıyor. Şeffaflık burada kritik bir rol oynuyor; birçok merkeziyetsiz AI sistemi açık kaynak prensiplerini benimseyerek, kodları ve eğitim yöntemlerini kamuya açıyor, modellerin denetlenmesini, sorunların tespit edilmesini ve güvenin inşa edilmesini kolaylaştırıyor.

Ancak, açık kaynaklı AI her zaman merkeziyetsizlik ile eşit değildir. Modeller açık kaynaklı olabilir, ancak yine de merkezi altyapıya bağımlı olabilir veya gizlilik koruma mekanizmalarından yoksun olabilir. Her iki tarafın ortak temel özellikleri şeffaflık, erişilebilirlik ve topluluk katılımıdır. Kullanıcılar veri kontrol haklarından feragat etmeden katılabilir, bu da onların daha aktif katkıda bulunma ve fayda sağlama olasılıklarını artırır. Merkeziyetsizlik, her derde deva bir çözüm değildir, ancak kamu yararına daha uygun, özel şirket etkisini azaltan AI sistemleri oluşturmak için yeni yollar açar.

Merkeziyetsizlik AI'nin çalışma mekanizması

Merkeziyetsizlik AI, dağıtık sistemler ile merkezi kontrolü değiştirir, bağımsız düğüm ağında model eğitimi, optimizasyon ve dağıtım gerçekleştirir, tek nokta arızalarını önler, şeffaflığı artırır ve daha geniş katılımı teşvik eder.

Merkeziyetsizlik AI'yi destekleyen anahtar teknolojiler şunlardır:

• Federal Öğrenme: AI modellerinin yerel cihazlarda (, telefonlar, dizüstü bilgisayarlar ) gibi verileri öğrenmesini sağlar, sadece model güncellemelerini paylaşır ve hassas bilgileri değil. Örneğin, telefon klavyesi kullanıcıların yazma alışkanlıklarını öğrenerek daha doğru otomatik düzeltme önerileri sunar, ancak mesaj içeriğini yüklemez. Bu yöntem, veri gizliliğini korur ve Merkeziyetsizlik AI hedefleriyle uyumludur.

• Dağıtık hesaplama: AI modellerini eğitmek ve çalıştırmak için ağır yükü ağdaki birden fazla makineye dağıtarak, binlerce küçük bilgisayarın iş yükünü paylaşmasına eşdeğer, hız, verimlilik, ölçeklenebilirlik ve sistem dayanıklılığını artırır.

• Sıfır Bilgi Kanıtı ( ZKP ): Bu kriptografik araç, verileri veya işlemleri belirli içerikleri ifşa etmeden doğrulama yeteneğine sahiptir ve dağıtık sistemlerin güvenli ve güvenilir olmasını sağlar.

Blokzincirin Merkeziyetsiz AI'deki Rolü

Merkeziyetsizlik AI sistemleri, görevleri koordine etmek, verileri korumak ve katkıda bulunanları ödüllendirmek için gereklidir; bu amaçla blok zinciri önemli bir temel sağlamaktadır:

• Akıllı sözleşme: Otomatik olarak ödeme veya model güncellemesi gibi önceden belirlenmiş kuralları yürütür, insan müdahalesine gerek yoktur.

• Orak: Blok zinciri ile dış dünya arasında bir köprü olarak, hava durumu, fiyat veya sensör verileri gibi gerçek bilgileri sağlar.

• Merkeziyetsizlik depolama: Eğitim verilerinin ve model dosyalarının ağda dağınık bir şekilde depolanmasını sağlar, geleneksel sunuculardan daha fazla değişiklik, sansür ve tek nokta arızasına karşı dayanıklıdır.

Bazı blok zinciri platformlarının benzersiz mimarileri, bu sistemleri destekler ve farklı ağların gizlilik, hesaplama, yönetim gibi farklı görevlere odaklanmasına izin verirken, birlikte çalışabilirliği korur. Modüler tasarım, merkeziyetsiz AI'nın daha ölçeklenebilir, esnek, güvenli ve verimli olmasını sağlar. Farklı bileşenler kendi işlevleri için optimize edilmiştir ve aynı zamanda birlikte çalışabilirler.

Merkeziyetsizlik AI'nin Avantajları

Merkeziyetsizlik AI yalnızca bir teknik dönüşüm değil, aynı zamanda bir değer dönüşümüdür. Gizlilik, şeffaflık, adalet, katılım gibi insanlara ait paylaşılan değerleri yansıtan bir sistem inşa eder ve merkeziyetsizlik aracılığıyla aşağıdaki avantajları sağlar:

• Daha iyi gizlilik koruması: Federated learning, cihaz yerel eğitimi ve sıfır bilgi kanıtı gibi teknolojiler veri gizliliğini güvence altına alır.

• Yerleşik şeffaflık: Açık sistemler denetimi, karar takibini ve önyargıların tanımlanmasını kolaylaştırır.

• Paylaşım yönetimi: Topluluk birlikte kurallar, teşvik mekanizmaları ve model evrim yolları oluşturur.

• Adil ekonomik teşvik: Katkıda bulunanlar, veri, hesaplama veya model geliştirmeleri sağladıkları için ödüllendirilir.

• Önyargıları azaltmak: Daha çeşitli katkıda bulunanlar, kapsayıcı bir bakış açısı getirir ve kör noktaları azaltır.

• Daha güçlü dayanıklılık: Tek nokta arızası yok, sistemin kırılması veya kapatılması daha zor.

Bazı blockchain platformları, modüler mimari sayesinde bu avantajları destekler; farklı ağlar gizlilik, hesaplama veya yönetime odaklanabilirken, aynı zamanda merkeziyetsizlik AI'nın ölçeklenmesine yardımcı olmak için kesintisiz işbirliği yapar ve güvenlik, kullanıcı özerkliği veya performanstan ödün vermez.

Zorluklar ve Sınırlamalar

Merkeziyetsizlik AI'nin potansiyeli çok büyük olmasına rağmen, birçok zorlukla da karşı karşıyadır:

• Ölçeklenebilirlik: Büyük model eğitimi, büyük miktarda hesaplama gücü gerektirir, dağıtık koordinasyon hızı azaltabilir veya karmaşıklığı artırabilir.

• Hesaplama kaynakları yoğun: AI modelleri zaten yüksek kaynak tüketimine sahiptir, dağıtık çalışma bant genişliği ve enerji tüketim baskısını artırmaktadır.

• Düzenleyici belirsizlik: Farklı bölgelerdeki mevzuat farklılıkları, Merkeziyetsizlik sisteminin sorumluluklarının karmaşık olması.

• Parçalanma: Merkeziyetsizlik düzenlemesinin eksikliği standartların birliğinin olmamasına ve katılımın eşit olmamasına yol açabilir.

• Güvenlik ve güvenilirlik: Güvensiz sistemler, veri manipülasyonu ve model zehirlenmesi gibi saldırılara hâlâ açıktır.

• Kullanıcı deneyimi karmaşık: Özel anahtarların yönetimi, birden fazla arayüzün kullanımı gibi faktörler yayılmayı engelliyor.

Bunlar gerçek var olan zorluklardır, ancak aşılmaz değillerdir. Bazı blok zinciri platformlarının modüler yapıları, belirli zorluklara odaklanırken, ekosistem içinde işbirliği yaparak sorumlu büyümeyi ve risk paylaşımını destekleyen güçlü ortak güvenlik ve yerel birlikte çalışma imkanı sunar.

Merkeziyetsizlik AI'nın Gerçek Uygulamaları

Merkeziyetsizlik AI artık yalnızca teorik bir düzeyde kalmıyor. Bazı Web3 projeleri, dağıtık aklın uygulama gelişimini nasıl ilerlettiğini gerçekte gösteriyor. İşte merkeziyetsiz AI oluşturan birkaç proje örneği:

1. Acurast: Sıradan insanların kullanılmayan cep telefonları gibi cihazları güvenli, Merkeziyetsizlik bulutunun bir parçası haline getirmesini sağlar. Kullanıcılar kullanılmayan işlem gücünü sağlayarak ödüller kazanır. Geliştiriciler, bu gücü gizlilik hassasiyeti olan görevleri gerçekleştirmek için kullanır, büyük teknoloji şirketlerinin sunucularına bağımlı olmadan, daha özel, insan odaklı bir internet oluşturur.

2. OriginTrail: Merkeziyetsizlik bilgi grafiği üzerinde çalışan, tedarik zinciri, eğitim gibi alanlardaki güvenilir verileri bağlayan ve organize eden bir sistemdir. Herkesin katkıda bulunabileceği veya kontrol edebileceği bir kamu veri havuzu gibidir, ancak hiçbir şirket bunu kontrol edemez. Bu, ürün kaynakları veya sertifika gerçekliği gibi bilgilerin doğrulanmasına yardımcı olur, merkezi bir kuruluşa bağımlı kalmadan.

3. Phala: Web3 için gizlilik katmanı oluşturur. Geliştiricilerin, uygulamalar hassas veriler ( gibi kimlik veya sağlık bilgileri ) kullandığında bile, gizli hesaplama ortamında akıllı sözleşmeleri çalıştırmalarına olanak tanır; bu veriler gizli kalır. Uygulama oluşturucularının göremediği güvenli bir çalışma alanı olarak düşünülebilir.

4. PEAQ: Makine ekonomisine altyapı sağlamak. İnsanların ve cihazların gerçek görevleri tamamlayarak ödüller kazanmasına izin vererek, Merkeziyetsizlik fiziksel altyapısını desteklemeye yardımcı olur. Makine benzeri bir gig ekonomisi. Robotlar elektrikli araçları şarj edebilir veya sensörler hava kalitesini raporlayabilir, her ikisi de ağ üzerinden ödüller kazanabilir. PEAQ, bu makine odaklı çalışmayı koordine etmeyi ve ödüllendirmeyi basit hale getirir.

5. Bittensor: Açık bir pazar oluşturdu, burada AI modelleri rekabet eder ve iş birliği yapar, en iyi çıktıları sağlar. Herkes ağa katılabilir, hesaplama gücü katkıda bulunabilir, modelleri eğitebilir veya performansı değerlendirebilir. Sistem, değerli katkıları ödüllendirmek için token teşvikleri aracılığıyla, kendini geliştiren, sansüre dayanıklı ve merkezi kontrolüne bağımlı olmayan bir AI ekonomisi oluşturur.

Geleceğe Bakış

Merkeziyetsizlik AI sadece teknolojik bir devrim değil, aynı zamanda bir değerler değişimidir. Akıllı sistemlerin azınlık şirketler tarafından kontrol edilmesi gerektiği anlayışına meydan okur, daha açık ve daha sorumlu alternatifler sunar. Bu sistemler gücü dağıtır, gizliliği korur ve dünya genelinde katılımı teşvik ederek dünyayı değiştiren araçların ortaklaşa şekillendirilmesine davet eder.

Blockchain bunu mümkün kılıyor. Güncellemeleri koordine ederek, verileri koruyarak ve katkıda bulunanları ödüllendirerek, doğası gereği şeffaf AI sistemleri için bir temel sağlıyor. Bazı blockchain platformları, uzmanlaşmış ağların kendi işlevlerinde mükemmel olabilmesi için modüler altyapı ekleyerek, aynı zamanda yerel özelliklerden faydalanıyor ve daha geniş ekosistem içinde kesintisiz birlikte çalışabilirlik sağlıyor. Bu esneklik, Merkeziyetsizlik AI sistemlerinin güvenlik, performans veya kullanıcı özerkliğinden ödün vermeden sürekli evrimleşmesini ve genişlemesini sağlıyor.

Gizli hesaplamadan Merkeziyetsizlik veri yönetimine, blok zinciri ekosistemi bu ilkeleri hayata geçiren birçok projeye sahip ve bu sadece bir başlangıç. Merkeziyetsiz AI'nın geleceği sonsuz olasılıklarla dolu, teknolojimizle etkileşim şeklimizi yeniden şekillendirmesi ve daha açık, şeffaf ve adil bir akıllı dünya yaratması bekleniyor.