Con đường phi tập trung của trí tuệ nhân tạo

Công nghệ trí tuệ nhân tạo ngày càng phổ biến, thâm nhập vào mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Từ việc phân tích nhanh các tài liệu phức tạp đến khơi dậy cảm hứng sáng tạo, từ việc đóng vai các nhân vật ảo đến việc giải đáp các vấn đề riêng tư, AI có mặt ở khắp nơi. Tuy nhiên, mặc dù AI mang lại nhiều tiện ích, nó cũng gây ra một loạt những lo ngại nghiêm trọng.

Hiện nay, các mô hình AI tiên tiến và mạnh mẽ nhất chủ yếu do một số ông lớn công nghệ kiểm soát, cơ chế vận hành bên trong của chúng không minh bạch. Chúng ta khó có thể hiểu được nguồn gốc dữ liệu đào tạo của mô hình, quy trình ra quyết định, cũng như ai đang hưởng lợi khi mô hình được nâng cấp. Đóng góp của những người sáng tạo thường không được công nhận và đền bù xứng đáng. Thiên lệch âm thầm len lỏi vào hệ thống, trong khi những công cụ định hình tương lai của chúng ta lại hoạt động bí mật.

Chính những vấn đề này đã gây ra sự phản đối từ mọi người. Lo ngại về việc xâm phạm quyền riêng tư, việc truyền bá thông tin sai lệch, thiếu tính minh bạch và sự thống trị của một số công ty trong việc đào tạo AI và phân phối lợi nhuận ngày càng gia tăng. Điều này đã thúc đẩy mọi người kêu gọi xây dựng các hệ thống AI minh bạch hơn, bảo vệ quyền riêng tư và khuyến khích sự tham gia rộng rãi.

Phi tập trung AI(DeAI) đã cung cấp những ý tưởng mới để giải quyết những vấn đề này. Các hệ thống loại này sẽ phân tán dữ liệu, tính toán và quản trị, làm cho mô hình AI trở nên có trách nhiệm hơn, minh bạch hơn và bao trùm hơn. Những người đóng góp có thể nhận được phần thưởng công bằng, cộng đồng có thể cùng nhau quyết định cách vận hành của những công cụ mạnh mẽ này. Một số nền tảng blockchain đã bắt đầu hỗ trợ tầm nhìn tương lai này, cung cấp cơ sở hạ tầng để xây dựng hệ thống AI phi tập trung công bằng, giúp AI thực sự phục vụ cho đại chúng, chứ không phải cho một số ít.

Phi tập trung AI vs AI tập trung

Hệ thống AI hiện nay chủ yếu là Phi tập trung, do một công ty duy nhất thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình và kiểm soát đầu ra. Mô hình này thường không chấp nhận sự giám sát của công chúng, người dùng không thể hiểu được quá trình xây dựng mô hình hoặc những thiên kiến tiềm ẩn.

So với trước, Phi tập trung AI áp dụng kiến trúc hoàn toàn khác. Dữ liệu được phân phối trên các nút khác nhau, mô hình được cộng đồng hoặc giao thức cùng quản lý, quá trình cập nhật công khai và minh bạch. Đây là một hệ thống được xây dựng dưới sự hợp tác của công chúng, với các quy tắc rõ ràng và cơ chế khuyến khích tham gia, thay vì bị kiểm soát bởi hộp đen.

Để lấy một ví dụ: AI tập trung giống như một bảo tàng do một quỹ tư nhân điều hành. Bạn có thể tham quan các hiện vật, thậm chí thấy dữ liệu của mình được nghệ thuật hóa, nhưng không có quyền quyết định cách tổ chức triển lãm, cũng không được công nhận hay thưởng vì những đóng góp. Quy trình ra quyết định không minh bạch, hầu hết các hoạt động phía sau không được biết đến.

Và Phi tập trung AI thì giống như một triển lãm nghệ thuật ngoài trời được xây dựng bởi cộng đồng toàn cầu. Các nghệ sĩ, nhà sử học và công dân bình thường cùng nhau đóng góp ý tưởng, chia sẻ dữ liệu, tham gia vào việc tổ chức triển lãm. Mỗi đóng góp đều có thể truy xuất và minh bạch, những người tham gia được thưởng vì đã cải thiện triển lãm. Cấu trúc này giúp tăng cường bảo vệ người dùng và trách nhiệm, điều mà lĩnh vực AI hiện nay đang cần nhất.

Phi tập trung AI的重要性

Mô hình kiểm soát AI tập trung đã gây ra những vấn đề nghiêm trọng. Khi một số công ty độc quyền mô hình, họ sẽ kiểm soát nội dung học tập, cách hành xử và quyền truy cập của mô hình, mang lại những rủi ro sau đây:

• Quyền lực tập trung: Sự phát triển của AI nằm trong tay một số công ty, thiếu sự giám sát của công chúng.
• Thiên kiến thuật toán: Dữ liệu và góc nhìn hạn chế dẫn đến hệ thống không công bằng, loại trừ.
• Người dùng không có quyền kiểm soát: Mọi người đóng góp dữ liệu nhưng không có quyền quyết định cách sử dụng nó, cũng như không thể nhận được phần thưởng.
• Đổi mới bị hạn chế: Kiểm soát tập trung giới hạn sự đa dạng và thử nghiệm của mô hình.

Phi tập trung AI đã tái cân bằng tình huống này, bằng cách phân tán quyền sở hữu và quyền kiểm soát, mở ra con đường cho các hệ thống AI minh bạch, công bằng và đổi mới hơn. Các nhà đóng góp toàn cầu có thể cùng nhau hình thành mô hình, đảm bảo nó phản ánh các quan điểm rộng rãi hơn. Tính minh bạch đóng vai trò then chốt trong đó, nhiều hệ thống AI phi tập trung áp dụng nguyên tắc mã nguồn mở, công khai mã và phương pháp đào tạo, thuận tiện cho việc kiểm toán mô hình, phát hiện vấn đề và xây dựng lòng tin.

Tuy nhiên, AI mã nguồn mở không phải lúc nào cũng tương đương với Phi tập trung. Mô hình có thể được mã nguồn mở nhưng vẫn phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng tập trung, hoặc thiếu cơ chế bảo vệ quyền riêng tư. Cả hai đều có những đặc điểm cốt lõi chung là tính minh bạch, khả năng truy cập và sự tham gia của cộng đồng. Người dùng không cần từ bỏ quyền kiểm soát dữ liệu để tham gia, và có khả năng đóng góp tích cực và thu lợi từ đó. Phi tập trung không phải là một liều thuốc kỳ diệu, nhưng nó mở ra những con đường mới để xây dựng các hệ thống AI phù hợp hơn với lợi ích công cộng, giảm thiểu ảnh hưởng của các doanh nghiệp tư nhân.

Phi tập trung AI的运作机制

Phi tập trung AI dùng hệ thống phân tán thay thế kiểm soát tập trung, thực hiện đào tạo, tối ưu hóa và triển khai mô hình trong mạng lưới nút độc lập, tránh lỗi điểm đơn, nâng cao tính minh bạch, khuyến khích sự tham gia rộng rãi hơn.

Các công nghệ chính hỗ trợ Phi tập trung AI bao gồm:

• Học liên bang: Cho phép các mô hình AI học dữ liệu trên các thiết bị cục bộ như điện thoại, máy tính xách tay (, chỉ chia sẻ cập nhật mô hình thay vì thông tin nhạy cảm. Ví dụ, bàn phím điện thoại học thói quen gõ của người dùng để cung cấp các gợi ý sửa lỗi tự động chính xác hơn, nhưng sẽ không tải lên nội dung tin nhắn. Phương pháp này bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, phù hợp với mục tiêu AI phi tập trung.

• Tính toán phân tán: Phân bổ tải trọng nặng khi đào tạo và vận hành mô hình AI trên nhiều máy trong mạng, tương đương với hàng nghìn máy tính nhỏ chia sẻ công việc, nâng cao tốc độ, hiệu quả, khả năng mở rộng và độ bền của hệ thống.

• Bằng chứng không kiến thức )ZKP(: Công cụ mật mã này có thể xác minh dữ liệu hoặc thao tác mà không tiết lộ nội dung cụ thể, đảm bảo tính an toàn và đáng tin cậy của hệ thống phân phối.

Vai trò của blockchain trong Phi tập trung AI

Phi tập trung AI hệ thống cần điều phối nhiệm vụ, bảo vệ dữ liệu và thưởng cho người đóng góp, blockchain cung cấp cơ sở hạ tầng quan trọng cho điều này:

• Hợp đồng thông minh: Tự động thực hiện thanh toán hoặc cập nhật mô hình theo các quy tắc đã được thiết lập, không cần can thiệp của con người.

• Tiên tri: Là cầu nối giữa blockchain và thế giới bên ngoài, cung cấp thông tin thực tế như thời tiết, giá cả hoặc dữ liệu cảm biến.

• Phi tập trung lưu trữ: cho phép dữ liệu huấn luyện và tệp mô hình được lưu trữ phân tán trên mạng, có khả năng chống lại sự can thiệp, kiểm duyệt và lỗi điểm đơn tốt hơn so với máy chủ truyền thống.

Một số nền tảng blockchain có kiến trúc độc đáo hỗ trợ các hệ thống này, cho phép các mạng khác nhau tập trung vào các nhiệm vụ khác nhau như quyền riêng tư, tính toán, quản trị, đồng thời duy trì khả năng tương tác. Thiết kế mô-đun giúp AI phi tập trung có khả năng mở rộng, linh hoạt, an toàn và hiệu quả hơn. Các thành phần khác nhau được tối ưu hóa cho chức năng của chúng, nhưng vẫn có thể làm việc cùng nhau.

Phi tập trung AI của lợi thế

Phi tập trung AI không chỉ là sự chuyển biến công nghệ, mà còn là sự chuyển biến về giá trị. Nó xây dựng một hệ thống thể hiện các giá trị chia sẻ của nhân loại như quyền riêng tư, minh bạch, công bằng và tham gia, thông qua việc phi tập trung để đạt được các lợi thế sau:

• Bảo vệ quyền riêng tư tốt hơn: Các công nghệ như học liên bang, đào tạo cục bộ trên thiết bị và bằng chứng không tiết lộ đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu.

• Tính minh bạch nội bộ: Hệ thống mở dễ dàng cho việc kiểm toán, theo dõi quyết định và nhận diện sự thiên lệch.

• Quản trị chia sẻ: Cộng đồng cùng nhau xây dựng quy tắc, cơ chế khuyến khích và lộ trình tiến hóa mô hình.

• Kích thích kinh tế công bằng: Những người đóng góp được thưởng vì cung cấp dữ liệu, tính toán hoặc cải tiến mô hình.

• Giảm thiểu định kiến: Những người đóng góp đa dạng mang đến góc nhìn bao trùm, giảm thiểu điểm mù.

• Độ bền mạnh mẽ hơn: không có điểm lỗi duy nhất, hệ thống khó bị tấn công hoặc đóng cửa hơn.

Một số nền tảng blockchain hỗ trợ những lợi thế này thông qua kiến trúc mô-đun, các mạng khác nhau có thể tập trung vào quyền riêng tư, tính toán hoặc quản trị, đồng thời hợp tác liền mạch, giúp phát triển quy mô AI Phi tập trung mà không hy sinh an ninh, quyền tự chủ của người dùng hoặc hiệu suất.

Thách thức và giới hạn

Mặc dù Phi tập trung AI có tiềm năng to lớn, nhưng cũng đối mặt với nhiều thách thức:

• Khả năng mở rộng: Đào tạo mô hình lớn cần một lượng lớn sức mạnh tính toán, điều phối phân tán có thể làm giảm tốc độ hoặc tăng độ phức tạp.

• Tài nguyên tính toán tập trung: Mô hình AI vốn đã tiêu tốn nhiều tài nguyên, việc chạy phân tán càng làm gia tăng áp lực băng thông và tiêu thụ năng lượng.

• Sự không chắc chắn trong quản lý: sự khác biệt về quy định ở các khu vực khác nhau, việc xác định trách nhiệm trong hệ thống Phi tập trung rất phức tạp.

• Phân mảnh: Thiếu quản lý tập trung có thể dẫn đến tiêu chuẩn không đồng nhất, mức độ tham gia không đều.

• An toàn và độ tin cậy: Hệ thống phi tập trung vẫn dễ bị tấn công, như thao tác dữ liệu, tiêm độc mô hình.

• Trải nghiệm người dùng phức tạp: Quản lý khóa riêng, thao tác nhiều giao diện và các yếu tố khác cản trở sự phổ biến.

Những vấn đề này đều thực sự tồn tại, nhưng không phải không thể vượt qua. Một số nền tảng blockchain có kiến trúc mô-đun cung cấp bảo mật chia sẻ mạnh mẽ và khả năng tương tác bản địa, cho phép các mạng khác nhau tập trung vào những thách thức cụ thể, đồng thời hợp tác trong hệ sinh thái, hỗ trợ tăng trưởng có trách nhiệm và chia sẻ rủi ro.

Phi tập trungAI的实际应用

Phi tập trung AI đã không còn chỉ dừng lại ở lý thuyết. Một số dự án Web3 đang thể hiện cách trí tuệ phân phối thúc đẩy sự phát triển ứng dụng trong thực tế. Dưới đây là một vài ví dụ về các dự án xây dựng Phi tập trung AI:

1. Acurast: Cho phép người bình thường biến điện thoại di động không sử dụng và các thiết bị khác thành một phần của đám mây an toàn, Phi tập trung. Người dùng nhận được phần thưởng bằng cách cung cấp khả năng tính toán chưa sử dụng. Các nhà phát triển tận dụng khả năng này để thực hiện các nhiệm vụ nhạy cảm về quyền riêng tư mà không cần phụ thuộc vào máy chủ của các công ty công nghệ lớn, tạo ra một Internet riêng tư hơn, lấy con người làm trung tâm.

2. OriginTrail: Chạy trên Phi tập trung kiến thức đồ thị, kết nối và tổ chức dữ liệu đáng tin cậy trong các lĩnh vực như chuỗi cung ứng, giáo dục. Nó giống như một kho dữ liệu công cộng, bất kỳ ai cũng có thể đóng góp hoặc kiểm tra, nhưng không có công ty nào có thể kiểm soát. Điều này giúp xác minh nguồn gốc sản phẩm hoặc tính xác thực của chứng chỉ mà không cần phụ thuộc vào cơ quan trung ương.

3. Phala: Xây dựng lớp quyền riêng tư cho Web3. Nó cho phép các nhà phát triển chạy hợp đồng thông minh trong môi trường tính toán bí mật, ngay cả khi ứng dụng sử dụng dữ liệu nhạy cảm ) như thông tin danh tính hoặc sức khỏe (, những dữ liệu này vẫn được giữ bí mật. Có thể coi đây là không gian làm việc an toàn mà người tạo ứng dụng không thể nhìn thấy.

4. PEAQ: Cung cấp cơ sở hạ tầng cho nền kinh tế máy móc. Bằng cách cho phép con người và thiết bị nhận phần thưởng thông qua việc hoàn thành các nhiệm vụ thực tế, giúp cung cấp năng lượng cho cơ sở hạ tầng vật lý Phi tập trung. Giống như nền kinh tế việc làm theo kiểu máy móc. Robot có thể sạc xe điện, hoặc cảm biến có thể báo cáo chất lượng không khí, cả hai đều có thể nhận phần thưởng qua mạng. PEAQ giúp việc phối hợp và thưởng cho công việc dựa trên máy móc trở nên đơn giản.

5. Bittensor: Tạo ra một thị trường mở, nơi các mô hình AI cạnh tranh và hợp tác để cung cấp đầu ra tốt nhất. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia vào mạng lưới, đóng góp sức mạnh tính toán, đào tạo mô hình hoặc đánh giá hiệu suất. Hệ thống khuyến khích bằng mã thông báo để thưởng cho các đóng góp có giá trị, xây dựng một nền kinh tế AI tự hoàn thiện, chống kiểm duyệt và không phụ thuộc vào kiểm soát tập trung.

![Điều gì là Phi tập trung AI? Hướng dẫn cho người mới bắt đầu về trí tuệ nhân tạo dựa trên blockchain])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f77d75250c04e62375c579910f6251b7.webp(

Dự báo tương lai

Phi tập trung AI không chỉ là một cuộc cách mạng về công nghệ, mà còn là một sự thay đổi về giá trị. Nó thách thức quan điểm rằng trí tuệ nhân tạo nên được kiểm soát bởi một số ít công ty, và cung cấp một giải pháp thay thế mở hơn, có trách nhiệm hơn. Những hệ thống này phân tán quyền lực, bảo vệ quyền riêng tư, và mời gọi sự tham gia toàn cầu trong việc cùng nhau hình thành các công cụ thay đổi thế giới.

Công nghệ blockchain đã làm cho mọi thứ trở nên khả thi. Bằng cách phối hợp cập nhật, bảo vệ dữ liệu và thưởng cho các nhà đóng góp, nó cung cấp nền tảng cho các hệ thống AI vốn đã trong suốt. Một số nền tảng blockchain đã tăng cường cơ sở hạ tầng mô-đun, cho phép các mạng chuyên biệt xuất sắc trong các chức năng của chúng, đồng thời hưởng lợi từ các đặc tính bản địa và duy trì khả năng tương tác liền mạch trong một hệ sinh thái rộng lớn hơn. Sự linh hoạt này cho phép các hệ thống AI Phi tập trung có thể tiến hóa và mở rộng liên tục mà không hy sinh an toàn, hiệu suất hoặc quyền tự chủ của người dùng.

Từ tính toán bí mật đến quản lý dữ liệu phi tập trung, hệ sinh thái blockchain đã có nhiều dự án thực hiện những nguyên tắc này, và đây chỉ mới là khởi đầu. Tương lai của AI phi tập trung đầy tiềm năng vô hạn, nó hứa hẹn sẽ định hình lại cách chúng ta tương tác với công nghệ, tạo ra một thế giới thông minh mở, minh bạch và công bằng hơn.