Будущее искусственного интеллекта децентрализовано

Саммит искусственного интеллекта в рамках Консенсуса 2024 состоится в пятницу, 31 мая, в Остине, США. Техас.

Если это кажется преувеличением, обратите внимание на недавно обнаруженную слабость Hugging Face, известного поставщика ИИ как услуги. Этот недостаток может позволить злонамеренно измененным моделям, загруженным пользователями, запускать непреднамеренный код через функцию Inference API, тем самым расширяя их контроль. К счастью, эта проблема была обнаружена на ранней стадии и, похоже, не причинила существенного вреда пользователям; однако эксперты подчеркивают, что подобные уязвимости, к сожалению, являются обычным явлением.

Как аналитик, я считаю, что проблема коренится не в самой технологии искусственного интеллекта, а скорее в устаревших моделях X-as-a-Service, которые сохраняются и сегодня. В этих устаревших системах нет мотивации обеспечивать безопасность или создавать приложения, адаптированные к требованиям рынка и обычным пользователям. Чтобы войти в будущее, в котором ИИ будет безопасным, надежным и сможет использовать огромные вычислительные ресурсы, мы должны перевернуть традиционную облачную модель и всем сердцем принять децентрализацию.

«Большое облако» и монополизация ИИ

Крупные компании, такие как Microsoft, OpenAI, Google и Amazon, обладают значительной властью в индустрии искусственного интеллекта благодаря своим огромным финансовым резервам, большому количеству человеческих талантов и доступу к передовым вычислительным ресурсам, которые позволяют им эффективно внедрять технологии искусственного интеллекта в больших масштабах.

Это вредно для прогресса искусственного интеллекта, когда разработка ИИ ограничивается избранной группой технологов в многомиллиардных технологических компаниях в Калифорнии. Их предвзятые взгляды могут привести к появлению одномерных и субъективных агентов ИИ, влияющих на различные сектора, включая финансы, творчество и человеческие взаимодействия.

Аргументы против монополизации рынка искусственного интеллекта столь же убедительны и с технической точки зрения. В ходе своего развития ИИ требует постоянного притока свежих данных, в том числе из различных систем ИИ. Однако среди крупных компаний, занимающихся искусственным интеллектом, преобладает тенденция сохранять свои платформы и приложения изолированными, несмотря на доступность моделей с открытым исходным кодом. Такая ситуация душит инновации и создает возможности для ошибок или злонамеренного использования, которые могут быстро распространиться и потенциально нанести значительный ущерб.

Кроме того, централизованная модель несет в себе значительные риски с точки зрения защиты пользовательских данных, конфиденциальности и часто финансовых данных. Когда большим объемом конфиденциальной и важной бизнес-информации управляет одна организация, она становится главной мишенью для хакеров и потенциальным источником уязвимостей. Более того, эта настройка дает провайдеру возможность ограничивать или отказывать в предоставлении услуг по своему усмотрению без каких-либо обращений со стороны пользователей.

Демократизация через децентрализацию

Как криптоинвестор, интересующийся технологиями искусственного интеллекта, я пришел к выводу, что использование облачной модели сопряжено со значительными рисками. Высокие вычислительные потребности ИИ расширяют возможности даже крупнейших централизованных облачных платформ и индустрии микрочипов, которая их поддерживает. Нехватка чипов сейчас настолько острая, что обеспечение безопасности сервера H-100, который имеет решающее значение для передовых приложений искусственного интеллекта, может занять до 52 недель.

Внедрив децентрализацию, мы можем эффективно решить эту проблему, создав распределенную сеть узлов, которая задействует огромное количество недостаточно используемой вычислительной мощности. Этот подход, называемый децентрализованной физической инфраструктурой (DePIN), имеет ряд преимуществ: он легко масштабируется практически без ограничений, значительно дешевле, чем установка новых серверов с помощью облачных сервисов (экономия затрат составляет примерно 80%), а также способствует параллельной обработке и деструктуризации ИИ, что позволяет приложения для более плавного обучения друг друга. Кроме того, децентрализованный ИИ, усиленный технологией блокчейна, представляет новаторские методы вознаграждения создателей больших языковых моделей (LLM) с помощью крипто-токенов и смарт-контрактов, создавая справедливую и устойчивую модель, которая стимулирует инновации в быстро развивающейся области искусственного интеллекта.

Появление новых экономических рамок, особенно тех, которые полагаются на цифровые токены, значительно повышает спрос на надежные децентрализованные системы. Создавая среду ИИ на основе экономики токенов, разработчики мотивируются создавать более безопасные агенты ИИ. Эта настройка позволяет им распространять эти модели в криптокошельки, позволяя пользователям сохранять полное право собственности на свои данные. Такая договоренность гарантирует пользователям, что их информация остается конфиденциальной и находится под их контролем.

Модель токенов в проектах ИИ имеет большое значение, поскольку требования и потребности рынка в конечном итоге будут определять то, что будет доставлено, а затраты служат отражением спроса и предложения. Однако нынешнему монополизированному государству не хватает стимулов для того, чтобы ИИ отвечал требованиям реальной жизни. Напротив, децентрализация дает пользователям возможность вознаграждать разработчиков в зависимости от популярности агента ИИ или влияния на общество. Это резко контрастирует с доминирующей олигархией крупных технологических компаний, которой вскоре предстоит бросить вызов в сфере искусственного интеллекта.

Децентрализация предлагает решение уязвимостей, наблюдаемых на таких платформах, как Hugging Face. Развитие технологии блокчейн, в частности доказательств с нулевым разглашением (ZK), предоставляет нам эффективные инструменты для защиты и аутентификации приложений ИИ. Легко не заметить быстрые темпы и глубину этого технологического сдвига. Традиционные поставщики облачных услуг не цепляются упорно за устаревшие модели; скорее, они все еще находятся в процессе понимания того, какую пользу децентрализация и ZK могут принести им и их клиентам.

Как исследователь в области искусственного интеллекта, я считаю, что важно подчеркнуть образовательный аспект демонстрации преимуществ конфиденциальности и безопасности децентрализованных архитектур ИИ. При правильном проектировании эти системы обеспечивают встроенную конфиденциальность за счет шифрования данных в цепочке, сохраняя при этом функциональность для взаимодействия и сотрудничества между различными проектами, узлами и сторонами.

При использовании ИИ централизация терпит неудачу на всех фронтах: технологическом, философском, этическом и коммерческом. Более того, поскольку люди становятся все более скептически (и осторожными) в отношении доминирования больших технологий – от разработчиков до поставщиков услуг и обычных пользователей, таких как мы – становится ясно, что революция, спровоцированная нами, давно назрела.

Как исследователь, я хотел бы подчеркнуть, что точки зрения, изложенные в этой статье, являются моими собственными и могут не полностью совпадать с точками зрения CoinDesk, Inc. или связанных с ней организаций.