Индустрия ИИ всегда была «футуристическим взглядом» для людей, будь то в фильмах, мультфильмах или в реальной жизни. Компьютеры работают, думают и действуют от имени футуристических людей — ну, за исключением фильма «Дюна».
За последние полдесятилетия искусственный интеллект стал самой горячей темой в мире, уступая только пандемии Covid 19, большинство людей очарованы колоссальным ростом отрасли и тем, насколько они могут ее использовать. Ожидается, что этот рост продолжится быстрыми темпами в последние годы десятилетия и отрасль с оборотом в 184 миллиарда долларов вырастет почти до 900 миллиардов долларов к 2030 году.
Однако, поскольку индустрия становится важной частью нашей жизни, что кажется неизбежным, она будет формировать то, как мы думаем, взаимодействуем с миром и делаем самые простые и сложные вещи в будущем. Мы будем переплетены с ней, возможно, даже больше, чем сегодня с интернетом.
Проблема текущей структуры отрасли ИИ
Как было сказано выше, технология ИИ станет образом жизни «почти» для всех на Земле, помогая нам выполнять как очень простые, так и более сложные задачи. Например, развитие общего искусственного интеллекта (AGI) может быть использовано для создания «секретарей ИИ» или агентов ИИ, которые могут помочь организовать ваш календарь, оплатить ваши ежемесячные счета, создать еженедельный график питания или создать ваш плейлист.
Более тревожно то, что ИИ обучают более «человеческим» профессиям, в которых нуждаются миллионы, а возможно, и миллиарды людей, например, терапевты и тренеры. Миллионы людей поделятся своими сокровенными мыслями, стремлениями, страхами, сексуальными желаниями, признаниями и смущениями. Кто доверит такую информацию крупным технологиям? Это уже происходит с ChatGPT, и все больше людей используют инструмент ИИ для поиска ответов на свои самые глубокие личные вопросы.
Это узкое место современных систем и моделей ИИ — централизация технологии ИИ, монополизация данных, используемых для обучения моделей ИИ, и опасения пользователей по поводу конфиденциальности. Поэтому несколько разработчиков по всему миру работают над решениями, которые создают устойчивые модели ИИ, без любопытных глаз крупных технологических компаний на наши персональные данные.
Блокчейн — децентрализованная и сохраняющая конфиденциальность технология — интегрируется с искусственным интеллектом, чтобы пользователи могли пользоваться преимуществами технологии без токсичности крупных технологических компаний.
Рост децентрализованных служб ИИ
Технология блокчейн широко используется для устранения последствий централизации в финансовом мире и большинстве отраслей — от цепочки поставок до здравоохранения и т. д.
Наконец, технология расширяет свои корни в искусственный интеллект, помогая демократизировать и децентрализовать отрасль. Технология повысила безопасность данных и прозрачность с помощью своих неизменяемых реестров, преобразуя глобальное распределение ценностей и устанавливая новые стандарты операционной эффективности и прозрачности.
Интеграция двух самых востребованных сегодня технологий, ИИ и блокчейна, может стать ключом к созданию свободной, открытой и децентрализованной экосистемы ИИ. Основная цель децентрализованных технологий ИИ — демократизация доступа к ресурсам ИИ, включая данные, модели и вычислительную мощность. Это имеет решающее значение для минимизации олигополизированных структур в ИИ, что ограничивает количество сущностей в пространстве из-за вычислительной сложности и огромных затрат на наборы данных, необходимые для обучения моделей ИИ.
Например, NeurochainAI предлагает инновационное решение проблем централизованных систем ИИ: децентрализованную инфраструктуру ИИ как услугу (DeAIAS). Проще говоря, NeurochainAI стремится сломать барьеры централизации и монополизации «путем поощрения сотрудничества и координации между различными заинтересованными сторонами ИИ», говорится на ее веб-сайте.
Децентрализованный ИИ приносит пользу разработчикам и широкой общественности несколькими способами:
- Децентрализация: в отличие от текущих моделей ИИ, децентрализованная экосистема ИИ позволяет сообществу пользователей совместно использовать такие ресурсы, как вычислительная мощность, хранилище данных, обработка алгоритмов и проверка моделей. Это может быть дорогостоящим для любой компании, пытающейся построить свои модели, но при подключении к глобальному сообществу пользователей расходы значительно сокращаются.
- Готовая к использованию инфраструктура: NeurochainAI предоставляет разработчикам готовую к использованию платформу, помогающую им разрабатывать свои ИИ dApps быстрее и в пять раз более экономически эффективно по сравнению с традиционными методами. Это способствует большему количеству инноваций в экосистеме, в отличие от зависимости от нескольких компаний для всех технологических достижений.
- Стимулирование: одним из самых больших преимуществ децентрализованной платформы ИИ является вознаграждение сообщества за предоставление своих ресурсов. Например, NeurochainAI вознаграждает участников вознаграждениями в размере $NCN, способствуя созданию экосистемы сотрудничества, где каждый участник играет свою роль в формировании будущего технологии ИИ.
- Конфиденциальность и безопасность данных: Децентрализованный ИИ также вводит элемент конфиденциальности данных. Учитывая, что технология блокчейн позволяет пользователям быть хранителями своих данных, только они выбирают, какие данные предоставить для обучения моделей ИИ.
- Активное участие сообщества: NeurochainAI разрабатывается сообществом и для сообщества. Это предполагает активное участие членов сообщества в важнейших процессах обучения ИИ, таких как курирование и валидация данных, обработка алгоритмов и валидация моделей. Это демократизирует разработку ИИ и обогащает модели разнообразными реальными входными данными.
Будущее децентрализованных служб ИИ
Быстрый рост искусственного интеллекта привел к тому, что многие компании/частные лица не могут создавать или обучать свои модели ИИ из-за феноменальных объемов необходимой вычислительной мощности. В то время как централизованные облачные вычисления были готовым решением для предыдущих проблем вычислительной мощности, ИИ отличается.
Децентрализация решает эту проблему, создавая сеть узлов (компьютеров), которые используют огромную неиспользованную вычислительную мощность ЦП по всему миру. Этот модульный подход децентрализованной физической инфраструктуры (DePIN) повышает масштабируемость, обеспечивает более дешевый источник вычислительной мощности, чем покупка новых серверов, и увеличивает участие сообщества в обучении моделей ИИ, позволяя dApps учиться и делиться информацией друг с другом.
Хотя децентрализованный ИИ все еще находится на начальной стадии развития, создание таких платформ, как NeurochainAI, составит конкуренцию крупным технологическим компаниям, решив проблемы монополизированной природы ИИ, вычислительной сложности и конфиденциальности данных пользователей.