“Cara terbaik untuk memprediksi masa depan adalah dengan menciptakannya.”

Kecerdasan buatan telah mengalami pertumbuhan yang pesat selama dekade terakhir—yang membawa perubahan paradigma dalam berbagai industri dan inovasi dalam kehidupan sehari-hari. Namun, kemajuan ini disertai dengan masalah yang luar biasa: terlalu banyak kendali terpusat di tangan beberapa pemain utama—Google, Microsoft, dan OpenAI di antaranya.

Ketersediaan data pribadi untuk mengembangkan model AI baru dan melatihnya adalah hambatan terbesar.

Seperti yang pernah diamati oleh Lord Acton, "Kekuasaan cenderung merusak, dan kekuasaan absolut merusak secara absolut." Gagasan ini tidak pernah terasa lebih mendesak dengan AI di masa kini.

Cengkeraman ketat pada pelatihan model AI oleh beberapa orang terpilih pada data yang dimiliki secara pribadi ini disertai dengan kelemahan yang signifikan. AI terdesentralisasi menawarkan jalan ke depan karena pendekatan ini menciptakan ruang untuk inovasi yang lebih beragam, sambil menjaga keamanan dan privasi.

Artikel ini akan mengupas dunia AI terdesentralisasi yang sedang berkembang, teknologi yang mendukungnya, dan bagaimana jaringan Data3 mewujudkan visi ini menjadi kenyataan.

Masalah dengan AI Terpusat: Kekuatan dan Jebakan

Pada tahun 2023, pasar AI global bernilai $638,23 miliar dengan bagian terbesar berada di tangan Big Tech yang menciptakan ekosistem tertutup. Organisasi-organisasi ini telah menciptakan apa yang hanya dapat digambarkan sebagai "taman bertembok", di mana akses ke data tingkat atas dan infrastruktur canggih terbatas pada beberapa orang terpilih.

Artikel DroomDroom tentang potensi transformatif AI dalam industri kripto, berfokus pada prediksi pasar, keamanan, dan peningkatan kontrak pintar.

Ben Goertzel, seorang peneliti AI terkemuka, memperingatkan bahwa "potensi AI untuk memberi manfaat bagi umat manusia tidak boleh dibatasi oleh monopoli yang mengendalikan sumber daya utama."

Model AI terpusat seperti GPT-4 milik OpenAI dan PaLM milik Google mungkin mengesankan dalam kemampuannya, tetapi mereka menggarisbawahi beberapa keterbatasan kritis yang dapat menghambat masa depan AI.

1. Monopoli Data dan Masalah Privasi

Mungkin hambatan yang paling signifikan adalah sentralisasi data. Yang mengejutkan, 90% data dunia dimiliki secara pribadi oleh perusahaan, sehingga menghalangi pengembang dan organisasi yang lebih kecil untuk mengakses apa yang mereka butuhkan untuk membangun AI tingkat lanjut.

Rata-rata total biaya pelanggaran data global dari tahun 2018 hingga 2024.

Pada saat yang sama, masalah privasi juga menjadi perhatian utama. Dengan banyaknya kumpulan data yang dikumpulkan untuk melatih model AI, tidak mengherankan jika 92% warga Amerika menyatakan kekhawatiran tentang bagaimana data pribadi mereka digunakan. Biaya pelanggaran data—yang kini mencapai rata-rata $4,88 juta per insiden—hanya menambah ketidakpercayaan yang semakin besar terhadap sistem terpusat.

2. Bias dan Dilema Etika

Sistem AI terpusat juga mewarisi bias dari kumpulan data yang diandalkannya. Dalam bidang perawatan kesehatan, model AI telah menunjukkan bias rasial—yang menyebabkan diagnosis yang tidak akurat untuk populasi minoritas.

Tanpa adanya transparansi yang jelas mengenai bagaimana data ini bersumber dan digunakan untuk mengatasi bias ini tetap menjadi tantangan yang berat.

Hal ini tidak hanya merusak kepercayaan tetapi juga mengancam landasan etika AI dalam industri yang berdampak langsung pada kehidupan manusia.

3. Batasan Data Publik

Keterbatasan kumpulan data publik juga menjadi lebih jelas. Dengan data publik yang digunakan secara berlebihan dan basi, kualitas model AI dapat menurun.

Beralih ke data sintetis sebagai pengganti dapat menyebabkan "runtuhnya model," di mana sistem AI kesulitan untuk mencerminkan kondisi dunia nyata. Konsekuensinya? Model yang mungkin tampak canggih di atas kertas tetapi gagal memberikan hasil yang akurat saat diuji.

Seperti pepatah lama yang mengatakan, "Sampah masuk, sampah keluar." Keterbatasan AI terpusat jelas terlihat—ketika akses ke data berkualitas tinggi dibatasi, maka kualitas AI yang dikembangkan pun akan dibatasi.

Memahami AI Terdesentralisasi

AI terdesentralisasi membalikkan model tradisional dengan mendistribusikan data dan daya pemrosesan melalui jaringan luas.

Alih-alih mengandalkan beberapa entitas terpusat, AI terdesentralisasi memanfaatkan kumpulan data dari sumber pribadi yang andal untuk mendapatkan keaslian, privasi, dan keamanan. Kumpulan data tersebut tidak meninggalkan server pemilik data.

Hanya parameter yang dapat berkisar dari beberapa ratus hingga jutaan dan miliaran yang diterapkan pada himpunan data ini dan hasilnya dikirim kembali ke model AI untuk pelatihan.

Marshall McLuhan pernah berkata, "Kita membentuk perangkat kita, dan perangkat kita membentuk kita." Pernyataan ini dengan sempurna menggambarkan pergeseran yang kita lihat sekarang dengan AI yang terdesentralisasi.

https://x.com/Data3Network/status/1842151253951807504

Pembelajaran terfederasi, atau istilah yang lebih populer AI terdesentralisasi, memastikan bahwa data tetap berada di tempat asalnya—di perangkat lokal atau dalam organisasi—sementara tetap berkontribusi pada pengembangan model AI global. Ini berarti industri seperti perawatan kesehatan, keuangan, dan pertanian dapat berkontribusi pada pengembangan AI tanpa menyerahkan kendali atas data sensitif. Tanpa mengabaikan hukum apa pun, yang biasanya terjadi pada data sensitif.

Teknologi yang Mendorong Desentralisasi: Pembelajaran Terfederasi dan Blockchain

Dua teknologi menonjol yang mendorong peralihan menuju AI terdesentralisasi—pembelajaran terfederasi dan blockchain.

Baca tentang integrasi transformatif AI dalam blockchain dan kripto, mengungkap kemungkinan masa depan dan aplikasi saat ini.

Bersama-sama, mereka memetakan arah menuju proses pengembangan AI yang lebih aman, transparan, dan inklusif.

Pembelajaran Terfederasi: Pelatihan AI yang Mengutamakan Privasi

Pembelajaran terfederasi menawarkan pendekatan baru untuk pelatihan model AI dengan menyimpan data sensitif pada perangkat lokal. Alih-alih mengumpulkan sejumlah besar data mentah di hub terpusat, model AI dilatih di sumbernya.

CEO Google Sundar Pichai mengatakan, "Masa depan AI bukan hanya tentang model yang lebih cerdas tetapi model yang menghormati privasi dan keamanan pengguna."

Teknologi ini digunakan dalam sektor seperti perawatan kesehatan, di mana perlindungan data pasien merupakan hal yang terpenting, dan dalam industri seperti pertahanan dan keuangan, di mana kerahasiaan merupakan kuncinya.

Blockchain: Membangun Kepercayaan dan Transparansi

Blockchain melengkapi pembelajaran terfederasi dengan menambahkan lapisan kepercayaan dan transparansi. Setiap interaksi dalam ekosistem AI diverifikasi dan disimpan secara permanen di blockchain, memastikan bahwa data tidak dapat dirusak.

Hal ini juga membuka peluang pengembangan AI bagi pelaku usaha kecil. Dengan menyumbangkan data atau sumber daya komputasi ke proyek-proyek yang terdesentralisasi, individu dan usaha kecil dapat menjadi peserta aktif dalam pertumbuhan AI.

Data3 Network, misalnya, menggunakan teknologi blockchain di Data3 Marketplace untuk menyediakan interaksi yang aman, transparan, dan dapat dilacak antara pengembang dan kontributor data.

Pelajari bagaimana AI meningkatkan Web3 melalui otomatisasi, personalisasi, dan keamanan, serta menyiapkan panggung untuk ekosistem digital yang terdesentralisasi dalam artikel ini oleh DroomDroom.

AI Terdesentralisasi dalam Aksi

Data3 Network adalah contoh utama bagaimana AI yang terdesentralisasi dapat berkembang pesat. Melalui Data3 Marketplace, jaringan ini menghubungkan pengembang AI dan pemilik data dalam ekosistem yang aman dan transparan.

Tim Berners-Lee, pencipta World Wide Web, pernah berkata, "Data adalah sesuatu yang berharga dan akan bertahan lebih lama dari sistem itu sendiri." Data3 mewujudkan etos ini dengan memastikan bahwa data tetap bersifat pribadi, aman, dan bersumber secara etis.

Data3 Marketplace memungkinkan pengembang memanfaatkan data yang aman, pribadi, dan bersumber secara etis untuk melatih model AI tingkat lanjut. Platform ini mendukung berbagai industri, termasuk perawatan kesehatan, pertanian, dan keuangan, dengan memungkinkan mereka mengakses data berkualitas tinggi sambil mematuhi undang-undang privasi seperti GDPR.

Arsitektur pembelajaran terfederasi Data3 memastikan bahwa data tidak pernah meninggalkan lokasi aslinya sehingga dapat mengurangi risiko privasi sekaligus tetap berkontribusi pada inovasi AI global.

Selain itu, penyimpanan cloud terdesentralisasi Data3 memberikan nilai tambah pada keamanan dengan menyebarkan data ke beberapa node untuk menghilangkan titik kegagalan tunggal. Platform ini memberdayakan usaha kecil dan menengah (UKM) untuk bergabung dengan perombakan AI tanpa mengorbankan kepatuhan terhadap undang-undang privasi data global.

Masa Depan Terdesentralisasi

Masa depan AI mengarah ke desentralisasi—pergeseran yang telah mengubah permainan. Sistem terpusat, dengan monopoli data dan masalah privasi yang melekat, membuka jalan bagi pendekatan yang lebih inklusif.

Model terdesentralisasi yang dibangun di atas fondasi pembelajaran terfederasi dan blockchain membuka pintu bagi inovasi yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan.

AI terdesentralisasi membentuk masa depan untuk membuat pengembangan AI lebih demokratis, mudah diakses, dan aman.

Platform seperti Data3 Network memimpin transformasi ini dan membuktikan bahwa desentralisasi tidak hanya mengurangi risiko AI terpusat tetapi juga membuka banyak kemungkinan baru untuk kolaborasi dan inovasi lintas industri.

Semua mata tertuju pada Data3 Network yang dijadwalkan diluncurkan Jumat ini, 18 Oktober 2024. Jadilah bagian dari acara inovatif ini, daftar sekarang dan bergabunglah dalam revolusi ini.