Jaunāki lasītāji var neatcerēties, taču mākoņdatošana kādreiz bija nākotne. Neierobežotu skaitļošanas un uzglabāšanas resursu parādīšanās bija viena no nedaudzajām tehnoloģiju "revolūcijām", kas ir šī nosaukuma cienīga. Taču mākslīgā intelekta laikmets ir padarījis centralizēto mākoņa modeli ne tikai novecojušu, bet arī par aktīvu apdraudējumu tiem, kas to izmanto, un arī ikvienam lietotājam.

AI samits pie Consensus 2024 notiek piektdien, 31. maijā, Ostinā, Teksasā.

Ja tas izklausās nedaudz hiperboliski, apsveriet nesen atklāto ievainojamību, kas ietekmē Hugging Face, galveno AI-as-a-Service platformu. Šī ievainojamība, iespējams, ļautu modificētiem modeļiem, ko augšupielādējuši lietotāji, izpildīt patvaļīgu kodu, izmantojot savu secinājumu API funkciju, lai iegūtu pastiprinātu kontroli. Par laimi, tas tika pamanīts laikus un, šķiet, nav nopietni ietekmējis lietotājus, lai gan pētnieki norāda, ka šādas ievainojamības ir "tālāk nekā unikālas".

Problēma šeit nav saistīta ar AI; tie ir novecojuši, centralizēti X-as-a-Service modeļi, kuros nav stimula ne garantēt savu sistēmu drošību, ne izstrādāt lietojumprogrammas, ko vēlas tirgus un parastie lietotāji. Vēlamo mākslīgā intelekta nākotni — kur tas ir drošs un, pats galvenais, tas var izmantot milzīgus skaitļošanas resursus — var sasniegt, tikai apgriežot mākoni uz galvas un iesaistoties decentralizācijas revolūcijā.

“Lielais mākonis” un mākslīgā intelekta monopolizācija

AI jomā dominē tādi megakorpusi kā Microsoft, OpenAI, Google un Amazon, jo tiem ir milzīgi finanšu, cilvēku un skaitļošanas resursi, kas nepieciešami, lai tas darbotos plašā mērogā.

Tas ir briesmīgi AI attīstībai un pilnīgi pretrunā tās demokratizācijas potenciālam. Ja algoritmus un lietojumprogrammas veido neliels izstrādātāju kopums triljonus dolāru vērtos Kalifornijas uzņēmumos, tas rada AI aģentiem zibenīgu, viendimensionālu un neticami subjektīvu aizspriedumu. Tas ietekmē visu, sākot no finanšu pakalpojumiem un beidzot ar radošumu, pat līdz cilvēku mijiedarbībai.

Ir vienlīdz pārliecinoši tehniski argumenti pret AI tirgus monopolizāciju. Visā apmācību procesā mākslīgajam intelektam ir jābaro pastāvīgi jauni dati, tostarp no citām AI lietojumprogrammām. Tomēr pašreizējās Big AI centralizācijas tendences nozīmē, ka platformas un lietojumprogrammas joprojām ir ļoti vājas pat ar atvērtā pirmkoda modeļiem. Tas kavē inovāciju un atstāj lauku atvērtu kļūdām vai ļaunprātīgām lietojumprogrammām, kas var vairoties ar reibinošām, potenciāli katastrofālām sekām.

Turklāt centralizētajam modelim ir milzīgi un acīmredzami riski, kas attiecas uz lietotāju personas datu, privātuma un daudzos gadījumos arī finanšu informācijas aizsardzību. Ja viena entītija glabā milzīgus sensitīvu un biznesam svarīgu datu apjomu, uzbrucējiem tas ir vienīgais neveiksmes punkts un ļauj vienam pakalpojumu sniedzējam cenzēt vai liegt pakalpojumus saviem lietotājiem, pamatojoties uz patvaļīgiem un neapstrīdamiem lēmumiem.

Demokratizācija caur decentralizāciju

Runājot par AI, mākoņa modelis nepārprotami ir bīstams strupceļš. AI prasa tik fenomenālu skaitļošanas jaudu, ka tas paplašina pat hipermēroga centralizēto mākoņu platformu un to apkalpojošās mikroshēmu nozares iespējas. Mikroshēmu trūkums ir tik nopietns, ka tagad ir jāgaida pārsteidzoši 52 nedēļas, līdz H-100 serveri izmantos nozares vismodernākās AI lietojumprogrammas.

Izmantojot decentralizāciju, mēs varam nekavējoties novērst šo problēmu, izveidojot mezglu tīklu, kas izmanto milzīgas neizmantotās CPU jaudas rezerves. Šī decentralizētās fiziskās infrastruktūras (DePIN) modulārā pieeja ir lieliski piemērota vairāku iemeslu dēļ: tā ir gandrīz bezgalīgi mērogojama, daudz lētāka nekā jaunu serveru izveide ar mākoņpakalpojumu sniedzēju (parasti izmaksas ir aptuveni par 80% zemākas), kā arī veicina paralēlo skaitļošanu un de - AI siloizācija, lai lietojumprogrammas varētu vieglāk mācīties viena no otras. Turklāt decentralizētais AI, ko nodrošina blokķēdes tehnoloģija, piedāvā novatoriskus veidus, kā atalgot lielu valodu modeļu (LLM) veidotājus, izmantojot kriptogrāfijas marķierus un viedos līgumus, nodrošinot ilgtspējīgu un taisnīgu modeli inovāciju un ieguldījumu atalgošanai AI jomā.

Jaunu ekonomikas modeļu — jo īpaši tādu, kuru pamatā ir digitālie marķieri — pieaugums ne tikai palielina vajadzību pēc drošākas decentralizētas infrastruktūras; tas arī to atbalsta. AI ekosistēmas balstīšana uz simbolisku ekonomiku mudina izstrādātājus izveidot drošākus AI aģentus un ļauj piegādāt šos modeļus kriptovalūtu makā īpašumtiesībām. Tas sniedz lietotājiem pilnīgu sirdsmieru, ka viņu dati pieder viņiem un tos nevar kopīgot bez viņu ziņas vai atļaujas.

Varbūt vissvarīgākais ir tas, ka marķiera modelis nozīmē, ka AI projekti sniegs to, ko tirgus patiešām vēlas un kas vajadzīgs, jo aprēķina un uzglabāšanas izmaksas atspoguļo piedāvājuma un pieprasījuma dzelzs likumu. Pašreizējā monopolizācija AI nemotivē apmierināt reālās dzīves vajadzības un prasības. Saskaņā ar decentralizāciju lietotāji paši var apbalvot izstrādātājus, pamatojoties uz AI aģenta popularitāti vai labumu, ko tas sniedz pasaulei. Tas nevarētu atšķirties no Big Tech oligarhijas, kas pašlaik, bet ne uz ilgu laiku, pārvalda AI.

Decentralizācija sniedz arī atbildi uz ievainojamībām, ko esam redzējuši tādās platformās kā Hugging Face. Strauji attīstoties blokķēdes tehnoloģijai, jo īpaši nulles zināšanu (ZK) pierādījumiem, tagad mums ir pieejams virkne rīku, lai nodrošinātu AI lietojumprogrammu drošību un izcelsmi. Tiem no mums, kas ir tuvu šīm norisēm, mēs bieži varam aizmirst šīs tehnoloģiskās transformācijas milzīgo ātrumu un dziļumu. Nav tā, ka tradicionālie mākoņdatošanas pakalpojumu sniedzēji cīnās ar zobiem un nagiem, lai saglabātu novecojušus modeļus. vienkārši decentralizācija un ZK ir pavisam neseni izgudrojumi, un, protams, nozares dalībniekiem ir vajadzīgs zināms laiks, lai saprastu, kā tos vislabāk izmantot viņu (un klientu) interesēs.

Tas lielā mērā ir izglītības jautājums: parādīt, ka decentralizētā AI arhitektūra, ja tā ir pareizi izveidota, ir privāta un droša, un visi ķēdes dati ir šifrēti, taču joprojām tiek atbalstīta mijiedarbība un sadarbība starp dažādiem projektiem, mezgliem un pusēm.

Ar AI centralizācija nedarbojas nevienā līmenī: tehniskajā, filozofiskajā, ētiskajā vai tirgus līmenī. Turklāt es ierosinu, ka cilvēkiem, kuri kļūst arvien noguruši (un uzmanīgāki) no Big Tech lielās ietekmes — no izstrādātājiem līdz tehnoloģiju nodrošinātājiem un tādiem ikdienas lietotājiem kā jūs un es, noteikti ir pienācis laiks mūsu pašu revolūcijai.

Piezīme. Šajā slejā izteiktie viedokļi ir autora viedokļi, un tie ne vienmēr atspoguļo CoinDesk, Inc. vai tā īpašnieku un saistīto uzņēmumu uzskatus.