Ujawnienie: Poglądy i opinie wyrażone tutaj należą wyłącznie do autora i nie reprezentują poglądów i opinii redakcji crypto.news.
W stale zmieniającym się krajobrazie sztucznej inteligencji nasila się debata pomiędzy scentralizowanym i zdecentralizowanym przetwarzaniem danych. Scentralizowani dostawcy, tacy jak Amazon Web Services, zdominowali rynek, oferując solidne i skalowalne rozwiązania do szkolenia i wdrażania modeli sztucznej inteligencji. Zdecentralizowane przetwarzanie danych wyłania się jednak jako groźny konkurent, oferujący wyjątkowe zalety i wyzwania, które mogą na nowo zdefiniować sposób szkolenia i wdrażania modeli sztucznej inteligencji na całym świecie.
Może Cię również zainteresować: Sztuczna inteligencja potrzebuje prywatności i decentralizacji bardziej niż myślisz | Opinia
Oszczędność kosztowa i większa dostępność procesorów graficznych
Jedną z głównych zalet zdecentralizowanego przetwarzania w sztucznej inteligencji jest efektywność kosztowa. Scentralizowani dostawcy intensywnie inwestują w infrastrukturę, utrzymując ogromne centra danych wyposażone w dedykowane procesory graficzne do obliczeń AI. Ten model, choć mocny, jest drogi.
Z drugiej strony zdecentralizowane przetwarzanie danych wykorzystuje „nieużywane” procesory graficzne pochodzące z różnych źródeł na całym świecie. Mogą to być komputery osobiste, bezczynne serwery, a nawet konsole do gier. Wykorzystując tę pulę niewykorzystanych zasobów, zdecentralizowane platformy mogą zaoferować moc obliczeniową za ułamek kosztów scentralizowanych dostawców. Ta demokratyzacja zasobów obliczeniowych sprawia, że rozwój sztucznej inteligencji staje się bardziej dostępny dla mniejszych firm i start-upów, wspierając innowacje i konkurencję w przestrzeni sztucznej inteligencji.
Globalny niedobór procesorów graficznych znacząco wpłynął na zdolność małych firm do zabezpieczenia niezbędnej mocy obliczeniowej od scentralizowanych dostawców. Duże korporacje często zawierają długoterminowe kontrakty, monopolizując dostęp do tych kluczowych zasobów. Zdecentralizowane sieci obliczeniowe łagodzą ten problem, pozyskując procesory graficzne od różnorodnych dostawców, w tym indywidualnych graczy komputerowych i małych dostawców. Ta zwiększona dostępność gwarantuje, że nawet mniejsze podmioty będą mogły uzyskać potrzebną moc obliczeniową, nie będąc przyćmionym przez gigantów branży.
Prywatność danych i kontrola użytkownika
Prywatność danych pozostaje głównym problemem w rozwoju sztucznej inteligencji. Scentralizowane systemy wymagają przesyłania i przechowywania danych w ich infrastrukturze, co skutecznie pozbawia użytkownika kontroli. Taka centralizacja stwarza poważne ryzyko dla prywatności. Zdecentralizowane przetwarzanie danych stanowi atrakcyjną alternatywę, ponieważ obliczenia są blisko użytkownika. Można to osiągnąć poprzez uczenie się stowarzyszone, w którym dane pozostają na urządzeniu użytkownika, lub poprzez korzystanie z bezpiecznych zdecentralizowanych dostawców usług obliczeniowych. Rozwiązanie Private Cloud Compute firmy Apple stanowi przykład takiego podejścia, integrując kilka węzłów obliczeniowych iCloud wokół konkretnego użytkownika, zachowując w ten sposób prywatność danych, jednocześnie wykorzystując moc obliczeniową chmury. Chociaż metoda ta nadal wiąże się z pewnym stopniem centralizacji, podkreśla zmianę w kierunku większej kontroli użytkownika nad danymi.
Pomimo swoich zalet zdecentralizowane przetwarzanie danych stoi przed kilkoma wyzwaniami. Kluczową kwestią jest weryfikacja integralności i bezpieczeństwa zdecentralizowanych węzłów obliczeniowych. Zapewnienie, że węzły te nie zostaną naruszone i że zapewnią rzeczywistą moc obliczeniową, jest złożonym problemem. Postępy w technologii blockchain oferują potencjalne rozwiązania, umożliwiając mechanizmy samokontroli, które weryfikują legalność węzłów obliczeniowych bez narażania bezpieczeństwa.
Kolejnym istotnym wyzwaniem jest potencjalne narażenie danych osobowych podczas zdecentralizowanych obliczeń. Modele sztucznej inteligencji rozwijają się w oparciu o ogromne zbiory danych, ale bez technologii chroniących prywatność zdecentralizowane szkolenia mogą stwarzać ryzyko naruszeń danych. Techniki takie jak uczenie się stowarzyszone, dowody wiedzy zerowej (ZKP) i szyfrowanie w pełni homomorficzne (FHE) mogą złagodzić to ryzyko. Uczenie federacyjne, szeroko stosowane w największych korporacjach od 2017 r., pozwala na przechowywanie danych lokalnie, a jednocześnie przyczynia się do szkolenia modelowego. Integrując technologie szyfrowania i ochrony prywatności ze zdecentralizowanymi sieciami obliczeniowymi, możemy zwiększyć bezpieczeństwo danych i prywatność użytkowników, przesuwając granice tego, co może osiągnąć zdecentralizowana sztuczna inteligencja.
Może Cię również zainteresować: Modułowość zmienia krajobraz kryptowalut | Opinia
Problemy z przepustowością i wydajnością
Wydajność zdecentralizowanych sieci obliczeniowych to kolejny obszar zainteresowania. Wydajność transmisji w systemie zdecentralizowanym nieuchronnie będzie gorsza od scentralizowanych klastrów ze względu na rozproszony charakter sieci. Anegdoty historyczne, takie jak przesyłanie danych przez AWS z Toronto do Vancouver podczas śnieżycy, podkreślają wyzwania logistyczne związane z transmisją danych.
Jednak postępy w technikach sztucznej inteligencji, takie jak dostrajanie LoRA i kompresja modelu, mogą pomóc w zmniejszeniu tych wąskich gardeł w przepustowości. Optymalizując procesy przesyłania danych i udoskonalając techniki uczenia modeli, zdecentralizowane sieci obliczeniowe mogą osiągnąć poziom wydajności konkurencyjny w stosunku do swoich scentralizowanych odpowiedników.
Wypełnianie luki dzięki nowym technologiom
Integracja technologii blockchain ze sztuczną inteligencją oferuje obiecującą możliwość sprostania wielu wyzwaniom stojącym przed zdecentralizowanym przetwarzaniem. Blockchain zapewnia przejrzysty i niezmienny rejestr umożliwiający śledzenie pochodzenia danych i integralności węzłów obliczeniowych. Dzięki temu wszyscy uczestnicy sieci mogą ufać wykonywanym danym i obliczeniom. Ponadto mechanizmy konsensusu blockchainu mogą ułatwić zdecentralizowane zarządzanie, umożliwiając społecznościom wspólne zarządzanie siecią i ulepszanie jej.
Co więcej, postępy w uczeniu stowarzyszonym i szyfrowaniu homomorficznym mają kluczowe znaczenie dla zapewnienia ochrony prywatności danych przy jednoczesnym wykorzystaniu rozproszonego charakteru zdecentralizowanych sieci obliczeniowych. Technologie te umożliwiają modelom sztucznej inteligencji uczenie się na podstawie rozproszonych zbiorów danych bez ujawniania poufnych informacji, równoważąc w ten sposób zapotrzebowanie na ogromne ilości danych z rygorystycznymi wymogami dotyczącymi prywatności.
Przyszłość zdecentralizowanych obliczeń w sztucznej inteligencji
Potencjał zdecentralizowanych sieci obliczeniowych w zakresie zrewolucjonizowania rozwoju sztucznej inteligencji jest ogromny. Demokratyzując dostęp do zasobów obliczeniowych, zwiększając prywatność danych i wykorzystując nowe technologie, zdecentralizowana sztuczna inteligencja może stanowić solidną alternatywę dla systemów scentralizowanych. Jednak podróż ta jest pełna wyzwań, które wymagają innowacyjnych rozwiązań i wspólnych wysiłków ze strony społeczności AI i blockchain.
W miarę postępów niezwykle istotne jest dalsze badanie i rozwijanie zdecentralizowanych rozwiązań informatycznych, które sprostają tym wyzwaniom. Wspierając ekosystem współpracy, możemy zapewnić wszystkim dostęp do korzyści płynących ze sztucznej inteligencji, promując bardziej sprawiedliwą i innowacyjną przyszłość rozwoju sztucznej inteligencji.
Przeczytaj więcej: Zdecentralizowana sztuczna inteligencja: wykorzystanie blockchain dla bardziej sprawiedliwej przyszłości | Opinia
Autor: Jiahao Sun
Jiahao Sun, założyciel i dyrektor generalny FLock.io, jest absolwentem Oksfordu i ekspertem w dziedzinie sztucznej inteligencji i blockchain. Pełniąc poprzednio funkcję dyrektora ds. sztucznej inteligencji w Royal Bank of Canada i pracownika badawczego ds. sztucznej inteligencji w Imperial College w Londynie, założył FLock.io, aby skupić się na rozwiązaniach AI skupiających się na prywatności. Dzięki swojemu przywództwu FLock.io jest pionierem w zakresie bezpiecznych, opartych na współpracy szkoleń i wdrażania modeli sztucznej inteligencji, co pokazuje jego zaangażowanie w wykorzystywanie technologii na rzecz rozwoju społecznego.