„Cel mai bun mod de a prezice viitorul este să-l inventezi.” 

Inteligenta artificiala a cunoscut o crestere exploziva in ultimul deceniu, aducand o schimbare de paradigma in industrii si inovand viata de zi cu zi. Dar acest progres vine cu o problemă remarcabilă: prea mult control este concentrat în mâinile câțiva jucători importanți, printre care Google, Microsoft și OpenAI.

Disponibilitatea datelor private pentru a dezvolta orice modele noi de IA și a le antrena este cel mai mare obstacol. 

După cum a observat odată Lord Acton, „Puterea tinde să corupă, iar puterea absolută corupe absolut”. Această idee nu a fost niciodată mai presantă cu AI în vremurile de astăzi.

Această strânsă strângere asupra antrenamentului cu modelul AI de către un număr selectat de date private vine cu dezavantaje semnificative. Inteligența artificială descentralizată oferă o cale de urmat, deoarece această abordare creează spațiu pentru inovații mai diverse, menținând în același timp securitatea și confidențialitatea. 

Acest articol va explora lumea emergentă a IA descentralizată, tehnologiile care o alimentează și modul în care rețeaua Data3 transformă această viziune în realitate.

Problema cu AI centralizat: putere și capcane

În 2023, piața globală de inteligență artificială a fost evaluată la 638,23 miliarde de dolari, partea leului fiind ferm în mâinile Big Tech, creând un ecosistem închis. Aceste organizații au creat ceea ce poate fi descris doar ca o „grădină cu pereți”, în care accesul la date de top și la infrastructura de ultimă generație este limitat la câțiva selectați. 

Articolul lui DroomDroom despre potențialul de transformare al AI în industria cripto, se concentrează pe previziunile pieței, securitatea și îmbunătățirile contractelor inteligente.

Ben Goertzel, un eminent cercetător în domeniul inteligenței artificiale, avertizează că „potențialul AI de a beneficia umanitatea nu ar trebui să fie limitat de monopolurile care controlează resursele cheie”.

Modelele AI centralizate precum GPT-4 de la OpenAI și PaLM de la Google ar putea fi impresionante în capacitățile lor, dar ele subliniază câteva limitări critice care ar putea împiedica viitorul AI.

1. Probleme legate de monopolul datelor și de confidențialitate

Poate cel mai important obstacol este centralizarea datelor. În mod uimitor, 90% din datele lumii sunt deținute în mod privat de corporații, împiedicând dezvoltatorii și organizațiile mai mici să acceseze ceea ce au nevoie pentru a construi IA avansată. 

Costul total mediu global al încălcării datelor din 2018 până în 2024.

În același timp, preocupările legate de confidențialitate sunt mari. Cu seturi masive de date colectate pentru a antrena modele AI, nu este surprinzător faptul că 92% dintre americani și-au exprimat neliniștea cu privire la modul în care sunt utilizate datele lor personale. Costul încălcării datelor – acum în medie de 4,88 milioane USD per incident – ​​nu face decât să adauge la neîncrederea tot mai mare din jurul sistemelor centralizate.

2. Prejudecăți și dileme etice

Sistemele centralizate de inteligență artificială moștenesc, de asemenea, părtinirile setului de date pe care se bazează. În domeniul sănătății, modelele de inteligență artificială au arătat părtiniri rasiale, ceea ce duce la diagnostice inexacte pentru populațiile minoritare. 

Fără o transparență clară a modului în care aceste date sunt obținute și utilizate pentru a aborda aceste părtiniri rămâne o provocare formidabilă. 

Acest lucru nu numai că subminează încrederea, dar amenință și fundamentul etic al inteligenței artificiale în industriile care au un impact direct asupra vieților oamenilor.

3. Limitele datelor publice

Limitările seturilor de date publice devin și mai evidente. Pe măsură ce datele publice devin suprautilizate și învechite, calitatea modelelor AI se poate degrada. 

Trecerea la date sintetice ca înlocuitor ar putea duce la „colapsul modelului”, în care sistemele AI se luptă să reflecte condițiile din lumea reală. Consecința? Modele care ar putea părea avansate pe hârtie, dar nu reușesc să ofere rezultate precise atunci când sunt puse la încercare.

După cum spune vechea vorbă, „Gunoi înăuntru, gunoi afară”. Limitările AI centralizate sunt clare - atunci când accesul la date de înaltă calitate este restricționat, la fel este și calitatea AI dezvoltată.

Înțelegerea AI descentralizată

Inteligența artificială descentralizată inversează modelul tradițional prin distribuirea atât a datelor, cât și a puterii de procesare într-o rețea largă. 

În loc să se bazeze pe câteva entități centralizate, IA descentralizată accesează seturi de date din surse private de încredere la autenticitate, confidențialitate și securitate. Seturile de date nu părăsesc serverele proprietarilor de date.

Doar parametrii, care pot varia de la câteva sute la milioane și miliarde sunt implementați pe aceste seturi de date, iar rezultatele sunt trimise înapoi la modelul AI pentru antrenament.

Marshall McLuhan a spus odată: „Noi ne modelăm uneltele, iar apoi instrumentele noastre ne modelează”. Aceasta surprinde perfect schimbarea pe care o vedem acum cu AI descentralizată.

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

Învățarea federată, sau termenul mai popular AI descentralizat, asigură că datele rămân acolo unde provin, pe dispozitive locale sau în cadrul organizațiilor, contribuind în același timp la dezvoltarea unui model global de IA. Aceasta înseamnă că industrii precum sănătatea, finanțele și agricultura pot contribui la dezvoltarea AI fără a renunța la controlul datelor sensibile. Fără a ocoli orice lege a pământului, ceea ce este de obicei cazul cu datele sensibile.

Tehnologiile care alimentează descentralizarea: învățare federată și blockchain 

Două tehnologii remarcabile conduc la trecerea către IA descentralizată – învățarea federată și blockchain. 

Citiți despre integrarea transformatoare a AI în blockchain și cripto, dezvăluind posibilitățile viitoare și aplicațiile actuale.

Împreună, ei trasează cursul pentru un proces de dezvoltare AI mai sigur, transparent și incluziv.

Învățare federată: Instruire AI în primul rând pentru confidențialitate

Învățarea federată oferă o nouă abordare a instruirii modelului AI prin păstrarea datelor sensibile pe dispozitivele locale. În loc să colecteze cantități mari de date brute într-un hub centralizat, modelele AI sunt antrenate la sursă. 

CEO-ul Google, Sundar Pichai, a remarcat: „Viitorul AI nu este doar despre modele mai inteligente, ci despre modele care respectă confidențialitatea și securitatea utilizatorilor”. 

Această tehnologie este utilizată în sectoare precum asistența medicală, unde protejarea datelor pacienților este esențială și în industrii precum apărarea și finanțele, unde confidențialitatea este esențială.

Blockchain: construirea încrederii și transparenței

Blockchain completează învățarea federată prin adăugarea unui strat de încredere și transparență. Fiecare interacțiune din ecosistemul AI este verificată și stocată imuabil pe blockchain, asigurându-se că datele nu pot fi modificate. 

Acest lucru deschide, de asemenea, dezvoltarea AI pentru jucătorii mai mici. Contribuind cu date sau resurse de calcul la proiecte descentralizate, persoanele fizice și întreprinderile mici pot deveni participanți activi la creșterea AI. 

Data3 Network, de exemplu, folosește tehnologia blockchain în Data3 Marketplace pentru a oferi interacțiuni sigure, transparente și urmăribile între dezvoltatori și contribuitorii de date.

Descoperiți modul în care AI îmbunătățește Web3 prin automatizare, personalizare și securitate, creând scena pentru ecosistemele digitale descentralizate în acest articol al lui DroomDroom.

AI descentralizat în acțiune

Data3 Network este un prim exemplu al modului în care AI descentralizată poate înflori. Prin Data3 Marketplace, conectează dezvoltatorii AI și proprietarii de date într-un ecosistem sigur și transparent. 

Tim Berners-Lee, creatorul World Wide Web, a spus celebru: „Datele sunt un lucru prețios și vor rezista sistemelor în sine”. Data3 întruchipează acest etos, asigurându-se că datele rămân private, securizate și provenite din surse etice.

Data3 Marketplace permite dezvoltatorilor să utilizeze date sigure, private și din surse etice pentru a antrena modele avansate de IA. Această platformă sprijină o serie de industrii, inclusiv asistența medicală, agricultură și finanțe, permițându-le să acceseze date de înaltă calitate, respectând în același timp legile de confidențialitate precum GDPR. 

Arhitectura de învățare federată a Data3 se asigură că datele nu părăsesc niciodată locația inițială, astfel încât să atenueze riscurile de confidențialitate, contribuind în același timp la inovația globală a AI.

În plus, stocarea descentralizată în cloud a Data3 adaugă valoare securității prin răspândirea datelor în mai multe noduri pentru a elimina punctele de defecțiune unice. Platforma dă putere întreprinderilor mici și mijlocii (IMM-uri) să se alăture revizuirii AI fără a compromite respectarea legilor globale privind confidențialitatea datelor.

Viitorul este descentralizat

Viitorul AI se îndreaptă către descentralizare – o schimbare care schimbă deja jocul. Sistemele centralizate, cu monopolizarea datelor și problemele inerente de confidențialitate, fac loc unei abordări mai incluzive. 

Modelele descentralizate, construite pe bazele învățării federalizate și ale blockchain-ului, deschid porți către inovație care nu era posibilă anterior.

Inteligența artificială descentralizată modelează viitorul pentru a face dezvoltarea IA mai democratică, mai accesibilă și mai sigură. 

Platforme precum Data3 Network conduc această transformare și demonstrează că descentralizarea nu numai că atenuează riscurile AI centralizate, ci și deschide o mulțime de noi posibilități de colaborare și inovare în toate industriile.

Toți ochii sunt ațintiți asupra rețelei Data3, deoarece sunt programate să se lanseze vineri, 18 octombrie 2024. Fiți parte la acest eveniment revoluționar, înscrieți-vă acum și alăturați-vă revoluției.