«Найкращий спосіб передбачити майбутнє — це винайти його».
За останнє десятиліття штучний інтелект пережив бурхливий розвиток, спричинивши зміну парадигми в промисловості та інновації в повсякденному житті. Але цей прогрес супроводжується надзвичайною проблемою: занадто багато контролю зосереджено в руках кількох великих гравців, серед яких Google, Microsoft і OpenAI.
Доступність приватних даних для розробки будь-яких нових моделей ШІ та їх навчання є найбільшою перешкодою.
Як зауважив лорд Ектон: «Влада має тенденцію розбещувати, а абсолютна влада розбещує абсолютно». У наш час ця ідея ніколи не була такою актуальною з ШІ.
Цей жорсткий контроль над навчанням моделі штучного інтелекту з боку кількох обраних на приватних даних має значні недоліки. Децентралізований ШІ пропонує шлях вперед, оскільки цей підхід створює простір для більш різноманітних інновацій, зберігаючи безпеку та конфіденційність.
У цій статті ми досліджуватимемо новий світ децентралізованого штучного інтелекту, технології, які його підживлюють, і те, як мережа Data3 втілює це бачення в реальність.
Проблема з централізованим ШІ: потужність і підводні камені
У 2023 році світовий ринок штучного інтелекту оцінювався в 638,23 мільярда доларів, причому левова частка міцно перебувала в руках Big Tech, створюючи закриту екосистему. Ці організації створили те, що можна описати лише як «огорожений сад», де доступ до даних найвищого рівня та найсучаснішої інфраструктури обмежено для кількох обраних.
Стаття DroomDroom про трансформаційний потенціал штучного інтелекту в криптоіндустрії зосереджується на ринкових прогнозах, безпеці та вдосконаленні смарт-контрактів.
Бен Герцель, видатний дослідник штучного інтелекту, попереджає, що «потенціал штучного інтелекту принести користь людству не повинен обмежуватися монополіями, які контролюють ключові ресурси».
Централізовані моделі ШІ, такі як GPT-4 від OpenAI і PaLM від Google, можуть бути вражаючими своїми можливостями, але вони підкреслюють кілька критичних обмежень, які можуть перешкодити майбутньому ШІ.
1. Монополія даних і питання конфіденційності
Можливо, найбільш суттєвою перешкодою є централізація даних. Дивно, але 90% світових даних перебувають у приватному розпорядженні корпорацій, що позбавляє дрібних розробників і організацій доступу до того, що їм необхідно для створення передового ШІ.
Середня глобальна загальна вартість витоку даних з 2018 по 2024 рік.
У той же час проблеми з конфіденційністю є великими. Оскільки для навчання моделей штучного інтелекту збираються величезні набори даних, не дивно, що 92% американців висловили занепокоєння з приводу того, як використовуються їхні особисті дані. Вартість витоку даних — зараз у середньому становить 4,88 мільйона доларів США за інцидент — лише посилює зростаючу недовіру до централізованих систем.
2. Упередження та етичні дилеми
Централізовані системи ШІ також успадковують упередження наборів даних, на які вони спираються. У сфері охорони здоров’я моделі штучного інтелекту продемонстрували расові упередження, що призвело до неточних діагнозів для меншин.
Відсутність чіткої прозорості в тому, як ці дані збираються та використовуються для усунення цих упереджень, залишається серйозною проблемою.
Це не тільки підриває довіру, але й загрожує етичній основі ШІ в галузях, які безпосередньо впливають на життя людей.
3. Обмеження відкритих даних
Обмеження публічних наборів даних також стають все більш очевидними. Оскільки загальнодоступні дані стають застарілими та надмірно використовуються, якість моделей ШІ може погіршитися.
Звернення до синтетичних даних як заміни може призвести до «колапсу моделі», коли системи ШІ намагаються відобразити реальні умови. Наслідки? Моделі, які можуть здаватися просунутими на папері, але не дають точних результатів під час тестування.
Як говорить стара приказка: «Сміття всередину, сміття назовні». Обмеження централізованого штучного інтелекту очевидні: коли доступ до високоякісних даних обмежений, це стосується і якості розробленого штучного інтелекту.
Розуміння децентралізованого ШІ
Децентралізований штучний інтелект перевертає традиційну модель з ніг на голову, розподіляючи дані та обчислювальну потужність у широкій мережі.
Замість того, щоб покладатися на кілька централізованих організацій, децентралізований штучний інтелект використовує набори даних від надійних приватних джерел до автентичності, конфіденційності та безпеки. Набори даних не залишають сервери власників даних.
Лише параметри, які можуть коливатися від кількох сотень до мільйонів і мільярдів, розгортаються в цих наборах даних, а результати надсилаються назад до моделі ШІ для навчання.
Маршалл Маклюен якось сказав: «Ми формуємо наші інструменти, а потім наші інструменти формують нас». Це ідеально відображає зміни, які ми зараз спостерігаємо з децентралізованим ШІ.
https://x.com/Data3Network/status/1842151253951807504
Федеративне навчання або більш популярний термін «децентралізований штучний інтелект» гарантує, що дані залишаються там, де вони походять — на локальних пристроях або всередині організації, — і водночас сприяє розвитку глобальної моделі штучного інтелекту. Це означає, що такі галузі, як охорона здоров’я, фінанси та сільське господарство, можуть сприяти розвитку ШІ, не відмовляючись від контролю над конфіденційними даними. Без обходу законів країни, що зазвичай буває з конфіденційними даними.
Технології, що сприяють децентралізації: федеративне навчання та блокчейн
Дві видатні технології рухають рух до децентралізованого штучного інтелекту — федеративне навчання та блокчейн.
Прочитайте про трансформаційну інтеграцію штучного інтелекту в блокчейн і крипто, розкриваючи майбутні можливості та поточні програми.
Разом вони прокладають курс для більш безпечного, прозорого та інклюзивного процесу розробки ШІ.
Федеративне навчання: Навчання ШІ з питань конфіденційності
Інтегроване навчання пропонує свіжий підхід до навчання моделі ШІ, зберігаючи конфіденційні дані на локальних пристроях. Замість того, щоб збирати величезну кількість необроблених даних у централізованому центрі, моделі ШІ навчаються на джерелі.
Генеральний директор Google Сундар Пічаї зауважив: «Майбутнє штучного інтелекту полягає не лише в розумніших моделях, а й у моделях, які поважають конфіденційність і безпеку користувачів».
Ця технологія використовується в таких галузях, як охорона здоров’я, де захист даних пацієнтів має першочергове значення, і в таких галузях, як оборона та фінанси, де конфіденційність є ключовою.
Блокчейн: розбудова довіри та прозорості
Блокчейн доповнює федеративне навчання, додаючи рівень довіри та прозорості. Кожна взаємодія в екосистемі штучного інтелекту перевіряється та незмінно зберігається в блокчейні, що гарантує, що дані неможливо підробити.
Це також відкриває можливість розробки ШІ для менших гравців. Надаючи дані або обчислювальні ресурси децентралізованим проектам, окремі особи та малі підприємства можуть стати активними учасниками розвитку ШІ.
Наприклад, мережа Data3 Network використовує технологію блокчейну у своєму Data3 Marketplace, щоб забезпечити безпечну, прозору та відстежувану взаємодію між розробниками та учасниками даних.
У цій статті від DroomDroom зануртеся в те, як штучний інтелект покращує Web3 за допомогою автоматизації, персоналізації та безпеки, закладаючи основу для децентралізованих цифрових екосистем.
Децентралізований ШІ в дії
Мережа Data3 є яскравим прикладом того, як може процвітати децентралізований ШІ. Через свій Data3 Marketplace він об’єднує розробників штучного інтелекту та власників даних у безпечну, прозору екосистему.
Тім Бернерс-Лі, творець Всесвітньої павутини, сказав знамениту фразу: «Дані є дорогоцінною річчю, і вони переживуть самі системи». Data3 втілює цей дух, гарантуючи, що дані залишаються конфіденційними, безпечними та етичними.
Data3 Marketplace дозволяє розробникам використовувати безпечні, приватні та етично отримані дані для навчання передових моделей ШІ. Ця платформа підтримує низку галузей, зокрема охорону здоров’я, сільське господарство та фінанси, надаючи їм доступ до високоякісних даних, дотримуючись законів про конфіденційність, таких як GDPR.
Архітектура об’єднаного навчання Data3 гарантує, що дані ніколи не залишають своє початкове розташування, щоб пом’якшити ризики конфіденційності та водночас зробити внесок у глобальні інновації ШІ.
Крім того, децентралізоване хмарне сховище Data3 підвищує безпеку, розподіляючи дані між кількома вузлами для усунення окремих точок збою. Платформа дає змогу малим і середнім підприємствам (МСП) приєднатися до капітального ремонту ШІ без шкоди для дотримання глобальних законів про конфіденційність даних.
Майбутнє децентралізоване
Майбутнє штучного інтелекту прямує до децентралізації — зміни, яка вже змінює гру. Централізовані системи з їх монополізацією даних і властивими проблемами конфіденційності поступаються місцем більш інклюзивному підходу.
Децентралізовані моделі, побудовані на основі федеративного навчання та блокчейну, відкривають двері для інновацій, які раніше були неможливими.
Децентралізований ШІ формує це майбутнє, щоб зробити розробку ШІ більш демократичною, доступною та безпечною.
Такі платформи, як Data3 Network, ведуть цю трансформацію та доводять, що децентралізація не лише зменшує ризики централізованого штучного інтелекту, але й відкриває безліч нових можливостей для співпраці та інновацій у різних галузях.
Усі очі прикуті до мережі Data3, оскільки її запуск заплановано на цю п’ятницю, 18 жовтня 2024 року. Станьте частиною цієї революційної події, зареєструйтесь зараз і приєднайтеся до революції.
