Nhìn sâu hơn vào sự cường điệu của AI phi tập trung: Quan điểm của tôi với tư cách là người sáng lập ra AI phi tập trung

Bài viết được thực hiện bởi người sáng lập DevolvedAi trên X. #NathanPeterson

Là người sáng lập @devolvedai, tôi đã dành khá nhiều thời gian để khám phá tiềm năng và thực tế của AI phi tập trung. Không thiếu những lời bàn tán xung quanh khái niệm này, với nhiều dự án tuyên bố sẽ mở rộng ranh giới của những gì AI phi tập trung có thể đạt được. Nhưng sự thật là, trong khi nhiều sáng kiến ​​trong số này đóng góp những mảnh ghép có giá trị vào câu đố, thì rất ít, nếu có, thực sự hướng tới một hệ thống AI phi tập trung hoàn toàn.

Hãy cùng xem xét kỹ hơn bối cảnh hiện tại của AI phi tập trung và cách Devolved AI đang nỗ lực đạt được điều mà không ai khác có thể làm được—tạo ra một AI phi tập trung theo mọi nghĩa của từ này.

Bối cảnh AI phi tập trung: Điều gì thực sự đang diễn ra?

AI phi tập trung thường được coi là tương lai của trí tuệ nhân tạo—một cách để dân chủ hóa sự phát triển của AI và ngăn chặn sự độc quyền của công nghệ mạnh mẽ này. Nhưng khi chúng ta xem xét các dự án dẫn đầu xu hướng này, chúng ta thấy rằng hầu hết đều tập trung vào việc phi tập trung các thành phần cụ thể của AI, chứ không phải toàn bộ hệ thống.

Lấy @ASI_Alliance làm ví dụ. ASA là một dự án đầy tham vọng nhằm tạo ra AI siêu thông minh. Cách tiếp cận của họ là phi tập trung theo nghĩa là họ phân phối nghiên cứu, dữ liệu và tài nguyên cần thiết cho nhiệm vụ to lớn này. Đó là một nỗ lực cao cả, nhưng nó không thể phi tập trung toàn bộ hệ sinh thái AI.

Sau đó là @opentensor, một dự án được thiết kế để phân cấp việc đào tạo các mô hình AI. Bittensor cho phép các nhà phát triển tận dụng mạng lưới các nút phân tán để đào tạo, thưởng cho những người tham gia bằng mã thông báo gốc của mạng lưới, $TAO. Sự phân cấp của quá trình đào tạo này rất quan trọng, nhưng nó vẫn chỉ là một phần của câu đố AI.

@rendernetwork là một nhân tố chủ chốt khác, cung cấp một nền tảng phi tập trung cho việc kết xuất GPU, điều này rất cần thiết cho AI và các tác vụ hiệu suất cao khác. Bằng cách kết nối những người cần sức mạnh tính toán với những người có sức mạnh đó, Render Network giúp giảm chi phí và tăng khả năng tiếp cận. Một lần nữa, đây là một thành phần quan trọng của việc phi tập trung AI, nhưng nó không bao gồm toàn bộ phạm vi.

Thiếu gì? Nhu cầu phân quyền hoàn toàn

Các dự án được đề cập ở trên chắc chắn đang có những bước tiến trong việc phi tập trung hóa các khía cạnh của AI, nhưng chúng không giải quyết được toàn bộ bức tranh. Phi tập trung hóa AI không chỉ là việc phân tán dữ liệu, tính toán hoặc các quy trình cụ thể—mà là việc tạo ra toàn bộ hệ sinh thái, trong đó mọi khía cạnh của AI đều được phi tập trung, từ đầu. Đây chính là nơi Devolved AI xuất hiện.

Tại Devolved AI, chúng tôi không chỉ phân cấp một số phần của quy trình AI; chúng tôi phân cấp toàn bộ hệ thống. Sứ mệnh của chúng tôi là xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn thực sự phi tập trung đầu tiên được cung cấp năng lượng bởi con người, vì con người.

Sự khác biệt của AI phân cấp: Phân cấp ở mọi cấp độ

Với Devolved AI, chúng tôi đang phân cấp mọi khía cạnh của quá trình phát triển AI. LLM cốt lõi của chúng tôi, Athena AI, được đào tạo bằng hệ thống học tập liên kết độc đáo phân phối quy trình đào tạo trên mạng lưới GPU toàn cầu. Điều này đảm bảo rằng không có thực thể nào kiểm soát quá trình đào tạo hoặc phát triển AI.

Chúng tôi cũng lưu trữ tất cả các tập dữ liệu và thông tin đào tạo trên một mạng lưu trữ phi tập trung, @Stratos_Network, với mọi dữ liệu được ghi lại trên blockchain thông qua một hệ thống mà chúng tôi gọi là Proof of Training (PoT). Sự minh bạch này có nghĩa là toàn bộ cộng đồng có thể xác minh và kiểm toán quá trình phát triển AI bất cứ lúc nào.

Nhưng chúng tôi không dừng lại ở đó. Lộ trình của chúng tôi bao gồm việc chuyển đổi Athena để chạy hoàn toàn trên mạng lưới GPU toàn cầu phi tập trung vào năm 2025. Điều này sẽ loại bỏ mọi sự phụ thuộc vào máy chủ trung tâm, biến Athena AI trở thành AI phi tập trung nhất từng được tạo ra.

Tại sao điều này quan trọng: Tương lai của AI phụ thuộc vào sự phi tập trung thực sự

Phân cấp AI không chỉ là một xu hướng mà là điều cần thiết cho tương lai của trí tuệ nhân tạo. Nếu chúng ta tiếp tục đi theo con đường phát triển AI tập trung, chúng ta có nguy cơ trao quá nhiều quyền lực vào tay một số ít người, có khả năng dẫn đến việc sử dụng sai hoặc khai thác công nghệ này.

Tại Devolved AI, chúng tôi tin rằng AI nên được kiểm soát bởi những người sử dụng nó, không phải bởi các tập đoàn hoặc các thực thể tập trung. Đó là lý do tại sao chúng tôi cam kết tạo ra một hệ thống AI hoàn toàn phi tập trung—một hệ thống mà mọi quyết định, mọi tập dữ liệu và mọi phép tính đều được phân phối và minh bạch.

Tóm lại, trong khi nhiều dự án đóng góp các thành phần có giá trị cho phong trào AI phi tập trung, Devolved AI là dự án duy nhất thực sự hướng tới một hệ sinh thái AI phi tập trung hoàn toàn. Chúng tôi không chỉ phi tập trung các bộ phận của AI; chúng tôi phi tập trung toàn bộ hệ thống, đảm bảo rằng tương lai của AI nằm trong tay mọi người, nơi nó thuộc về.

$AGC $MATIC #DevolvedAi #Argochain #Argoswap #Discord #Twitter