人工智慧（AI）正在迅速重塑我们周围的世界，从推动新药发现，到提高劳动力生产力，再到个性化Netflix上的内容。随著人工智慧行业预计每年增长约40%，并在2030年达到万亿美元市场，人工智慧的影响可能会以前所未有的规模重塑行业。加密货币在使开源人工智慧达到其潜力和解决当前人工智慧发展中的一些不足方面可能扮演著关键角色。
尽管拥有这种潜力，目前的人工智慧领域主要被几个科技巨头控制的封闭源系统主导。封闭源人工智慧是指由单一实体拥有和运营的专有模型，其底层代码对公众隐藏。用户对这些模型的训练方式或影响其输出的数据几乎没有深入了解，这引发了对不道德应用和操纵的担忧，例如为了获利而推广上瘾内容或推广某些产品或偏见（参见今年早些时候谷歌的双子星的历史不准确性）。
此外，预测显示，前沿模型在未来几年将耗费超过10亿美元进行训练。与人工智慧发展相关的高资本需求和网络效应创造了实质性的进入障碍，扼杀了创新和小型参与者的竞争。
开源人工智慧提供了一种应对这些挑战的方法。与封闭模型相比，开源人工智慧使源代码公开可用，允许任何人检查、修改和免费改进这项工作。这种开放性有助于建立信任和问责制，因为开发者和用户都可以评估这些模型与他们自身需求和价值观的对齐程度。几个月前，Meta宣布支持开源人工智慧，释放了Llama 3.1，这是第一个前沿级的开源人工智慧模型，并引用了其可接触性和适应性。
尽管有其好处，开源人工智慧仍然面临自身的挑战，尤其是在资金和协调方面。由于开源人工智慧模型可以自由复制或调整，因此可能难以实现货币化和维持开发努力。在Meta的情况下，马克·祖克伯格的开源决定并未直接导致收入增长。当然，这对于Meta来说不是一个重大问题，因为Meta拥有其他收入来源。对于其他人来说，这构成了重大挑战，特别是缺乏类似资源的初创企业和独立开发者。缺乏经济激励会妨碍开源模型的持续维护和改进，导致碎片化的努力和低效率。
去中心化的人工智慧通过利用区块链技术和基于加密的激励，为开源和封闭源人工智慧提供了有前途的替代方案。在去中心化的人工智慧系统中，没有单一实体控制网络；相反，所有权、访问和奖励在参与者之间分配。这种方法通过引入代币经济来解决困扰开源人工智慧的资金和协调问题，为贡献者提供持续的经济激励。例如，像NEAR、Bittensor、Allora、Sentient和Sahara等去中心化网络旨在以原生代币奖励参与者对训练和改进人工智慧模型的贡献，创造一种可持续的经济模型，使开发者能够资助持续的开发。
我工作的母公司DCG昨天宣布正在设立Yuma，一家新公司，旨在开发Bittensor生态系统内的去中心化人工智慧技术。
像Sahara、Grass和Masa这样的去中心化人工智慧网络正在实验奖励用户贡献其个人数据。每当个人数据用于在Sahara上训练模型时，用户将获得代币奖励。这个例子说明了区块链启用的经济激励如何通过奖励数据贡献来帮助启动开源人工智慧网络，有效地绕过传统的资本限制，这些限制妨碍了对像Reddit这样的昂贵专有数据源的访问。
去中心化的人工智慧还通过去中心化治理增强协调。在OpenAI的情况下，一个公司董事会控制著可能产生重大连锁反应的主要决策；例如，去年他们决定解雇山姆·阿尔特曼——这一决定最终被推翻。相比之下，这些去中心化的人工智慧网络是公开的，最终可能由代币持有者治理。这将使集体决策和资源分配更符合社区目标，而不是仅仅符合少数人的目标。
随著人工智慧持续扩大其影响力，对于更加透明、可接触和可持续的发展模型的需求变得越来越迫切。虽然开源人工智慧在封闭源系统上提供了显著的改进，但在资金和协调方面仍然有所不足。去中心化的人工智慧类别仍处于初期阶段，但通过将经济激励与协作创新对齐，并确保人工智慧技术以能够惠及所有利益相关者的方式发展，提供了一个引人注目的解决方案。
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