年轻读者可能不记得，但云计算曾经是未来。无限计算和存储资源的出现代表了为数不多的名副其实的技术“革命”之一。但人工智能时代不仅让集中式云模型过时，而且对在此基础上构建的人以及每个用户来说也是一种危险。
2024 年共识大会人工智能峰会将于 5 月 31 日星期五在德克萨斯州奥斯汀举行。
如果这听起来有点夸张，请考虑一下最近发现的漏洞，该漏洞影响了主要的 AI 即服务平台 Hugging Face。此漏洞可能允许用户上传的被篡改模型通过其推理 API 功能执行任意代码，从而获得升级控制权。幸运的是，这一漏洞被及时发现，似乎并未对用户造成严重影响——尽管研究人员指出，此类漏洞“远非独一无二”。
这里的问题根本不是人工智能，而是过时的、集中的 X 即服务模式，这种模式既没有动力保证系统的安全性，也没有动力开发市场和普通用户想要的应用程序。人工智能的理想未来——安全、可靠，最重要的是能够利用巨大的计算资源——只有通过颠覆云计算并拥抱去中心化革命才能实现。
“大云”与人工智能的垄断
微软、OpenAI、谷歌和亚马逊等巨头主导着人工智能领域，因为它们拥有大规模发展所需的巨大财力、人力和计算资源。
这对人工智能的发展来说是可怕的，完全违背了其民主化潜力。当加州市值万亿美元的公司中的一小部分开发人员开发算法和应用程序时，它会对人工智能代理施加一种狭隘、一维和极其主观的偏见。这会影响从金融服务到创造力……甚至人际互动等一切。
同样，反对垄断人工智能市场的技术论据也令人信服。在整个训练过程中，人工智能必须不断吸收新数据，包括来自其他人工智能应用程序的数据。然而，目前大型人工智能的集中化趋势意味着平台和应用程序仍然高度孤立，即使是开源模型也是如此。这阻碍了创新，并为错误或恶意应用程序打开了大门，这些错误或恶意应用程序可能会成倍增加，带来令人眼花缭乱、可能带来灾难性的后果。
此外，在保护用户的个人数据、隐私以及财务信息方面，集中式模式存在巨大且明显的风险。当一个实体持有大量敏感和业务关键数据时，它就成为攻击者的单点故障，并使某个提供商能够根据任意且不可质疑的决定审查或拒绝向其用户提供服务。
通过权力下放实现民主化
对于人工智能而言，云模式显然是一条危险的死胡同。人工智能需要如此惊人的计算能力，以至于超大规模集中式云平台和为其提供服务的微芯片行业的能力都受到了挑战。芯片短缺如此严重，以至于目前业界最先进的人工智能应用程序所使用的 H-100 服务器的等待时间长达 52 周，令人震惊。
通过去中心化，我们可以创建一个节点网络，利用大量未使用的 CPU 能力，从而一举消除这一问题。这种去中心化物理基础设施 (DePIN) 的模块化方法非常完美，原因有多种：它几乎可以无限扩展，比使用云提供商启动新服务器便宜得多（成本通常低 80% 左右），并且有助于并行计算和 AI 去孤岛化，因此应用程序可以更轻松地相互学习。此外，由区块链技术支持的去中心化 AI 提供了创新方式，通过加密代币和智能合约奖励大型语言模型 (LLM) 的创建者——为奖励 AI 领域的创新和贡献提供了一种可持续且公平的模式。
新经济模式的兴起（尤其是基于数字代币的经济模式）不仅增加了对更安全的去中心化基础设施的需求，而且还支持了这种需求。将人工智能生态系统建立在代币经济的基础上，可以激励开发人员创建更安全的人工智能代理，并使他们能够将这些模型交付到加密钱包中以获得所有权。这让用户完全放心，他们的数据是属于他们的，未经他们知情或许可，数据不会被共享。
或许最重要的是，代币模型意味着人工智能项目将提供市场真正想要和需要的东西，因为计算和存储成本反映了供需铁律。在目前的垄断下，人工智能没有动力去满足现实生活中的需求。在去中心化的情况下，用户自己可以根据人工智能代理的受欢迎程度或它给世界带来的好处来奖励开发者。这与目前（但不会持续很长时间）统治人工智能的大型科技寡头集团截然不同。
去中心化还为我们在 Hugging Face 等平台上看到的漏洞提供了解决方案。随着区块链技术（尤其是零知识 (ZK) 证明）的快速发展，我们现在拥有一系列工具来确保 AI 应用程序的安全性和来源。对于我们这些接近这些发展的人来说，我们常常会忘记这种技术变革的速度和深度。这并不是说传统的云提供商正在拼命保留过时的模式；只是去中心化和 ZK 是非常新的发明，行业参与者自然需要一点时间才能意识到如何才能最好地应用它们来满足他们（和他们的客户）的利益。
这在很大程度上是一个教育问题：表明去中心化的人工智能架构在正确构建时在设计上是私密和安全的，所有链上数据都经过加密，但仍然支持不同项目、节点和各方之间的交互和协作。
对于人工智能来说，集中化在任何层面都行不通：技术、哲学、道德或市场。更重要的是，我认为，随着人们越来越厌倦（和警惕）大型科技公司的巨大影响力——从开发者到技术提供商，再到像你我这样的日常用户——显然，我们自己的革命已经到来了。
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