人工智慧（AI）正在迅速重塑我們周圍的世界，從推動新藥發現，到提高勞動力生產力，再到個性化Netflix上的內容。隨著人工智慧行業預計每年增長約40%，並在2030年達到萬億美元市場，人工智慧的影響可能會以前所未有的規模重塑行業。加密貨幣在使開源人工智慧達到其潛力和解決當前人工智慧發展中的一些不足方面可能扮演著關鍵角色。
儘管擁有這種潛力，目前的人工智慧領域主要被幾個科技巨頭控制的封閉源系統主導。封閉源人工智慧是指由單一實體擁有和運營的專有模型，其底層代碼對公眾隱藏。用戶對這些模型的訓練方式或影響其輸出的數據幾乎沒有深入了解，這引發了對不道德應用和操縱的擔憂，例如為了獲利而推廣上癮內容或推廣某些產品或偏見（參見今年早些時候谷歌的雙子星的歷史不準確性）。
此外，預測顯示，前沿模型在未來幾年將耗費超過10億美元進行訓練。與人工智慧發展相關的高資本需求和網絡效應創造了實質性的進入障礙，扼殺了創新和小型參與者的競爭。
開源人工智慧提供了一種應對這些挑戰的方法。與封閉模型相比，開源人工智慧使源代碼公開可用，允許任何人檢查、修改和免費改進這項工作。這種開放性有助於建立信任和問責制，因為開發者和用戶都可以評估這些模型與他們自身需求和價值觀的對齊程度。幾個月前，Meta宣布支持開源人工智慧，釋放了Llama 3.1，這是第一個前沿級的開源人工智慧模型，並引用了其可接觸性和適應性。
儘管有其好處，開源人工智慧仍然面臨自身的挑戰，尤其是在資金和協調方面。由於開源人工智慧模型可以自由複製或調整，因此可能難以實現貨幣化和維持開發努力。在Meta的情況下，馬克·祖克伯格的開源決定並未直接導致收入增長。當然，這對於Meta來說不是一個重大問題，因為Meta擁有其他收入來源。對於其他人來說，這構成了重大挑戰，特別是缺乏類似資源的初創企業和獨立開發者。缺乏經濟激勵會妨礙開源模型的持續維護和改進，導致碎片化的努力和低效率。
去中心化的人工智慧通過利用區塊鏈技術和基於加密的激勵，為開源和封閉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統中，沒有單一實體控制網絡；相反，所有權、訪問和獎勵在參與者之間分配。這種方法通過引入代幣經濟來解決困擾開源人工智慧的資金和協調問題，為貢獻者提供持續的經濟激勵。例如，像NEAR、Bittensor、Allora、Sentient和Sahara等去中心化網絡旨在以原生代幣獎勵參與者對訓練和改進人工智慧模型的貢獻，創造一種可持續的經濟模型，使開發者能夠資助持續的開發。
我工作的母公司DCG昨天宣布正在設立Yuma，一家新公司，旨在開發Bittensor生態系統內的去中心化人工智慧技術。
像Sahara、Grass和Masa這樣的去中心化人工智慧網絡正在實驗獎勵用戶貢獻其個人數據。每當個人數據用於在Sahara上訓練模型時，用戶將獲得代幣獎勵。這個例子說明了區塊鏈啟用的經濟激勵如何通過獎勵數據貢獻來幫助啟動開源人工智慧網絡，有效地繞過傳統的資本限制，這些限制妨礙了對像Reddit這樣的昂貴專有數據源的訪問。
去中心化的人工智慧還通過去中心化治理增強協調。在OpenAI的情況下，一個公司董事會控制著可能產生重大連鎖反應的主要決策；例如，去年他們決定解僱山姆·阿爾特曼——這一決定最終被推翻。相比之下，這些去中心化的人工智慧網絡是公開的，最終可能由代幣持有者治理。這將使集體決策和資源分配更符合社區目標，而不是僅僅符合少數人的目標。
隨著人工智慧持續擴大其影響力，對於更加透明、可接觸和可持續的發展模型的需求變得越來越迫切。雖然開源人工智慧在封閉源系統上提供了顯著的改進，但在資金和協調方面仍然有所不足。去中心化的人工智慧類別仍處於初期階段，但通過將經濟激勵與協作創新對齊，並確保人工智慧技術以能夠惠及所有利益相關者的方式發展，提供了一個引人注目的解決方案。
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