Decentralizirani AI na Blockchainu rival je OpenAI-ju

OpenAI-jeva SORA privukla je pozornost javnosti, pokazujući transformativnu moć umjetne inteligencije i njenu sposobnost da ponovno preoblikuje naš svijet. U području kriptovaluta i blockchaina, decentralizirani AI projekti kao što su Gensyn, OORT i Bittensor pojavljuju se kako bi ubrzali razvoj AI-a iskorištavanjem prednosti decentralizacije—povećane privatnosti podataka i uštede troškova. Iskorištavanjem blockchain tehnologije i kriptografskih ekonomskih poticaja, decentralizirana umjetna inteligencija potiče globalne sudionike da doprinesu računalnom snagom i podacima, potičući inovacije i široko prihvaćanje AI tehnologija. Ovaj će članak predstaviti jedan od najosnovnijih protokola za decentraliziranu umjetnu inteligenciju: Dokaz poštenja (PoH). Konkretno, istražuje kako potaknuti geo-distribuirane pružatelje usluga (poznate i kao čvorovi) da pridonesu globalno optimalnom cilju i verificiraju decentralizirane resurse (kao što su propusnost, računalna snaga i prostor za pohranu) kako bi osigurali da funkcioniraju kako je obećano, s ciljem uspostave istinski pouzdan AI.

PoH potiče sebične čvorove da djeluju kako bi optimizirali društvene ciljeve

Radi učinkovitosti i pravednosti, mreže bi trebale dati prednost korisnicima s većim komunalnim potrebama, kao što je ono što radimo u dodjeli internetske propusnosti i sustavima mobilnog zakazivanja. Ipak, optimizacija raspodjele resursa postaje izazovna u decentraliziranim okruženjima zbog nedostatka sveobuhvatnih globalnih informacija. Iz perspektive teorije igara, čvorovi raspoređuju resurse na temelju lokalnog znanja i vlastitog interesa, što dovodi do suboptimalnih društvenih ishoda i ograničene izvedbe mreže. Protokol PoH, koji koristi blockchain tehnologiju, potiče pružatelje usluga kriptovalutama proporcionalnim njihovim mrežnim doprinosima. Na primjer, u decentraliziranoj umjetnoj inteligenciji, skup podataka modela umjetne inteligencije može se pohraniti u više geografski distribuiranih pružatelja usluga. Drugim riječima, davatelj usluga obično pohranjuje dijelove različitih skupova podataka od različitih korisnika u mreži. Pretpostavimo da davatelj usluga primi zahtjev za preuzimanje datoteke od jednog korisnika u mreži. Kada korisnik dobije sve dijelove skupa podataka od ovih pružatelja usluga, kripto nagradu će razmjerno podijeliti pružatelji usluga koji doprinose dijelovima skupa podataka. Čineći to, protokol konsenzusa PoH potiče pružatelje usluga da predmemoriraju dijelove skupa podataka kojima se često pristupa u blizini i da ih implementiraju u zoni s visokom i pouzdanom propusnošću. Kao rezultat toga, svi pružatelji usluga neovisno rade prema globalno optimalnom cilju; to jest, PoH optimizira topologiju mreže i raspodjelu resursa na decentraliziran način.

PoH omogućuje decentralizirano pouzdano računalstvo

Sigurnost i povjerenje najvažniji su u digitalnoj eri, posebno za računalne zadatke umjetne inteligencije koji su prepušteni nepoznatom pružatelju usluga u decentraliziranoj mreži umjetne inteligencije. PoH je budni čuvar AI računalstva, osiguravajući da se vanjski zadaci izvršavaju točno i pošteno. Zapošljava mehanizam inspiriran upotrebom zarobljavanja od strane organa za provedbu zakona, diskretno ugrađujući testne zadatke ili “phishing zadatke” među stvarne zadatke. Ako pružatelj pokuša preskočiti kutove, “PoH službenici” (neki pružatelji usluga dodijeljeni su kao službenici za izradu i distribuciju phishing zadataka u mreži) uhvate ih na djelu koristeći te phishing zadatke. To sprječava nepoštenje i osigurava proces bez potrebe za stalnim nadzorom.

Konkretno, PoH ugrađuje “phishing zadatke” unutar uobičajenih zadataka, čineći ih nerazlučivim od stvarnih zadataka, ali s očekivanim rezultatima poznatim naručitelju. Ova strategija stvara neizvjesnost među pružateljima usluga o tome koji su zadaci testovi, potičući integritet kako bi se izbjeglo otkrivanje i kazne. Držeći zadatke krađe identiteta neotkrivenima, pružatelji su motivirani da dosljedno daju sve od sebe, znajući da svaki zadatak može biti test i da posljedice uhvaćenosti nadmašuju dobrobiti varanja. Matematički model koji je temelj PoH-a izračunava optimalan broj zadataka krađe identiteta koje treba uključiti, uravnotežujući sigurnosne potrebe s računalnom učinkovitošću. Ovaj model uzima u obzir troškove računanja, vjerojatnost nepoštenog ponašanja i utjecaj netočnih izračuna na ukupni integritet sustava. Cilj je maksimizirati sigurnost mreže uz smanjenje nepotrebnog opterećenja, osiguravajući sigurnost i učinkovitost sustava.

Demokratizacija razvoja umjetne inteligencije

Iako je još uvijek u povojima, decentralizirana umjetna inteligencija obećava revoluciju u načinu na koji se odvija razvoj umjetne inteligencije. Olakšavanjem izravne interakcije između programera i korisnika, zaobilazeći tradicionalne vratare centraliziranih vlasti, utire put demokratičnijem i pouzdanijem ekosustavu umjetne inteligencije.

Ova promjena mogla bi dramatično promijeniti dinamiku moći unutar tržišta umjetne inteligencije. Kako sve više dobavljača prihvaća decentraliziranu umjetnu inteligenciju, dominacija vlasničkih modela mogla bi nestati, što bi dovelo do značajnog smanjenja kontrole tržišta. Posljedično, očekuje se da će ova promjena paradigme započeti eru povećane transparentnosti i inkluzivnosti u razvoju umjetne inteligencije, označavajući značajan korak prema demokratizaciji pristupa tehnologijama umjetne inteligencije.

Prati me na Twitter ili LinkedIn.