تحقیقات بایننس: هوش مصنوعی غیرمتمرکز، آینده‌ای عادلانه و شفاف برای هوش مصنوعی

• هوش مصنوعی غیرمتمرکز نمایانگر تحولی در نحوه توسعه، ذخیره‌سازی و دسترسی به مدل‌های هوش مصنوعی است.
• با استفاده از شبکه‌های توزیع‌شده، DeAI به دنبال جلوگیری از انحصار، بهبود شفافیت و ایجاد آینده‌ای عادلانه‌تر مبتنی بر هوش مصنوعی است.

هوش مصنوعی (AI) به سرعت به یکی از تحولی‌ترین فناوری‌ها در تاریخ معاصر تبدیل می‌شود. با این حال، بخش بزرگی از توسعه‌ی کنونی هوش مصنوعی در دستان نهادهای متمرکز – شرکت‌های بزرگ فناوری که کنترل مقادیر زیادی از قدرت محاسباتی و داده‌ها را بر عهده دارند – باقی مانده است. ظهور فناوری بلاک چین و شبکه‌های غیرمتمرکز اکنون یک گزینه را ارائه می‌دهد: هوش مصنوعی غیرمتمرکز (DeAI) که در یک گزارش اخیر با عنوان ‘مبانی هوش مصنوعی غیرمتمرکز’ توسط Binance Research مورد بحث و بررسی قرار گرفته است.

هوش مصنوعی غیرمتمرکز تغییراتی در نحوه توسعه، ذخیره‌سازی و دسترسی به مدل‌های هوش مصنوعی نمایان می‌کند. با استفاده از شبکه‌های توزیع‌شده، DeAI به دنبال جلوگیری از انحصار، بهبود شفافیت و ایجاد آینده‌ای عادلانه‌تر مبتنی بر هوش مصنوعی است. این مقاله به بررسی اصول DeAI، اجزای اصلی آن و تأثیر بالقوه‌اش بر جامعه می‌پردازد.

نیاز به هوش مصنوعی غیرمتمرکز

در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی پیشرفت‌های چشمگیری داشته است و مدل‌های زبانی مانند GPT OPENAI، Gemini گوگل و Claude آنتروپیک بازار را تسخیر کرده‌اند. این مدل‌ها وابسته به قدرت محاسباتی بالا و داده‌های اختصاصی هستند که تنها به تعداد کمی از شرکت‌های با سرمایه‌گذاری بالا دسترسی دارند.

ریسک‌های مرتبط با هوش مصنوعی متمرکز شامل موارد زیر است:

• انحصار داده: غول‌های فناوری کنترل بخش عمده‌ای از داده‌های آموزشی را در اختیار دارند و این مسئله موجب محدودیت نوآوری از سوی بازیگران کوچکتر می‌شود.
• تعصبات و نگرانی‌های اخلاقی: مدل‌های متمرکز تعصبات خالقان خود را منعکس می‌کنند و در تصمیم‌گیری‌ها فاقد شفافیت هستند.
• مسائل امنیتی و خصوصی: اطلاعات کاربران در سرورهای متمرکز ذخیره می‌شود و بنابراین در برابر نقض حریم خصوصی و دسترسی غیرمجاز آسیب‌پذیر است.
• عدم دسترسی: هزینه‌های بالای محاسباتی مانع از مشارکت کسب‌وکارهای کوچک، توسعه‌دهندگان مستقل و محققان در پیشرفت‌های هوش مصنوعی می‌شود.

هوش مصنوعی غیرمتمرکز به دنبال مقابله با این چالش‌هاست و فرایندهای آموزش و استنتاج هوش مصنوعی را در یک شبکه از شرکت‌کنندگان مستقل توزیع می‌کند.

هوش مصنوعی غیرمتمرکز چیست؟

هوش مصنوعی غیرمتمرکز (DeAI) سیستمی است که در آن مدل‌های هوش مصنوعی و اجزای زیرین آن – داده‌ها، قدرت محاسباتی و الگوریتم‌ها – در یک شبکه غیرمتمرکز توزیع می‌شوند. بر خلاف هوش مصنوعی سنتی که کنترل آن در دستان چند شرکت متمرکز است، DeAI به چندین طرف اجازه می‌دهد که با هم همکاری کنند، مشارکت نمایند و از توسعه هوش مصنوعی بهره‌مند شوند.

در یک چارچوب DeAI:

• مدل‌های هوش مصنوعی در گره‌های توزیع‌شده آموزش داده می‌شوند و نه در مراکز داده متمرکز.
• قدرت محاسباتی در یک شبکه از شرکت‌کنندگان که برای مشارکت در منابع خود تشویق می‌شوند، به اشتراک گذاشته می‌شود.
• داده‌ها در راه‌حل‌های ذخیره‌سازی غیرمتمرکز نگهداری می‌شوند تا امنیت و دسترسی تضمین شود.
• الگوریتم‌ها متن‌باز و قابل تأیید هستند که تعصبات را کاهش و شفافیت را افزایش می‌دهند.

اجزای اصلی هوش مصنوعی غیرمتمرکز

DeAI بر پایه سه رکن اساسی بنا شده است: داده، قدرت محاسباتی و الگوریتم‌ها.

1. داده: سوخت هوش مصنوعی

داده اساس هر مدل هوش مصنوعی است. در هوش مصنوعی متمرکز، شرکت‌ها کنترل مقادیر زیادی از داده‌های تولیدشده توسط کاربران را در دست دارند و این مسئله منجر به ایجاد انحصارات می‌شود. هوش مصنوعی غیرمتمرکز این وضعیت را تغییر می‌دهد.

این پویایی با استفاده از راه‌حل‌های ذخیره‌سازی غیرمتمرکز مانند:

• Filecoin: یک سیستم مبتنی بر بلاکچین که کاربران را به ذخیره و بازیابی داده‌ها به صورت غیرمتمرکز تحریک می‌کند.
• Arweave: یک پروتکل ذخیره‌سازی دائمی داده که اطمینان می‌دهد داده‌ها بدون هزینه‌های تکراری در دسترس باشند.

این پلتفرم‌ها اطمینان می‌دهند که داده‌های هوش مصنوعی شفاف، تغییر ناپذیر و برای همه قابل دسترس باقی بماند و تحت مالکیت شرکت‌های خصوصی نباشد.

2. محاسبات: قدرت‌بخشی به هوش مصنوعی به شیوه‌ای توزیع‌شده

آموزش مدل‌های هوش مصنوعی به منابع محاسباتی عظیمی نیاز دارد که به طور سنتی توسط خدمات ابری متمرکز مانند AWS، Google Cloud و Microsoft Azure تأمین می‌شود. در یک چارچوب غیرمتمرکز، محاسبات توسط:

• Render Network: یک شبکه GPU غیرمتمرکز که به کاربران اجازه می‌دهد قدرت محاسباتی بلااستفاده را برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی اجاره کنند.
• AIOZ Network: یک سیستم مبتنی بر بلاکچین که محاسبات AI غیرمتمرکز را از طریق فناوری محاسبات لبه‌ای امکان‌پذیر می‌سازد.

با استفاده از شبکه‌های محاسبات غیرمتمرکز، پردازش هوش مصنوعی مقرون به صرفه‌تر و به طور گسترده‌تری در دسترس می‌شود.

3. الگوریتم‌ها: مغزهای هوش مصنوعی

الگوریتم‌های هوش مصنوعی تعیین می‌کنند که چگونه مدل‌ها یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند. در حال حاضر، الگوریتم‌های اختصاصی در آزمایشگاه‌های شرکتی قفل شده‌اند که شفافیت و تأیید مستقل را محدود می‌کنند. پروژه‌های DeAI مانند Bittensor هدف دارند که توسعه مدل‌های هوش مصنوعی را با توزیع وظایف یادگیری ماشین در یک شبکه جهانی غیرمتمرکز کنند.

مدل Proof of Intelligence (PoI) Bittensor به مشارکت‌کنندگان بر اساس کیفیت و عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی‌شان پاداش می‌دهد و توسعه هوش مصنوعی عادلانه و باز را تضمین می‌کند.

مزایای هوش مصنوعی غیرمتمرکز

حرکت به سوی هوش مصنوعی غیرمتمرکز مزایای زیادی دارد:

• شفافیت و اعتماد: مدل‌های هوش مصنوعی متن‌باز امکان نظارت بیشتری را فراهم می‌کنند و تعصبات و رفتارهای غیراخلاقی را کاهش می‌دهند.
• کاهش سانسور و دستکاری: هیچ نهاد واحدی نمی‌تواند کنترل یا دسترسی به مدل‌های هوش مصنوعی را محدود کند.
• افزایش امنیت و حریم خصوصی: ذخیره‌سازی و محاسبات غیرمتمرکز جلوی نفوذ داده‌ها و دسترسی غیرمجاز را می‌گیرد.
• مقرون به صرفه بودن: کاربران می‌توانند به مدل‌های هوش مصنوعی با هزینه‌ای اندک دسترسی پیدا کنند و توسعه هوش مصنوعی را دموکراتیک کنند.
• قابلیت همکاری: شبکه‌های DeAI می‌توانند مدل‌های هوش مصنوعی متعددی را ادغام کنند و عملکرد و کارایی را بهینه کنند.

چالش‌ها و محدودیت‌ها

با وجود پتانسیلش، هوش مصنوعی غیرمتمرکز با چالش‌های مختلفی روبرو است:

• قابلیت مقیاس‌پذیری: آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در شبکه‌های غیرمتمرکز نیاز به هماهنگی مؤثر دارد و از نظر محاسباتی طاقت‌فرساست.
• مکانیزم‌های پاداش: طراحی یک سیستم پاداش عادلانه برای مشارکت‌کنندگان هنوز پیچیده است.
• کنترل کیفیت: اطمینان از خروجی‌های با کیفیت بالا در یک شبکه توزیع شده چالش‌برانگیز است.
• مسائل قانونی و اخلاقی: دولت‌ها ممکن است محدودیت‌هایی بر روی شبکه‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز اعمال کنند که باعث ایجاد عدم قطعیت‌های حقوقی می‌شود.

آینده هوش مصنوعی غیرمتمرکز

با ادامه تکامل فناوری هوش مصنوعی، غیرمتمرکزسازی نقش حیاتی در اطمینان از عدالت، امنیت و دسترسی ایفا خواهد کرد. ترکیب فناوری بلاکچین با هوش مصنوعی فرصتی منحصر به فرد برای ایجاد یک اکوسیستم هوش مصنوعی دموکراتیک‌تر فراهم می‌کند. روندهای کلیدی که آینده DeAI را شکل می‌دهند شامل:

• ادغام با Web3: DeAI به یک لایه اساسی در وب غیرمتمرکز تبدیل خواهد شد و برنامه‌های بدون اعتماد مبتنی بر هوش مصنوعی را امکان‌پذیر می‌سازد.
• عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار غیرمتمرکز: مدل‌های هوش مصنوعی که به طور مستقل کار می‌کنند و…

• هوش مصنوعی مستقل: تصمیم‌گیری‌های خودکار و مستقل بر اساس شبکه‌های بلاکچین، بدون کنترل مرکزی.
• آموزش هوش مصنوعی مشترک: مدل‌های هوش مصنوعی مشارکتی که در شبکه‌های جهانی آموزش داده شده‌اند، منجر به دقت و تنوع بیشتر می‌شوند.
• راه‌حل‌های هوش مصنوعی بین زنجیره‌ای: مدل‌های هوش مصنوعی که از چندین اکوسیستم بلاکچین برای بهبود عملکرد و تعامل‌پذیری استفاده می‌کنند.

نتیجه‌گیری:

هوش مصنوعی غیرمتمرکز یک تغییر پارادایمی در توسعه هوش مصنوعی است که گزینه‌ای شفاف‌تر، ایمن‌تر و منصفانه‌تر را نسبت به هوش مصنوعی متمرکز ارائه می‌دهد. با بهره‌گیری از ذخیره‌سازی داده‌های غیرمتمرکز، قدرت محاسبات توزیع‌شده و الگوریتم‌های متن‌باز، DeAI پتانسیل دموکراسی‌بخشی به هوش مصنوعی و دسترسی به آن برای یک مخاطب جهانی را دارد.

در حالی که چالش‌هایی وجود دارد، پیشرفت‌های مداوم در فناوری بلاکچین و محاسبات غیرمتمرکز به رشد هوش مصنوعی غیرمتمرکز ادامه خواهد داد. با افزایش نفوذ هوش مصنوعی در زندگی روزمره ما، اطمینان از اینکه این تکنولوژی همچنان باز، شفاف و عادلانه باقی بماند، یکی از چالش‌های مهم قرن بیست و یکم خواهد بود.

در آینده، هوش مصنوعی غیرمتمرکز می‌تواند تعاریف جدیدی از نحوه ایجاد، توزیع و استفاده از هوش را به ارمغان آورد و به دوران واقعی دموکراسی در زمینه هوش مصنوعی وارد کند.