W świecie, gdzie sztuczna inteligencja coraz bardziej wpływa na nasze codzienne życie, warto przyjrzeć się, jak kształtuje się jej przyszłość i jakie wyzwania niesie ze sobą jej rozwój.
Przemysł AI, od dawna postrzegany jako wizja przyszłości, zarówno w filmach, kreskówkach, jak i rzeczywistości, zyskał na znaczeniu w ostatnich latach. W ciągu ostatniego półdziesięciolecia, sztuczna inteligencja stała się jednym z najgorętszych tematów na świecie, ustępując miejsca jedynie pandemii Covid-19. Zainteresowanie tym sektorem i jego dynamiczny rozwój są ogromne, a według prognoz Statista, branża o wartości 184 miliardów dolarów ma wzrosnąć do niemal 900 miliardów dolarów do 2030 roku.
Jednak w miarę jak AI staje się nieodłącznym elementem naszego życia, zaczyna kształtować sposób, w jaki myślimy, wchodzimy w interakcje ze światem i wykonujemy zarówno najprostsze, jak i najbardziej skomplikowane czynności. W przyszłości będziemy z nią zaplątani prawdopodobnie bardziej niż dzisiaj z internetem.
Chociaż sztuczna inteligencja wciąż jest w fazie początkowej, najpotężniejsze systemy i modele AI są kontrolowane przez megakorporacje takie jak OpenAI, IBM Watson, Google AI czy Amazon Machine Learning. Te wielkie firmy technologiczne posiadają ogromne centra danych, które wykorzystują do trenowania, budowania i sprzedaży tych modeli użytkownikom. Budzi to uzasadnione obawy wśród zwykłych ludzi. Czy powinniśmy pozwolić, aby tak ogromna i dominująca innowacja technologiczna była kontrolowana przez miliarderów dnia?
Podobnie jak Satoshi, który po kryzysie finansowym w 2008 roku stworzył Bitcoin, aby rozwiązać problem centralizacji finansów, AI potrzebuje podobnych rozwiązań, aby usunąć ciężką rękę megakorporacji nad tym, co może być „najważniejszym postępem technologicznym w ostatnich dekadach”, jak określił to współzałożyciel Microsoftu, Bill Gates, w poście na blogu w 2023 roku.
Problem obecnej struktury przemysłu AI polega na tym, że technologia ta stanie się sposobem życia dla „prawie” każdego na Ziemi, pomagając nam w wykonywaniu zadań od najprostszych po bardziej złożone. Na przykład rozwój sztucznej inteligencji ogólnej (AGI) może być wykorzystany do tworzenia „sekretarzy AI”, czyli agentów AI, którzy pomogą organizować kalendarz, płacić rachunki, tworzyć cotygodniowy plan diety czy playlisty. (“Hej, agencie AI X, czy możesz stworzyć playlistę R&B z Beyonce, Ne-Yo itd.”)
Chociaż dane w powyższych przykładach mogą wydawać się proste i podstawowe, są one bardzo ważne i osobiste dla większości ludzi. Czy chciałbyś dzielić się takimi danymi z wielkimi firmami technologicznymi, które wielokrotnie pokazały, że są gotowe wykorzystywać dane osobiste tylko dla zysku?
Co więcej, niepokojące jest to, że AI jest szkolone w coraz więcej „ludzkich” zawodach, które są potrzebne milionom, a może nawet miliardom ludzi, takich jak terapeuci czy trenerzy. Miliony osób będą dzielić się swoimi najgłębszymi myślami, pragnieniami, lękami, pożądaniem seksualnym, wyznaniami i zakłopotaniem. Kto zaufałby wielkim firmom technologicznym z takimi informacjami? To już się dzieje z ChatGPT, gdzie coraz więcej osób używa tego narzędzia AI, aby szukać odpowiedzi na swoje najgłębsze osobiste pytania.
Jest to wąskie gardło obecnych systemów i modeli AI – centralizacja technologii AI, monopolizacja danych używanych do trenowania modeli AI oraz obawy użytkowników dotyczące prywatności. W związku z tym wielu programistów na całym świecie pracuje nad rozwiązaniami, które pozwolą na budowę zrównoważonych modeli AI, bez wścibskiego oka wielkich firm technologicznych na nasze dane osobowe.
Technologia blockchain, będąca technologią zdecentralizowaną i chroniącą prywatność, jest integrowana z AI, aby zapewnić użytkownikom korzyści płynące z technologii bez toksyczności Wielkiej Technologii.
Integracja dwóch najbardziej pożądanych technologii dzisiaj, AI i blockchain, może być kluczem do stworzenia wolnego, otwartego i zdecentralizowanego ekosystemu AI. Głównym celem zdecentralizowanych technologii AI jest demokratyzacja dostępu do zasobów AI, w tym danych, modeli i mocy obliczeniowej. Jest to kluczowe dla minimalizacji oligopolistycznych struktur w AI, które ograniczają liczbę podmiotów w przestrzeni ze względu na złożoność obliczeniową i ogromne koszty zestawów danych potrzebnych do trenowania modeli AI.
Na przykład NeurochainAI proponuje innowacyjne rozwiązanie problemów zcentralizowanych systemów AI: zdecentralizowaną infrastrukturę AI jako usługę (DeAIAS). Po prostu, NeurochainAI ma na celu przełamanie barier centralizacji i monopolizacji „poprzez zachęcanie do współpracy i koordynacji między różnymi uczestnikami AI”, jak czytamy na ich stronie internetowej.
Zdecentralizowane usługi AI przynoszą korzyści programistom i ogółowi społeczeństwa w kilku sposóbach:
- Zdecentralizowanie: W przeciwieństwie do obecnych modeli AI, zdecentralizowany ekosystem AI pozwala społeczności użytkowników dzielić się zasobami, takimi jak moc obliczeniowa, miejsce do przechowywania danych, przetwarzanie algorytmów i walidacja modeli. Mogą być kosztowne dla każdej firmy próbującej budować swoje modele, ale dzięki korzystaniu z globalnej społeczności użytkowników koszty te są znacznie niższe.
- Gotowa do użycia infrastruktura: NeurochainAI zapewnia programistom gotową do użycia platformę, która pomaga im szybciej rozwijać swoje aplikacje AI i do pięciu razy taniej w porównaniu z tradycyjnymi metodami. Promuje to większą innowacyjność w całym ekosystemie, w przeciwieństwie do polegania na kilku firmach dla wszystkich postępów technologicznych.
- Incentywacja: Jedną z największych korzyści zdecentralizowanej platformy AI jest nagradzanie społeczności za dostarczanie swoich zasobów. Na przykład, NeurochainAI nagradza uczestników nagrodami $NCN, wspierając współpracujący ekosystem, gdzie każdy uczestnik odgrywa rolę w kształtowaniu przyszłości technologii AI.
- Prywatność i bezpieczeństwo danych: Zdecentralizowane AI wprowadza także element prywatności danych. Ponieważ technologia blockchain pozwala użytkownikom być opiekunami swoich danych, tylko oni decydują, jakie dane przekazać do trenowania modeli AI.
- Aktywne uczestnictwo społeczności: NeurochainAI jest rozwijane przez społeczność i dla społeczności. Obejmuje to aktywne uczestnictwo członków społeczności w kluczowych procesach szkoleniowych AI, takich jak kuracja danych i walidacja, przetwarzanie algorytmów i walidacja modeli. Demokratyzuje to rozwój AI i wzbogaca modele o różnorodne, rzeczywiste dane wejściowe.
Szybki rozwój sztucznej inteligencji zapewnił, że wiele firm/osób nie może tworzyć ani szkolić swoich modeli AI ze względu na fenomenalne ilości potrzebnej mocy obliczeniowej. Chociaż scentralizowane przetwarzanie w chmurze było gotowym rozwiązaniem dla poprzednich wyzwań związanych z mocą obliczeniową, AI jest inna.
Zdecentralizowanie rozwiązuje ten problem, tworząc sieć węzłów (komputerów), które wykorzystują ogromną, niewykorzystaną moc obliczeniową CPU na całym świecie. Ten modułowy sposób decentralizacji fizycznej infrastruktury (DePIN) zwiększa skalowalność, zapewnia tańsze źródło mocy obliczeniowej niż zakup nowych serwerów i zwiększa uczestnictwo społeczności w szkoleniu modeli AI, pozwalając aplikacjom dApps uczyć się i dzielić informacjami między sobą.
Chociaż zdecentralizowane AI jest jeszcze w fazie początkowej, tworzenie platform takich jak NeurochainAI da wielkim firmom technologicznym poważną konkurencję – rozwiązując zmonopolizowany charakter AI, złożoność obliczeniową i prywatność danych dla użytkowników.