什么是去中心化 AI?区块链驱动智能的初学者指南

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原文:polkadot.com/blog/what-i…

作者:Joey Prebys

编译:OneBlock+

AI 无处不在,它帮助我们几秒钟内分析密集文件、即兴头脑风暴商业点子、把自己变成喜欢电影中的角色,甚至回答我们不敢大声问的问题,但尽管 AI 很有用,它也带来了严重的担忧。

当今最流行、最强大的模型由少数科技公司控制,其内部机制不透明。我们不知道训练数据来源、决策过程,也不清楚模型改进时谁在获益,创作者往往得不到认可和报酬。偏见无声无息地渗入,而塑造我们未来的工具则是在幕后暗箱操作。

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这就是为什么人们开始抵制,对监控、错误信息、缺乏透明度以及少数公司控制AI训练和收益分配的担忧日益增加。这些担忧催生了对更透明、更保护隐私、更开放广泛参与系统的需求。

去中心化 AI(DeAI)提供了解决方案,这些系统分布数据、计算和治理,使AI模型更负责任、更透明、更包容。贡献者能公平获得回报,社区能共同决定这些强大工具的运作方式。Polkadot 已经支持这一未来,提供构建公平去中心化AI系统的基础设施,这些系统服务于每个人,而非少数人。

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什么是去中心化 AI,

它与集中式 AI 有什么不同?

如今大多数 AI 运行在集中式系统上,单一公司收集数据、训练模型、控制输出。这些系统通常不开放公众输入或监督,用户无法知道模型如何构建或潜在偏见。

去中心化 AI 则根本不同,数据分布在各节点,模型由社区或协议治理,更新过程透明公开。你得到的是一个在公开协作下构建的系统,有明确规则和参与激励,而非一个由黑箱控制的系统。

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打个比方:集中式 AI 就像一个私人基金会经营的博物馆,你可以参观陈列品,甚至看到自己的数据被艺术反映,但你不能决定展品如何构建,也不会因贡献得到认可或报酬,决策过程不透明,幕后大多数事宜不为人知。

而去中心化 AI 则像一个由全球社区共建的露天艺术展。艺术家、历史学家和市民共同贡献想法、共享数据、帮助策展。每个贡献都可追踪透明,贡献者因改善展览获得回报。这种架构支持更强的用户保护和更高的责任制——这正是当今 AI 领域最迫切的需求。

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为什么去中心化 AI 很重要?

集中式 AI 的控制带来严重问题,当少数公司拥有模型,就掌控了模型学习内容、行为和访问权,带来以下风险:

  • 权力集中:少数公司掌控AI发展,缺乏公众监督。
  • 算法偏见:数据和视角有限,导致系统不公平、排他。
  • 无用户控制权:人们贡献数据却无权决定其用途,也无报酬。
  • 创新受限:集中控制限制了模型多样化和实验。

去中心化 AI 改变了平衡,通过分散所有权和控制权,开放了更透明、公平和创新的AI系统大门。全球贡献者可以共同塑造模型,确保其反映更广泛的视角。透明度也起着关键作用,许多去中心化 AI 系统采用开源 AI 原则,代码和训练方法公开,这使审计模型、发现问题、建立信任更容易。

但开源 AI 并不总是去中心化,模型可以开源但依赖集中基础设施,或缺少隐私保护机制。两者共享的核心特点是透明、可访问和社区参与。用户无需放弃数据控制权即可参与,更可能积极贡献并从中受益。去中心化不是万能解药,但它打开了构建更符合公众利益、少受私企左右的 AI 系统的大门。

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去中心化 AI 如何工作?

去中心化 AI 用分布式系统取代集中控制,模型训练、优化和部署在独立节点网络中进行,避免单点故障,提升透明度,邀请更广泛参与。

支撑去中心化 AI 的技术有哪些?

  • 联邦学习:让AI模型在本地设备(手机、笔记本等)上学习数据,不将敏感信息上传中心服务器,只共享模型更新。比如手机键盘学你的打字习惯,推荐更精准的自动更正,但不会上传消息内容。它保留了数据隐私并分布处理,符合去中心化AI目标。
  • 分布式计算:将训练和运行AI模型的重负载分散到网络中多台机器,相当于数千台小型电脑分担工作,提升速度、效率、可扩展性和韧性。
  • 零知识证明(ZKP) :密码学工具,能验证数据或操作而不暴露内容,确保分布式系统的安全可信。

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区块链如何支持去中心化 AI?

去中心化 AI 系统需要协调任务、保护数据和奖励贡献者,区块链提供了关键基础。

  • 智能合约: 自动执行支付或模型更新等透明、预设规则,无需人工干预。
  • 预言机: 作为区块链与外部世界的桥梁,提供天气、价格或传感器数据等真实信息。
  • 去中心化存储: 让训练数据和模型文件在网络中分散存储,比传统服务器更抗篡改、审查和单点故障。

Polkadot 独特架构支持这些系统,它允许不同网络专注不同任务——隐私、计算、治理等,同时保持互操作性。模块化设计让去中心化 AI 可扩展且灵活、安全、高效。不同组件针对各自功能优化,同时协同工作。

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去中心化 AI 的优势有哪些?

去中心化 AI 不仅是技术转变,更是价值观转变。它构建体现隐私、透明、公平、参与的人类共享价值观系统,通过分权,实现以下优势:

  • 更好隐私保护:联邦学习、设备本地训练和零知识证明等技术保障数据隐私。
  • 内置透明性:开放系统便于审计、追踪决策和识别偏见。
  • 共享治理:社区共同制定规则、激励和模型演进。
  • 公平经济激励:贡献者因提供数据、计算或模型改进获得回报。
  • 减少偏见:更多元贡献者带来包容视角,降低盲点。
  • 更强韧性:无单点故障,系统更难被攻破或关闭。

Polkadot 通过模块化架构支持这些优势,不同网络可专注隐私、计算或治理,同时无缝协作,助力去中心化 AI 规模化发展而不牺牲安全、用户自主权或性能。

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挑战与局限

去中心化AI虽有潜力,但面临挑战:

  • 扩展性:大型模型训练需大量算力,分布式协调可能减速或复杂化。
  • 计算资源密集:AI模型资源消耗高,分布式运行加剧带宽和能耗压力。
  • 监管不确定:不同地区法规差异,去中心化系统责任归属复杂。
  • 碎片化:无中心监管可能导致标准不统一、参与度不均。
  • 安全和可靠性:去信任系统仍易受攻击,如数据操控、模型投毒。
  • 用户体验复杂:管理私钥、多接口操作阻碍普及。

这些是真实难题,但可克服。Polkadot 模块化架构提供强共享安全、原生互操作,允许不同网络聚焦挑战同时生态协作,支持负责任增长和共担风险。

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去中心化 AI 现在哪些地方被应用?

去中心化 AI 不只是理论。Web3项目已在现实中展示了分布式智能如何推动应用,Polkadot 发挥关键作用。以下是五个在 Polkadot 上构建去中心化 AI 的项目:

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Acurast:日常设备上的机密计算

Acurast 让任何人都可以将旧手机和其他设备变成安全、去中心化云的一部分。您可以通过提供未使用的计算能力来获得奖励。开发人员利用这种能力来运行隐私敏感型任务,而无需依赖大型科技公司服务器,从而创建一个更加私密、以人为本的互联网。

OriginTrail:去中心化知识图谱

OriginTrail 在去中心化知识图谱上运行,该知识图谱连接和组织供应链、教育等领域的可信数据。它就像一个公共事实库,任何人都可以贡献或检查,但没有一家公司可以控制。这有助于验证产品来源或证书是否真实等信息,而无需依赖中央机构。

Phala:隐私保护智能合约

Phala 正在为 Web3 构建隐私层。它允许开发人员在机密计算环境中运行智能合约,因此即使在应用程序使用敏感数据(如身份或健康信息)时,这些数据也保持私密,将其视为应用程序创建者无法看到的数据的安全工作区。

PEAQ:机器经济的基础设施

Peaq 通过让人们和设备通过完成实际任务获得奖励,帮助为去中心化的物理基础设施提供动力。把它想象成机器的零工经济。机器人可能会为电动汽车充电,或者传感器可能会报告空气质量,两者都可以通过网络获得报酬,Peaq 使协调和奖励这种机器驱动的工作变得容易。

Bittensor:激励性 AI 模型训练

Bittensor 创建了一个开放市场,AI 模型在这里竞争与协作,提供最佳输出。任何人都可以加入网络,贡献计算力、训练模型或评估性能。系统通过代币激励奖励有价值的贡献,打造一个自我完善、抗审查且不依赖集中控制的AI经济。

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Polkadot 正在构建去中心化 AI 的未来

去中心化 AI 不仅仅是技术上的变革,更是价值观的转变,它挑战了智能应该被少数公司控制的观念,提供了更开放、更负责任的替代方案。这些系统分散权力、保护隐私,并邀请全球参与共同塑造改变世界的工具。

区块链使这一切成为可能。通过协调更新、保护数据和奖励贡献者,它为天生透明的 AI 系统提供了基础。而 Polkadot 则增加了一层模块化基础设施,使专门化网络能够在各自功能上卓越,同时受益于 Polkadot 的原生特性,并在更广泛生态中保持无缝互操作性。这种灵活性让去中心化AI系统可以在不牺牲安全、性能或用户自主权的前提下,持续演进和扩展。

从机密计算到去中心化数据管理,Polkadot 生态已经拥有多个将这些原则付诸实践的项目,而这仅仅是个开始。