EMC創始人:人工智能的未來是去中心化的
作者:Alex Goh,CoinDesk;編譯:五銖,金色財經
年輕的讀者可能不記得了,但雲計算曾經是未來。無限計算和存儲資源的出現代表了爲數不多的名副其實的技術“革命”之一。但人工智能時代不僅使中心化雲模型變得過時,而且對那些在其上構建的人以及每個用戶來說也是一個危險。
如果這聽起來有點誇張,請考慮一下最近發現的影響 Hugging Face(一個主要的人工智能即服務平台)的漏洞。此漏洞可能允許用戶上傳的被篡改模型通過其推理 API 功能執行任意代碼,以獲得升級的控制權。幸運的是,這個漏洞被及時發現,似乎並沒有對用戶造成嚴重影響——盡管研究人員指出,此類漏洞“遠非獨一無二”。
這裏的問題根本不在於AI;它是過時的、中心化的X-as-a-Service模型,在這種模型中,既沒有動力保證系統的安全性,也沒有動力开發市場和普通用戶需要的應用程序。人工智能的首選未來——安全、可靠,最重要的是,能夠利用大量的計算資源——只能通過顛覆雲計算並擁抱去中心化革命來實現。
“大雲”與人工智能的壟斷
像微軟、OpenAI、谷歌和亞馬遜這樣的巨型企業在人工智能領域佔據主導地位,因爲它們擁有使其大規模運作所需的巨大財力、人力和計算資源。
這對於人工智能的發展來說是可怕的,並且與其民主化潛力完全相反。當算法和應用程序由價值數萬億美元的加州公司的一小群开發人員構建時,它會給人工智能代理帶來狹隘的、一維的和令人難以置信的主觀偏見。從金融服務到創造力……甚至到人類互動的方方面面都會被影響。
反對人工智能市場壟斷的技術論據同樣令人信服。在整個訓練過程中,人工智能必須不斷吸收新數據,包括來自其他人工智能應用程序的數據。然而,大人工智能當前的中心化趨勢意味着平台和應用程序仍然高度孤立,即使採用开源模型也是如此。這阻礙了創新,並爲錯誤或惡意應用程序留下了空間,這些錯誤或惡意應用程序可能會倍增,帶來令人眼花繚亂的潛在災難性後果。
更重要的是,在保護用戶的個人數據、隱私以及在許多情況下的財務信息方面,中心化模式存在巨大且明顯的風險。當一個實體擁有大量敏感和關鍵業務數據時,它就代表了攻擊者的單點故障,並使提供商能夠根據任意且無可爭議的決策來審查或拒絕向其用戶提供服務。
通過權力下放實現民主化
當談到人工智能時,雲模型顯然是一個危險的死胡同。人工智能需要如此驚人的計算能力,以至於它甚至擴展了超大規模中心化雲平台和爲其提供服務的微芯片行業的能力。芯片短缺如此嚴重,以至於業界最先進的人工智能應用程序使用的 H-100 服務器現在需要等待 52 周。
通過去中心化,我們可以創建一個節點網絡,利用大量未使用的 CPU 能力儲備,從而一次性消除這個問題。這種去中心化物理基礎設施 (DePIN) 的模塊化方法非常完美,原因有多種:它幾乎可以無限擴展,比與雲提供商一起安裝新服務器便宜得多(成本通常低 80% 左右),並且有助於解決並行計算和人工智能的孤島化問題,使應用程序可以更輕松地相互學習。此外,由區塊鏈技術支持的去中心化人工智能提供了通過加密代幣和智能合約獎勵大型語言模型(LLM)創建者的創新方式——爲獎勵人工智能領域的創新和貢獻提供了可持續且公平的模型。
新經濟模式的興起——特別是基於數字代幣的經濟模式——不僅增加了對更安全的去中心化基礎設施的需求;它也支持它。將人工智能生態系統建立在代幣經濟的基礎上,可以激勵开發人員創建更安全的人工智能代理,並使他們能夠將這些模型交付到加密錢包中以獲得所有權。這讓用戶完全放心,他們的數據是他們自己的,未經他們的知情或許可,不得共享。
也許最重要的是,代幣模型意味着人工智能項目將提供市場真正想要和需要的東西,因爲計算和存儲成本反映了供需的鐵律。在目前的壟斷下,人工智能沒有動力去服務現實生活的需求。在去中心化的情況下,用戶自己可以根據人工智能代理的受歡迎程度或其給世界帶來的好處來獎勵开發者。這與目前(但不會長久)統治人工智能的大型科技寡頭有着天壤之別。
去中心化還爲我們在 Hugging Face 等平台上看到的漏洞提供了答案。隨着區塊鏈技術的快速發展,特別是零知識(ZK)證明,我們現在擁有一系列工具來確保人工智能應用程序的安全性和來源。對於我們這些了解該領域的人來說,我們經常會忘記這種技術變革的速度和深度。這並不是說傳統的雲提供商正在竭盡全力地保留過時的模型;而是他們正在竭盡全力地保留過時的模型。只是去中心化和 ZK 是最近的發明,行業參與者自然需要一些時間才能意識到如何最好地應用它們來滿足他們(及其客戶)的利益。
這在很大程度上是一個教育問題:表明去中心化人工智能架構在正確構建時,在設計上是私密且安全的,所有鏈上數據都經過加密,但仍然支持不同項目、節點和各方之間的交互和協作。
對於人工智能來說,中心化在任何層面都不起作用:技術、哲學、道德或市場。更重要的是,我建議,隨着人們對大型科技的巨大影響力越來越厭倦(和警惕)——從开發人員到技術提供商,再到像你我這樣的日常用戶——我們自己的革命的時候顯然已經到來了。
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