Децентрализованные вычисления с помощью блокчейна могут облегчить текущие проблемы с доверием, но здесь есть загвоздка.
Рассказывает Доминик Уильямс - основатель и главный научный сотрудник Фонда DFINITY, некоммерческой организации по исследованиям и разработкам.
В настоящее время понимание ограничено и нет реального способа проверить источники данных, на которых обучается модель ИИ, какие именно данные собирает модель и, соответственно, как эти данные влияют на модель и ее точность.
Пока не произойдут фундаментальные изменения в прозрачности программ ИИ и инфраструктуры, на которой они построены, пользователи на всех уровнях не будут чувствовать себя в безопасности при использовании этих моделей из-за недостатка доверия и общего скептицизма.
Пересечение ИИ и технологии блокчейн обеспечивает синергию, которая улучшит обе технологии и приведет к широкому внедрению благодаря их интеграции.
В настоящее время большинству блокчейнов не хватает необходимой инфраструктуры для поддержки моделей ИИ из-за их ограниченной вычислительной мощности, поскольку ИИ требует значительных вычислительных ресурсов и наборов данных. Ограничения вычислительной мощности частично вызваны тем фактом, что большинство блокчейнов не полностью децентрализованы.
Вместо этого многие из самых популярных блокчейнов в мире сегодня зависят от централизованной облачной инфраструктуры (например, Google Cloud и Amazon Web Services), что ограничивает способность блокчейна поддерживать обработку и хранение данных со скоростью, необходимой для ИИ.
Несмотря на негативные заголовки, касающиеся текущих попыток интеграции ИИ с блокчейном, это не то, чем кажется. Текущие интеграции привели к тому, что ИИ работает с блокчейном, а не к желаемой цели - запуску ИИ на блокчейне.
Основная инфраструктура и базовая технология для этих проектов “блокчейн ИИ” в основном работают на централизованных серверах и используют плагины, которые подключают централизованные модели ИИ к блокчейнам, работающим в централизованных облачных сетях. Это сводит на нет цель использования технологии блокчейн для ИИ, поскольку не решает основополагающих проблем доверия и прозрачности.
Полностью децентрализованный блокчейн, такой как Internet Computer (ICP), сеть, которую я помог создать, которая предлагает вычислительную мощность, соответствующую облачным серверам Web2 или превосходящую их, позволит запускать модели ИИ полностью внутри смарт-контрактов. Это сделает параметры обучения и входные данные, которые делают большие языковые модели открытыми и защищенными от несанкционированного доступа. Чтобы обеспечить интеграцию ИИ в блокчейн, нам нужны блокчейны, способные обрабатывать данные со скоростью, сравнимой с облачными сервисами Web2, что возможно только при полной децентрализации.
Размещение моделей ИИ на самой блокчейне позволяет системам ИИ использовать присущую им децентрализацию для повышения прозрачности каждого аспекта модели. Таким образом, ИИ на блокчейне - следующий логический шаг к долгосрочному успеху, поскольку блокчейн повысит надежность ИИ, подотчетность и безопасность, способствуя росту доверия среди пользователей.
Однако существуют неправильные представления о том, как именно две части технологии могут работать в унисон, и пока они не будут устранены, рост экосистемы ИИ не сможет полностью раскрыть свой потенциал.
Для полной реализации потенциала ИИ на блокчейне требуется по-настоящему децентрализованная сеть. Она должна быть способна хранить и обрабатывать данные, чтобы полные модели можно было запускать без ограничений в рамках смарт-контрактов. Такие децентрализованные системы, как ICP, позволят ИИ функционировать как автономное облако, меняя ландшафт разработки ИИ.
Установление истины и доверия
Например, рассмотрим модель ИИ, разработанную для медицинских работников. Модель широко используется, но в конечном итоге приводит к ненадежным ответам. Это потому, что нет простого способа проверить обучающие данные, на которых была построена модель, и то, как эти данные использовались.
Эта централизованная модель выдает только выходные данные, не имея представления о входных данных. Однако в децентрализованной среде языковая модель AI large может быть построена исключительно на основе известных медицинских учебников и авторитетных баз данных медицинских исследований.
Когда врач взаимодействует с ИИ, скрытый процесс полностью прозрачен, а криптографическое доказательство гарантирует, на каком контенте обучался ИИ. Таким образом, сгенерированный ответ может быть проверен, и врачи могут доверять результатам.
Этот пример - лишь один из многих, демонстрирующих, почему децентрализация имеет решающее значение для укрепления доверия к моделям ИИ. Работая в полностью открытой и общедоступной среде, ИИ на блокчейне обеспечивает прозрачность обработки данных, позволяя пользователям понимать, как используются их данные.
Кроме того, все приложения искусственного интеллекта в сети могут получать доступ к одному и тому же набору данных и вносить свой вклад в него, создавая экосистему совместной работы в рамках блокчейна. Защищенный характер блокчейнов гарантирует, что эти данные также менее подвержены неправомерному использованию в злонамеренных целях.
Сотрудничество между ИИ и блокчейном предоставляет замечательную возможность для продвижения обеих технологий и содействия более надежному обмену информацией.
Решая проблемы, связанные с доверием и прозрачностью, эта интеграция обеспечивает более надежную и прозрачную цифровую экосистему. Потенциал ИИ на блокчейне огромен, он обещает бесшовную интеграцию, смарт-контракты с открытым исходным кодом, защищенные от несанкционированного доступа, и быструю генерацию контента для метавселенных, игр и децентрализованных социальных сетей.
Будущее открывает огромные возможности на стыке ИИ и блокчейна, что ведет нас к децентрализованному будущему.
" 
