Trump milyarlarca doları yapay zekaya yatırdığında, yapay zekaya güvenilir verileri kim sağlıyor?

Trump'un AI'ye trilyonlarca dolar yatırdığı zaman, dışarıdan bakıldığında modeller, çipler ve veri merkezleri arasında bir rekabet gibi görünüyor; ancak bu, daha derin sorunları da gündeme getiriyor. AI modellerinin bağımlı olduğu verilerin nasıl doğrulandığı, izlenebilir olup olmadığı, eğitim sürecinin bir kara kutu olup olmadığı ve çıkarım sürecinin denetlenip denetlenemeyeceği, modellerin birbiriyle işbirliği yapıp yapamayacağı ya da yalnızca kendi başlarına mı savaşacakları gibi sorular ortaya çıkıyor.

İnsanlar için konuşmak gerekirse, AI ile bilgi edinirken, AI'nın verdiği bilgilerin doğru olduğunu kim belirleyebilir? Veri kirliliği artık ciddiye alınması gereken bir terim haline geldi. Başlangıçta ChatGPT'nin katili olarak adlandırılan bir AI uygulaması, veri kirliliği ortamına derin bir şekilde gömüldü. Veri kaynakları yanlış olduğunda, verilen cevapların doğru olması nasıl mümkün olabilir?

Şu anki AI gerçekten zeki mi? Belki öyle, ama en akıllı AI'lar bile model eğitimi gerektirir, ancak hangi verilerin kullanıldığını bilemeyiz, GPU'nun gerçekten bir çıkarım sürecini tamamlayıp tamamlamadığını doğrulayamayız, ayrıca birden fazla model arasında karşılıklı güven mantığı kuramayız.

Eğer AI'nın gerçekten bir sonraki nesle geçmesi isteniyorsa, bu üç sorunun aynı anda çözülmesi gerekebilir:

Bir, eğitim verileri güvenilir ve doğrulanabilir olmalıdır.

İkincisi, akıl yürütme süreci üçüncü taraf modeller tarafından denetlenebilir olmalıdır.

Üç, modelin platform aracılığı olmadan hesap gücünü koordine edebilmesi, görevleri değiştirebilmesi ve sonuçları paylaşabilmesi gerekir.

Bu, yalnızca tek bir model, bir API veya bir GPU platformu ile çözülebilecek bir şey değildir; gerçek anlamda AI için inşa edilmiş bir sisteme ihtiyaç vardır. Bu sistem, hem düşük maliyetle sürekli veri depolayabilmeli, hem de verinin kendisinin denetim ve denetim olma yetkisine sahip olmasını sağlamalıdır. Ayrıca, modeller arasında akıl yürütme doğrulaması sağlamalı ve belirli koşullar altında modelin kendiliğinden hesap gücü keşfetmesini, görevleri koordine etmesini ve her adımın yürütmesini denetleme yeteneğini desteklemelidir.

Bu, merkezi platformlarda oldukça zor bir durumdur; peki, bunu merkeziyetsiz platformlarda gerçekleştirmek mümkün mü ve neden merkeziyetsiz bir yöntem kullanarak bunu gerçekleştirmeliyiz?

Bence yalnızca blok zinciri, "veri depolama, veri yürütme, veri doğrulama" işlemlerini aynı temel ağda birleştirebilir. Bu, blok zincirinin en büyük cazibelerinden biri; değiştirilemezlik ve şeffaflık, ama sorun şu ki, her zincir AI'nin temel katmanı olmak için uygun değildir.

Eğer sadece depolama söz konusuysa, zaten IPFS protokolü var, ancak yalnızca depolama yeterli değil, verilerin akıllı sözleşmeler tarafından doğrudan çağrılabilmesi, denetim akıl yürütme sonuçları ve hatta GPU kaynaklarını koordine ederek hesaplama görevlerini tamamlayabilmesi gerekiyor. Bu özellikler, IPFS'den bahsetmiyorum bile, çoğu L1 veya AI uygulamalarının şu anda yapamadığı şeyler.

Eğer gerçekten bir bağlantı varsa, bu muhtemelen @irys_xyz için bazı fırsatlar olacağıdır. Irys geleneksel bir depolama zinciri değildir, aksine AI için bir veri yürütme ağı inşa etmeyi planlamaktadır. Verileri programlanabilir varlıklar olarak kullanacaktır. Modeller zincir üzerinde verileri okuyabilir, çıkarımları doğrulayabilir, hesaplama gücünü çağırabilir ve akıllı sözleşmeler aracılığıyla fiyatlandırma, yetkilendirme, kâr paylaşımı ve doğrulama gerçekleştirebilir.

Elbette şu anda Irys'in henüz bazı olgunlaşmamış yerleri var, ancak bu gelişim yönü doğru olmalı. Ayrıca, ister merkezi AI olsun ister merkeziyetsiz AI, eğer veri kaynakları güvenilir değilse, tüm hesaplama gücü kumdan bir kule gibi olur; ne kadar güçlü bir model olursa olsun, sadece su üzerindeki ay veya aynadaki çiçek gibidir.