Phi tập trung AI: Xây dựng một tương lai thông minh công bằng và minh bạch hơn

Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi sâu sắc cách sống của chúng ta. Từ việc phân tích nhanh chóng các tài liệu phức tạp đến việc tạo ý tưởng tự phát, và đến trải nghiệm phim ảnh cá nhân hóa, AI có mặt ở khắp mọi nơi. Tuy nhiên, mặc dù AI mang lại nhiều tiện lợi, nó cũng dấy lên một số lo ngại nghiêm trọng.

Hiện nay, các mô hình AI tiên tiến và mạnh mẽ nhất chủ yếu được kiểm soát bởi một số công ty công nghệ lớn, cơ chế vận hành bên trong của chúng không minh bạch. Chúng ta không thể biết nguồn gốc của dữ liệu huấn luyện, chi tiết của quy trình ra quyết định, cũng như ai thực sự được hưởng lợi khi mô hình được nâng cấp. Đóng góp của các nhà sáng tạo thường không được công nhận và đền bù xứng đáng. Định kiến lặng lẽ thâm nhập vào, trong khi những công cụ đang định hình tương lai của chúng ta lại hoạt động âm thầm ở hậu trường.

正因如此, người ta bắt đầu nghi ngờ về hướng phát triển của AI. Sự lo ngại về giám sát quyền riêng tư, sự lan truyền thông tin sai lệch, thiếu tính minh bạch, cũng như việc đào tạo AI và phân phối lợi nhuận bị một số công ty chiếm giữ ngày càng gia tăng. Những mối lo ngại này đã thúc đẩy nhu cầu về các hệ thống AI minh bạch hơn, bảo vệ quyền riêng tư tốt hơn và cho phép tham gia rộng rãi hơn.

Phi tập trung AI(DeAI) đã cung cấp những ý tưởng mới để giải quyết những vấn đề này. Các hệ thống loại này phân tán dữ liệu, tính toán và quản trị, làm cho mô hình AI trở nên có trách nhiệm hơn, minh bạch hơn và bao trùm hơn. Những người đóng góp có thể nhận được phần thưởng công bằng, cộng đồng có thể cùng nhau quyết định cách thức hoạt động của những công cụ mạnh mẽ này. Hiện tại đã có nhiều dự án blockchain đang xây dựng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung công bằng hướng tới tương lai, nhằm phục vụ tất cả mọi người chứ không phải một thiểu số.

Phi tập trung AI và sự khác biệt với AI truyền thống

Các hệ thống AI chính thống hiện nay áp dụng kiến trúc Phi tập trung, một công ty duy nhất chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình và kiểm soát đầu ra. Mô hình này thường không chấp nhận sự giám sát công khai, người dùng cũng không thể biết được quá trình xây dựng mô hình hay sự thiên lệch tiềm ẩn.

So với trước, AI phi tập trung áp dụng một cách hoàn toàn khác. Dữ liệu được phân phối trên các nút khác nhau, mô hình được cộng đồng hoặc giao thức quản lý chung, quá trình cập nhật công khai và minh bạch. Đây là một hệ thống được xây dựng dưới sự hợp tác của công chúng, có quy tắc rõ ràng và động lực tham gia, không phải do hộp đen kiểm soát.

Có thể so sánh AI tập trung với một bảo tàng do một quỹ tư nhân điều hành. Bạn có thể tham quan các hiện vật, thậm chí thấy dữ liệu của mình được sử dụng để sáng tác, nhưng không có quyền quyết định cách tổ chức triển lãm, cũng sẽ không được công nhận hoặc thưởng cho những đóng góp. Quy trình ra quyết định không minh bạch, hầu hết các hoạt động hậu trường đều không được biết đến.

Và Phi tập trung AI thì giống như một triển lãm nghệ thuật ngoài trời được xây dựng bởi một cộng đồng toàn cầu. Các nghệ sĩ, nhà sử học và công dân bình thường cùng nhau đóng góp ý tưởng, chia sẻ dữ liệu, tham gia vào việc tổ chức triển lãm. Mỗi đóng góp đều có thể truy xuất và minh bạch, những người đóng góp được thưởng vì đã cải thiện triển lãm. Cấu trúc này giúp tăng cường bảo vệ người dùng và trách nhiệm, điều mà lĩnh vực AI ngày nay đang rất cần.

Phi tập trung AI的重要性

Mô hình AI tập trung mang lại những vấn đề nghiêm trọng. Khi một số ít công ty nắm giữ mô hình, họ sẽ quyết định nội dung, cách thức hành vi và quyền truy cập của mô hình, điều này có thể dẫn đến những rủi ro sau:

• Quyền lực tập trung quá mức: Một số công ty chi phối hướng phát triển AI, thiếu sự giám sát của công chúng
• Định kiến thuật toán: Dữ liệu và góc nhìn hạn chế dẫn đến hệ thống không công bằng, loại trừ
• Người dùng mất quyền kiểm soát: Mọi người đóng góp dữ liệu nhưng không có quyền quyết định cách sử dụng, cũng không nhận được phần thưởng.
• Đổi mới bị hạn chế: Kiểm soát tập trung hạn chế sự đa dạng và không gian thử nghiệm của mô hình

Phi tập trung AI đã tái cân bằng tình huống này. Bằng cách phân tán quyền sở hữu và quyền kiểm soát, nó mở ra con đường cho các hệ thống AI minh bạch, công bằng và đổi mới hơn. Các nhà đóng góp toàn cầu có thể cùng nhau hình thành mô hình, đảm bảo nó phản ánh các quan điểm rộng rãi hơn. Tính minh bạch đóng vai trò quan trọng trong đó, nhiều hệ thống AI phi tập trung áp dụng nguyên tắc mã nguồn mở, công khai mã và phương pháp đào tạo, tạo điều kiện cho việc kiểm toán mô hình, phát hiện vấn đề và xây dựng niềm tin.

Tuy nhiên, AI mã nguồn mở không luôn đồng nghĩa với Phi tập trung. Các mô hình có thể được mã nguồn mở nhưng vẫn phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng tập trung, hoặc thiếu cơ chế bảo vệ quyền riêng tư. Cả hai đều có những đặc điểm chung là minh bạch, có thể truy cập và sự tham gia của cộng đồng. Người dùng không cần từ bỏ quyền kiểm soát dữ liệu để tham gia, mà còn có động lực tích cực đóng góp và thu lợi từ đó. Phi tập trung không phải là liều thuốc vạn năng, nhưng nó mở ra khả năng xây dựng các hệ thống AI phù hợp hơn với lợi ích công cộng, ít bị ảnh hưởng bởi các doanh nghiệp tư nhân.

Phi tập trung AI的工作原理

Phi tập trung AI dùng hệ thống phân phối thay thế việc kiểm soát tập trung, huấn luyện, tối ưu hóa và triển khai mô hình diễn ra trong mạng lưới nút độc lập, tránh điểm lỗi đơn, nâng cao tính minh bạch, khuyến khích sự tham gia rộng rãi hơn.

Các công nghệ chính hỗ trợ Phi tập trung AI bao gồm:

• Học liên bang: cho phép mô hình AI học dữ liệu trên các thiết bị địa phương ( như điện thoại di động, máy tính xách tay ), chỉ chia sẻ bản cập nhật mô hình mà không chia sẻ thông tin gốc, bảo vệ quyền riêng tư và phân tán xử lý.
• Tính toán phân tán: Phân tán các nhiệm vụ tính toán để đào tạo và vận hành mô hình AI trên nhiều máy trong mạng, nâng cao tốc độ, hiệu suất, khả năng mở rộng và độ bền.
• Bằng chứng không biết: công cụ mật mã, có thể xác minh dữ liệu hoặc thao tác mà không tiết lộ nội dung, đảm bảo tính an toàn và đáng tin cậy của hệ thống phân tán.

Công nghệ blockchain cung cấp cơ sở hạ tầng quan trọng cho Phi tập trung AI:

• Hợp đồng thông minh: Thực hiện tự động các quy tắc đã định sẵn, như thanh toán hoặc cập nhật mô hình, mà không cần can thiệp của con người
• Oracle: Là cầu nối giữa blockchain và thế giới bên ngoài, cung cấp dữ liệu thế giới thực.
• Phi tập trung lưu trữ: cho phép dữ liệu huấn luyện và tệp mô hình được lưu trữ phân tán trong mạng, tăng cường tính bảo mật và khả năng chống kiểm duyệt.

Một số dự án blockchain có kiến trúc mô-đun hỗ trợ các mạng khác nhau tập trung vào các nhiệm vụ khác nhau như quyền riêng tư, tính toán, quản trị, đồng thời duy trì khả năng tương tác. Thiết kế này làm cho Phi tập trung AI trở nên có khả năng mở rộng, linh hoạt, an toàn và hiệu quả hơn.

Phi tập trung AI của ưu điểm

Phi tập trung AI không chỉ là sự biến đổi công nghệ, mà còn là sự chuyển biến trong các giá trị. Nó xây dựng hệ thống thể hiện các giá trị chung như quyền riêng tư, minh bạch, công bằng, và sự tham gia, thông qua việc phân quyền để đạt được các lợi thế sau:

• Bảo vệ quyền riêng tư tốt hơn: Sử dụng công nghệ học liên bang, đào tạo cục bộ và chứng minh không kiến thức.
• Tính minh bạch tích hợp: Hệ thống mở dễ dàng cho việc kiểm toán, theo dõi quyết định và nhận diện thiên kiến.
• Quản trị chia sẻ: Cộng đồng cùng nhau xây dựng quy tắc, khuyến khích và hướng phát triển mô hình.
• Khuyến khích kinh tế công bằng: Người đóng góp nhận được phần thưởng vì đã cung cấp dữ liệu, tính toán hoặc cải tiến mô hình.
• Giảm thiểu thiên kiến: Những người đóng góp đa dạng mang lại góc nhìn bao trùm, giảm thiểu điểm mù.
• Độ bền mạnh mẽ hơn: không có điểm lỗi đơn, hệ thống khó bị tấn công hoặc đóng cửa hơn.

Một số dự án blockchain hỗ trợ những lợi thế này thông qua kiến trúc mô-đun, các mạng khác nhau có thể tập trung vào quyền riêng tư, tính toán hoặc quản trị, đồng thời hợp tác liền mạch, thúc đẩy sự phát triển quy mô của AI Phi tập trung mà không hy sinh an toàn, quyền tự chủ của người dùng hoặc hiệu suất.

Những thách thức và giới hạn phải đối mặt

Phi tập trung AI虽有潜力,但也面临一些挑战:

• Khả năng mở rộng: Đào tạo mô hình lớn cần rất nhiều sức mạnh tính toán, phối hợp phân tán có thể làm giảm tốc độ hoặc tăng độ phức tạp.
• Tài nguyên tính toán tập trung: Mô hình AI tiêu tốn nhiều tài nguyên, hoạt động phân tán làm tăng áp lực băng thông và tiêu thụ năng lượng.
• Sự không chắc chắn trong quản lý: sự khác biệt về quy định ở các khu vực khác nhau, trách nhiệm của hệ thống Phi tập trung rất phức tạp
• Phân mảnh: Thiếu sự quản lý tập trung có thể dẫn đến tiêu chuẩn không thống nhất, mức độ tham gia không đồng đều
• An toàn và đáng tin cậy: Hệ thống phi tập trung vẫn dễ bị tấn công, chẳng hạn như thao túng dữ liệu, đầu độc mô hình
• Trải nghiệm người dùng phức tạp: quản lý khóa riêng, thao tác đa giao diện có thể cản trở sự phổ biến

Đây là những thách thức thực sự tồn tại, nhưng không phải là không thể vượt qua. Một số kiến trúc mô-đun của các dự án blockchain cung cấp khả năng bảo mật chia sẻ mạnh mẽ và khả năng tương tác bản địa, cho phép các mạng khác nhau tập trung vào các thách thức cụ thể trong khi vẫn duy trì sự hợp tác sinh thái, hỗ trợ sự phát triển có trách nhiệm và chia sẻ rủi ro.

Phi tập trung AI của ứng dụng thực tế

Phi tập trung AI đã không còn chỉ dừng lại ở lý thuyết. Nhiều dự án Web3 đang cho thấy trí tuệ phân tán như thế nào để thúc đẩy ứng dụng thực tế. Dưới đây là một vài dự án tiêu biểu đang xây dựng Phi tập trung AI:

1. Acurast: cho phép người dùng bình thường biến thiết bị nhàn rỗi thành một phần của Phi tập trung đám mây, thông qua việc cung cấp sức mạnh tính toán chưa sử dụng để nhận thưởng. Các nhà phát triển có thể tận dụng những tài nguyên này để thực hiện các nhiệm vụ nhạy cảm về quyền riêng tư, mà không cần phụ thuộc vào máy chủ của các công ty công nghệ lớn, tạo ra một internet riêng tư và dựa trên con người hơn.

2. OriginTrail: Dựa trên Phi tập trung kiến thức đồ thị, kết nối và tổ chức dữ liệu tin cậy trong các lĩnh vực chuỗi cung ứng, giáo dục, v.v. Nó tương đương với một kho dữ liệu công cộng, bất kỳ ai cũng có thể đóng góp hoặc kiểm tra, nhưng không bị kiểm soát bởi một công ty đơn lẻ, giúp xác minh nguồn gốc sản phẩm hoặc tính xác thực của các chứng chỉ, v.v.

3. Phala: Xây dựng lớp bảo vệ quyền riêng tư cho Web3, cho phép các nhà phát triển chạy hợp đồng thông minh trong môi trường tính toán bí mật. Ngay cả khi ứng dụng sử dụng dữ liệu nhạy cảm ( như thông tin danh tính hoặc sức khỏe ), những dữ liệu này vẫn có thể giữ kín, cung cấp cho người tạo ứng dụng một không gian làm việc an toàn cho dữ liệu.

4. PEAQ: Cung cấp cơ sở hạ tầng cho nền kinh tế máy móc, cho phép con người và thiết bị nhận thưởng bằng cách hoàn thành các nhiệm vụ thực tế. Nó cung cấp năng lượng cho cơ sở hạ tầng vật lý Phi tập trung, chẳng hạn như robot sạc xe điện hoặc cảm biến báo cáo chất lượng không khí, và nhận phần thưởng qua mạng.

5. Bittensor: Tạo ra thị trường mở, cho phép các mô hình AI cạnh tranh và hợp tác ở đây để cung cấp đầu ra tốt nhất. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia vào mạng lưới, đóng góp sức mạnh tính toán, đào tạo mô hình hoặc đánh giá hiệu suất. Hệ thống khuyến khích những đóng góp có giá trị thông qua việc cấp phát token, xây dựng nền kinh tế AI tự hoàn thiện, chống kiểm duyệt và không phụ thuộc vào kiểm soát tập trung.

Kết luận

Phi tập trung AI không chỉ là sự biến đổi công nghệ, mà còn là sự chuyển biến về giá trị. Nó thách thức quan niệm rằng trí tuệ nên được kiểm soát bởi một số công ty, cung cấp các giải pháp thay thế mở hơn và có trách nhiệm hơn. Những hệ thống này phân quyền, bảo vệ quyền riêng tư, và mời gọi sự tham gia toàn cầu để cùng nhau hình thành những công cụ thay đổi thế giới.

Blockchain cung cấp nền tảng quan trọng để đạt được tầm nhìn này. Bằng cách phối hợp cập nhật, bảo vệ dữ liệu và thưởng cho người đóng góp, nó tạo điều kiện cho một hệ thống AI vốn đã minh bạch. Một số dự án còn tăng cường cơ sở hạ tầng mô-đun, cho phép các mạng chuyên biệt xuất sắc trong các chức năng tương ứng của chúng, đồng thời hưởng lợi từ các đặc tính vốn có và duy trì khả năng tương tác liền mạch trong một hệ sinh thái rộng lớn hơn. Sự linh hoạt này cho phép hệ thống AI Phi tập trung có thể phát triển và mở rộng liên tục mà không làm giảm bớt an ninh, hiệu suất hoặc quyền tự chủ của người dùng.

Từ tính toán bí mật đến quản lý dữ liệu Phi tập trung, hệ sinh thái blockchain đã xuất hiện nhiều dự án áp dụng những nguyên tắc này vào thực tiễn, và đây chỉ mới là khởi đầu. AI Phi tập trung đang mở ra cho chúng ta một tương lai công bằng, minh bạch và thông minh hơn.