Nhà sáng lập EMC: Tương lai của trí tuệ nhân tạo mang tính phi tập trung

Tác giả: Alex Goh, CoinDesk; Biên soạn: Wu Baht, Golden Finance

Có thể độc giả trẻ không nhớ, nhưng điện toán đám mây đã từng là tương lai. Sự xuất hiện của các nguồn tài nguyên tính toán và lưu trữ không giới hạn đại diện cho một trong số ít những “cuộc cách mạng” công nghệ thực sự. Nhưng thời đại trí tuệ nhân tạo không chỉ khiến mô hình đám mây tập trung trở nên lỗi thời mà còn gây nguy hiểm cho những người xây dựng trên nó cũng như mọi người dùng.

Nếu điều này nghe có vẻ hơi phóng đại, hãy xem xét lỗ hổng được phát hiện gần đây ảnh hưởng đến Hugging Face, một nền tảng dịch vụ AI lớn. Lỗ hổng này có thể cho phép người dùng tải lên một mô hình bị giả mạo để thực thi mã tùy ý thông qua chức năng API suy luận của nó nhằm giành quyền kiểm soát bản nâng cấp. May mắn thay, lỗ hổng này đã được phát hiện kịp thời và dường như không gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến người dùng - mặc dù các nhà nghiên cứu lưu ý rằng những lỗ hổng như vậy "không phải là duy nhất".

Vấn đề ở đây hoàn toàn không phải là AI; mà là mô hình X-as-a-Service tập trung, lỗi thời, trong đó không có động lực để giữ an toàn cho hệ thống cũng như không phát triển các ứng dụng cần thiết. của thị trường và người sử dụng nói chung. Tương lai ưu tiên của AI—an toàn, đáng tin cậy và quan trọng nhất là có khả năng tận dụng các tài nguyên điện toán khổng lồ—chỉ có thể đạt được bằng cách đột phá điện toán đám mây và đón nhận cuộc cách mạng phi tập trung.

"Big Cloud" và sự độc quyền của trí tuệ nhân tạo

Như Microsoft, OpenAI, Google và Amazon Giant các tập đoàn thống trị lĩnh vực trí tuệ nhân tạo vì họ có nguồn tài chính, nhân lực và máy tính khổng lồ cần thiết để làm cho nó hoạt động trên quy mô lớn.

Điều này thật khủng khiếp cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và hoàn toàn trái ngược với tiềm năng dân chủ hóa của nó. Khi các thuật toán và ứng dụng được xây dựng bởi một nhóm nhỏ các nhà phát triển tại một công ty trị giá hàng nghìn tỷ đô la ở California, điều đó sẽ tạo ra những thành kiến ​​hạn hẹp, một chiều và cực kỳ chủ quan đối với các tác nhân AI. Mọi thứ từ dịch vụ tài chính đến sự sáng tạo...và thậm chí cả sự tương tác giữa con người với nhau sẽ bị ảnh hưởng.

Các lập luận kỹ thuật chống lại sự độc quyền trên thị trường AI cũng có sức thuyết phục không kém. Trong suốt quá trình đào tạo, AI phải liên tục tiếp thu dữ liệu mới, bao gồm cả dữ liệu từ các ứng dụng AI khác. Tuy nhiên, xu hướng tập trung hóa trong Big AI hiện nay có nghĩa là các nền tảng và ứng dụng vẫn ở trạng thái im lặng cao, ngay cả với các mô hình nguồn mở. Điều này cản trở sự đổi mới và tạo cơ hội cho các ứng dụng có lỗi hoặc độc hại sinh sôi nảy nở, gây ra những hậu quả chóng mặt và có khả năng gây thảm họa.

Quan trọng hơn, có những rủi ro rất lớn và rõ ràng đối với mô hình tập trung khi bảo vệ dữ liệu cá nhân, quyền riêng tư của người dùng và trong nhiều trường hợp là thông tin tài chính. Khi một thực thể sở hữu một lượng lớn dữ liệu nhạy cảm và quan trọng trong kinh doanh, điều đó thể hiện một điểm thất bại duy nhất đối với những kẻ tấn công và cho phép các nhà cung cấp kiểm duyệt hoặc từ chối dịch vụ cho người dùng của họ dựa trên các quyết định tùy tiện và không thể tranh cãi.

Dân chủ hóa thông qua phân cấp

Khi nói đến trí tuệ nhân tạo, các mô hình đám mây rõ ràng là một ngõ cụt nguy hiểm. Trí tuệ nhân tạo đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kinh ngạc đến mức nó thậm chí còn mở rộng khả năng của các nền tảng đám mây tập trung siêu quy mô và ngành công nghiệp vi mạch phục vụ chúng. Tình trạng thiếu chip trầm trọng đến mức các máy chủ H-100 được sử dụng bởi các ứng dụng trí tuệ nhân tạo tiên tiến nhất trong ngành hiện phải chờ 52 tuần.

Thông qua quá trình phân quyền, chúng tôi có thể tạo ra một mạng lưới các nút khai thác nguồn dự trữ lớn của CPU chưa sử dụng, loại bỏ vấn đề này cùng một lúc. Cách tiếp cận mô-đun này đối với cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) là hoàn hảo vì nhiều lý do: nó có khả năng mở rộng gần như vô hạn, rẻ hơn nhiều so với việc cài đặt máy chủ mới thông qua nhà cung cấp đám mây (chi phí thường thấp hơn khoảng 80%) và giúp giải quyết vấn đề khó khăn. vấn đề tính toán song song và trí tuệ nhân tạo, cho phép các ứng dụng học hỏi lẫn nhau dễ dàng hơn. Ngoài ra, AI phi tập trung được hỗ trợ bởi công nghệ blockchain cung cấp những cách sáng tạo để thưởng cho những người sáng tạo mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thông qua mã thông báo mật mã và hợp đồng thông minh – cung cấp một cách bền vững để khen thưởng sự đổi mới và đóng góp trong lĩnh vực AI và mô hình công bằng.

Sự nổi lên của các mô hình kinh tế mới—đặc biệt là các mô hình dựa trên token kỹ thuật số—không chỉ làm tăng nhu cầu về cơ sở hạ tầng phi tập trung an toàn hơn mà còn hỗ trợ nhu cầu đó. Việc đặt hệ sinh thái AI dựa trên nền kinh tế mã thông báo sẽ khuyến khích các nhà phát triển tạo ra các tác nhân AI an toàn hơn và cho phép họ đưa các mô hình này vào ví tiền điện tử để sở hữu. Điều này giúp người dùng hoàn toàn yên tâm rằng dữ liệu của họ là của họ và không thể chia sẻ mà không có sự cho phép của họ.

Có lẽ quan trọng nhất, mô hình mã thông báo có nghĩa là các dự án AI sẽ cung cấp những gì thị trường thực sự muốn và cần, bởi vì chi phí điện toán và lưu trữ phản ánh quy luật cung cầu sắt đá. Dưới sự độc quyền hiện nay, trí tuệ nhân tạo không có động cơ để phục vụ nhu cầu của cuộc sống thực. Trong một thế giới phi tập trung, bản thân người dùng có thể thưởng cho các nhà phát triển dựa trên mức độ phổ biến của tác nhân AI hoặc những lợi ích mà nó mang lại cho thế giới. Điều này khác xa so với những ông trùm công nghệ lớn hiện đang (nhưng không lâu) thống trị AI.

Sự phân quyền cũng cung cấp câu trả lời cho những lỗ hổng mà chúng tôi thấy trên các nền tảng như Ôm Mặt. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ blockchain, đặc biệt là bằng chứng không kiến ​​thức (ZK), giờ đây chúng ta có nhiều công cụ để đảm bảo tính bảo mật và nguồn gốc của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Đối với những người hiểu biết về lĩnh vực này, chúng tôi thường quên tốc độ và chiều sâu của sự thay đổi công nghệ này. Không phải là các nhà cung cấp đám mây truyền thống sẽ nỗ lực hết sức để duy trì một mô hình lỗi thời; Chỉ là sự phân quyền và ZK là những phát minh gần đây và đương nhiên sẽ mất một thời gian để những người chơi trong ngành nhận ra cách tốt nhất để áp dụng chúng sao cho phù hợp với lợi ích của họ (và khách hàng của họ).

Đây phần lớn là một câu hỏi mang tính giáo dục: cho thấy rằng các kiến ​​trúc AI phi tập trung, khi được xây dựng chính xác, sẽ mang tính riêng tư và bảo mật theo thiết kế, với tất cả dữ liệu trên chuỗi được mã hóa nhưng vẫn hỗ trợ Tương tác và cộng tác giữa các dự án, nút khác nhau và các bữa tiệc.

Đối với trí tuệ nhân tạo, việc tập trung hóa không có tác dụng ở bất kỳ cấp độ nào: kỹ thuật, triết học, đạo đức hay thị trường. Hơn nữa, tôi đề nghị rằng khi mọi người ngày càng mệt mỏi (và cảnh giác) trước ảnh hưởng quá lớn của Big Tech - từ nhà phát triển, nhà cung cấp công nghệ đến người dùng hàng ngày như bạn và tôi - thì thời điểm cách mạng của chúng ta rõ ràng đã đến.