什么是去中心化人工智能(Decentralized AI)?

去中心化人工智能是一种将人工智能系统与区块链技术相结合的解决方案。这种融合为人工智能的发展带来了去中心化、透明度和区块链驱动的激励机制的优势。区块链的分布式账本使人工智能开发者能够将预构建的机器学习(ML)模型分发到用户设备上。然后,这些设备可以充当自主代理,在本地执行人工智能推理任务。

去中心化 AI 的特点

去中心化算力: 传统的 AI 模型由单一实体开发和维护,而去中心化 AI 利用网络节点的分布式计算能力。这可以降低单点故障的风险。

激励机制: 去中心化 AI 网络可以使用代币奖励来激励社区贡献计算资源、数据和专业知识。

透明度和可审计性: 区块链技术确保网络内的所有行为--交易、数据输入和计算过程--都是透明的,并永久记录在公共账本上。这一特性增强了 AI 系统的可审计性和可信度。

去中心化治理: 去中心化 AI 可以利用基于区块链的去中心化治理模型(如 DAO)来制定 AI 开发决策。

当前中心化 AI 模式的问题

中心化 AI 的主要问题是掌握 AI 技术的权力集中在少数大型科技公司手中。大型科技公司可以有效控制 AI 技术的访问和采用。他们可以限制某些国家、公司、个人或他们认为不恰当使用者对其 AI 模型、算法和服务的访问,从而拥有巨大的权力来塑造社会规范和个人行为。

去中心化 AI 项目例子

Bittensor 

Bittensor是一个去中心化人工智能项目，旨在创建一个去中心化的机器学习市场,让去中心化的人工智能应用程序能够直接与 OpenAI 的 ChatGPT 等中心化人工智能项目竞争。该网络由贡献计算资源用于训练和运行人工智能模型的节点(矿工)组成。

SingularityNET 

SingularityNET 是一个去中心化的人工智能服务市场，旨在在区块链上创建一个全球性的人工智能大脑,促进更复杂和强大的人工智能应用程序的开发。该平台允许用户购买、出售和交易人工智能服务,促进该领域的协作和创新。

Ocean Protocol 

Ocean Protocol 是一个用于交换数据和基于数据的人工智能模型的去中心化平台，利用区块链技术确保用户的隐私和控制权,让他们能够安全且透明地管理自己的数据和人工智能模型。