क्रिप्टो अनुभवी का कहना है कि विकेंद्रीकृत एआई पक्षपात और हेरफेर के जोखिमों को कम करता है

केंद्रीकृत AI मॉडल्स से जुड़े जोखिम

कास्टेलाना ने कहा कि वह डेवलपर्स को ऐसे अनुप्रयोग बनाने की कल्पना करते हैं जो मानव हस्तक्षेप के बिना स्वायत्त और डेटा-संचालित निर्णय लेते हैं, संभावित रूप से केंद्रीकृत मध्यस्थों पर निर्भरता के बिना AI-संचालित ऑरेकल्स को सक्षम बनाते हैं। उनका तर्क है कि यह क्षमता बीमा अनुबंधों से लेकर आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन तक हर चीज में क्रांति लाएगी।

हालांकि कास्टेलाना, एक क्रमिक उद्यमी और क्रिप्टो उद्योग के अनुभवी, केंद्रीकृत AI के लाभों को स्वीकार करते हैं, वह पारदर्शिता की कमी को उजागर करते हैं, जो उनका कहना है उनकी उपज के प्रति विश्वास को कमजोर करता है। इसके विपरीत, विकेंद्रीकृत AI कई मॉडल और सत्यापनकर्ताओं को भाग लेने की अनुमति देता है, जिससे पूर्वाग्रह और हेरफेर के जोखिम कम हो जाते हैं।

कास्टेलाना AI और ब्लॉकचेन के भविष्य का भी अन्वेषण करते हैं, इन विकसित होती प्रौद्योगिकियों के बारे में सूचित रहने के महत्व को रेखांकित करते हैं। नीचे सभी सवालों के Yeager.ai के सह-संस्थापक के उत्तर दिए गए हैं।

Bitcoin.com News (BCN): अधिकांश AI मॉडल आज केंद्रीकृत सर्वरों में संग्रहीत डेटा पर निर्भर हैं। अब, ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी के उदय के लिए धन्यवाद, हम विकेंद्रीकृत AI की लहर को मजबूत होते हुए देख रहे हैं। हमारे पाठकों की खातिर, कृपया केंद्रीकृत और विकेंद्रीकृत AI के बीच के अंतर को स्पष्ट करें।

ऐल्बर्ट कास्टेलाना (AC): केंद्रीकृत और विकेंद्रीकृत AI के बीच का विभाजन तीन मुख्य पहलुओं से परिभाषित होता है: मॉडल कौन प्रशिक्षित करता है, मॉडल कौन चलाता है, और मॉडलों की प्रकृति। जब AI को विकेंद्रीकृत करने की बात आती है: प्रशिक्षण मॉडल एक बहुत ही जटिल और महंगा काम है, जो छोटे टीमों के लिए करना मुश्किल बनाता है, लेकिन Meta जैसी कुछ कंपनियों ने उन्हें ओपन-सोर्स बनाने का निर्णय लिया है; मॉडल को वितरित तरीके से चलाना वास्तव में कठिन होता है, इसलिए प्रूफ ऑफ इनफ़रेंस सिस्टम में बहुत काम हो रहा है, जो यह सत्यापित करने की अनुमति देता है कि निष्पादन सही ढंग से किया गया था।

हालांकि, विकेंद्रीकृत अनुप्रयोग बनाने के लिए, केवल कंप्यूट को विकेंद्रीकृत करना पर्याप्त नहीं है, निर्णय लेने की प्रक्रिया भी विकेंद्रीकृत होनी चाहिए। हर मॉडल अपने आप में केंद्रीकृत होता है; पूर्वाग्रह, विशेषताओं और दुनिया की समझ के साथ। अस्पष्ट और ऑडिट करना कठिन। इसलिए, निर्णय लेते समय, एक ही मॉडल पर निर्भर रहना, एक केंद्रीकृत मॉडल होना है।

Genlayer में, हम कई मॉडल शामिल करके और ब्लॉकचेन का लाभ उठाकर निर्णय लेने को विकेंद्रीकृत करने का लक्ष्य रखते हैं, जो उन्हें व्यक्तिपरक कार्यों के परिणाम पर सहमत होने की अनुमति देता है। इसे एक ऐसे सिस्टम में जाने के रूप में सोचें जहाँ एक न्यायाधीश के बजाय कई न्यायाधीश होते हैं या यहां तक कि एक जूरी, जहाँ विभिन्न दृष्टिकोण एक साथ मिलकर एक अधिक सटीक और निष्पक्ष परिणाम उत्पन्न करते हैं। यह AI का लोकतंत्रीकरण करता है और एकल बिंदु की विफलता या पूर्वाग्रह के जोखिम को कम करता है।

BCN: विकेंद्रित प्रौद्योगिकियों के उदय ने केंद्रीकृत प्रणालियों की कमजोरियों को उजागर किया है, विशेष रूप से डेटा गोपनीयता और सुरक्षा जैसे क्षेत्रों में। इन चिंताओं को देखते हुए, क्या इंटरनेट उपयोगकर्ताओं को, जो AI समाधानों के साथ बातचीत करते हैं, जानबूझकर या अनजाने में, ऐसे समाधानों का उपयोग करने से जुड़े संभावित जोखिमों के बारे में चिंता करनी चाहिए?

AC: वर्षों से, हमने देखा है कि अधिकांश उपयोगकर्ताओं ने गोपनीयता के ऊपर उपयोगिता को चुना, अक्सर बिना यह स्पष्ट रूप से समझे कि वे क्या त्याग रहे हैं। कई लोगों ने व्यक्तिगत डेटा को उन सेवाओं के सुविधाजनक उपयोग के बदले त्यागने की समझौता स्वीकार कर ली है जो उनके दैनिक जीवन को सरल बनाती हैं।

AI के साथ, यह मुद्दा पहले बहुत खराब हो जाएगा, और फिर सुधरेगा। AI जितना बेहतर होता जाएगा, उतनी ही अधिक जानकारी हम इसके साथ साझा करना चाहेंगे। हालांकि, विकेंद्रीकृत प्रौद्योगिकी जितनी बेहतर होती जाएगी, आंशिक रूप से AI के लिए धन्यवाद, उतना ही हम अपने डेटा पर नियंत्रण पुनः प्राप्त कर सकते हैं।

यदि हम प्रक्रिया को तेजी से करना चाहते हैं, तो हमें जनता को शिक्षित करने, ओपन-सोर्स टूल्स को बढ़ावा देने और विकेंद्रीकृत AI के लिए जोर देने की आवश्यकता है।

BCN: कुछ विश्लेषकों का मानना है कि ब्लॉकचेन में AI को लागू करने से डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं के लिए कई चुनौतियों का समाधान हो सकता है। क्या आप उन संभावित लाभों और अवसरों पर प्रकाश डाल सकते हैं जो AI अगली पीढ़ी के विकेन्द्रित अनुप्रयोगों का निर्माण करने वाले डेवलपर्स को प्रदान करता है?

AC: AI एक स्वायत्तता और बुद्धिमत्ता का स्तर लाता है जो ब्लॉकचेन अनुप्रयोगों (dApps) को सरल, स्थिर अनुबंधों से परे विकसित करने में मदद कर सकता है। ब्लॉकचेन में AI को एकीकृत करने की क्षमता काफी अधिक व्यक्तिपरक निर्णय लेने की अनुमति देती है, जो पूरी तरह से नए उपयोग के मामलों के द्वार खोलती है।

डेवलपर्स के लिए, इसका मतलब स्वायत्त, डेटा-संचालित निर्णय लेने वाले अनुप्रयोगों को वास्तविक समय में मानव हस्तक्षेप के बिना बनाने की क्षमता है। उदाहरण के लिए, भविष्यवाणी बाजार निरंतर बाहरी डेटा को विश्लेषित करने और अधिक सटीक रूप से परिणामों का निपटान करने के लिए AI का उपयोग कर सकते हैं। इसी तरह, विकेंद्रीकृत वित्त (DeFi) अनुप्रयोगों को वास्तविक समय के डेटा के आधार पर ब्याज दरों या तरलता पूलों को समायोजित करने जैसे गतिशील निर्णयों से लाभ हो सकता है।

AI यह भी सक्षम बनाता है बुद्धिमान ऑरेकल्स – सिस्टम जो ब्लॉकचेन अनुबंधों को ब्लॉकचेन के बाहर डेटा स्रोतों से जोड़ते हैं – बिना किसी केंद्रीकृत मध्यस्थ की आवश्यकता के। यह बीमा अनुबंधों से लेकर आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन तक सब कुछ क्रांतिकारी बना सकता है, जिससे अधिक सटीक और स्वायत्त निर्णय लेने की क्षमता मिलती है।

BCN: Yeager.ai Genlayer नामक एक AI-संचालित ब्लॉकचेन विकसित कर रहा है, जो बुद्धिमान अनुबंधों को पेश करता है। क्या आप इस अवधारणा को संक्षिप्त रूप से समझा सकते हैं और Genlayer द्वारा सक्षम किए गए नए उपयोग मामलों को चित्रित कर सकते हैं, जो वर्तमान ब्लॉकचेन में कठिन या असंभव हैं?

AC: GenLayer के साथ, हम AI प्रौद्योगिकी को सीधे ब्लॉकचेन में, सहमति स्तर पर एकीकृत करके विकेंद्रीकृत अनुप्रयोगों (dApps) के साथ क्या संभव है, उसका विस्तार करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। हम पारंपरिक स्मार्ट अनुबंधों से एक कदम आगे बुद्धिमान अनुबंध की अवधारणा पेश कर रहे हैं। पारंपरिक स्मार्ट अनुबंध स्थिर होते हैं – वे केवल वही कर सकते हैं जो उनमें स्पष्ट रूप से कोड किया गया है, और उन्हें निर्धारक इनपुट की आवश्यकता होती है। वे प्राकृतिक भाषा या छवि मान्यता जैसे व्यक्तिपरक कार्यों को संसाधित करने की उनकी क्षमता में भी सीमित हैं।

GenLayer यह बदलता है एक ऐसे गतिशील सहमति तंत्र को बनाकर जिसमें सत्यापनकर्ता – प्रत्येक अपने विभिन्न बड़े भाषा मॉडल (LLM) से जुड़े होते हैं – वेब, प्राकृतिक भाषा, या यहां तक कि मल्टीमीडिया जैसे गैर-निर्धारक इनपुट को संसाधित करने के लिए सहयोग करते हैं। इससे हम ऐसे dApps बना सकते हैं जो वास्तव में बाहरी दुनिया के साथ बातचीत कर सकते हैं।

संभावित उपयोग के मामले व्यापक हैं: विकेन्द्रित स्वायत्त संगठन (DAOs) स्वतंत्र रूप से संचालित करेंगे, बिना केंद्रीकृत ऑरेकल्स पर निर्भर रहे असली दुनिया का डेटा खींचते हुए। पैरामीट्रिक बीमा लागत प्रभावी हो जाएगा, क्योंकि समाधान जल्द और सस्ता हो जाएगा। बिना किसी मानव निगरानी के भविष्यवाणी बाजार वास्तविक समय में कार्य करेंगे। प्रदर्शन आधारित अनुबंधों का एस्क्रो, मूल्यांकन और भुगतान पूरी तरह से स्वचालित तरीके से होगा। फीस, परिसमापन स्तर और यहां तक कि आपातकालीन प्रोटोकॉल बाहरी इनपुट के आधार पर स्वायत्त रूप से प्रबंधित किया जाएगा, जिससे विकेंद्रीकृत वित्त (DeFi) बहुत अधिक मजबूत और अनुकूलनीय हो जाएगा।

BCN: क्या केंद्रीकृत से विकेंद्रीकृत AI में संक्रमण से मौजूदा प्रणालियों के किसी भी फायदे का नुकसान होता है? और विकेंद्रीकृत AI की ज्ञात सीमाएँ क्या हैं?

AC: जबकि विकेंद्रीकृत AI कई लाभ लाता है, हमें यह स्वीकार करना चाहिए कि केंद्रीकृत AI प्रणालियों में अब भी कुछ ताकतें हैं, विशेष रूप से प्रदर्शन और बुद्धिमत्ता के मामले में। क्लोज्ड-सोर्स मॉडल, बड़े कॉर्पोरेट संसाधनों के समर्थन के साथ, आम तौर पर अभी भी ओपन-सोर्स विकल्पों से अधिक उन्नत और तेज होते हैं। हालांकि, केंद्रीकृत AI पारदर्शिता की कमी रखता है, जिससे आउटपुट पर पूरी तरह से विश्वास करना मुश्किल हो जाता है।

विकेंद्रीकृत AI, दूसरी तरफ, अधिक पारदर्शिता, सुरक्षा और दृष्टिकोण की विविधता प्रदान करता है। कई मॉडल और सत्यापनकर्ताओं को निर्णय लेने में भाग लेने की अनुमति देकर, विकेंद्रीकृत AI पूर्वाग्रह या हेरफेर के जोखिम को कम करता है। लेकिन यह केंद्रीकृत प्रणालियों की तुलना में धीमा और कम कुशल भी हो सकता है। इस मामले में, प्रदर्शन बढ़ी हुई सुरक्षा और विश्वसनीयता की कीमत है।

GenLayer में, हम इस विविधता का स्वागत करते हैं। हमारे नेटवर्क में सत्यापनकर्ता विभिन्न AI मॉडल – ओपन या क्लोज्ड-सोर्स – चला सकते हैं। विभिन्न मॉडलों के दृष्टिकोणों को मिलाकर, हम एक अधिक सुरक्षित और विश्वसनीय प्रणाली बनाते हैं। यह विकेंद्रीकृत सिस्टम में विश्वास बनाने के लिए महत्वपूर्ण है, जहाँ सटीकता और निष्पक्षता प्रमुख होती है।

BCN: जैसा कि ब्लॉकचेन और AI प्रौद्योगिकियाँ ने निकट होती हैं, उन उभरती विकेंद्रीकृत अनुप्रयोग डेवलपर्स के लिए आपके पास क्या सलाह है जो नवीन समाधान बनाने के लिए प्रयासरत हैं?

AC: मेरी सलाह डेवलपर्स को, और वास्तव में किसी भी को, दोहरी है: अनुकूलनीय बने रहें और निरंतर सीखने को अपनाएँ। AI और ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकियाँ जिस दर से विकसित हो रही हैं, वह पागलपन की हद तक तेज है। आज जो संभव है, वह एक वर्ष के अ