Veteran Kripto Menyatakan AI Terdesentralisasi Mengurangi Risiko Bias dan Manipulasi

Risiko yang Terkait Dengan Model AI Terpusat

Castellana mengatakan bahwa ia membayangkan pengembang menciptakan aplikasi yang membuat keputusan secara autonom dan berbasis data tanpa intervensi manusia, yang berpotensi memungkinan oracle bertenaga AI tanpa bergantung pada perantara terpusat. Kemampuan ini, katanya, akan merevolusi segalanya mulai dari kontrak asuransi hingga manajemen rantai pasokan.

Sementara Castellana, seorang pengusaha serial dan veteran industri kripto, mengakui keunggulan AI terpusat, ia menyoroti kurangnya transparansi yang ia katakan merusak kepercayaan terhadap keluaran mereka. AI terdesentralisasi, sebaliknya, memungkinkan banyak model dan validator untuk berpartisipasi sehingga mengurangi risiko bias dan manipulasi.

Castellana juga mengeksplorasi masa depan AI dan blockchain, menekankan pentingnya tetap terinformasi tentang teknologi yang terus berkembang ini. Berikut adalah jawaban co-founder Yeager.ai untuk semua pertanyaan yang dikirim.

Bitcoin.com News (BCN): Sebagian besar model AI saat ini bergantung pada data yang disimpan di server terpusat. Sekarang berkat munculnya teknologi blockchain, kita menyaksikan gelombang AI terdesentralisasi menjadi lebih kuat. Demi pembaca kami, dapatkah Anda menjelaskan perbedaan antara AI terpusat dan terdesentralisasi?

Albert Castellana (AC): Pemisahan antara AI terpusat dan terdesentralisasi ditentukan oleh tiga aspek utama: siapa yang melatih model, siapa yang menjalankan inferensi, dan sifat model itu sendiri. Ketika berpikir tentang desentralisasi AI: melatih model adalah tugas yang sangat kompleks dan mahal, yang membuatnya sulit bagi tim kecil untuk membuatnya, tetapi beberapa perusahaan seperti Meta telah memutuskan untuk membuka sumber model mereka; menjalankan model sangat sulit dengan cara terdistribusi, sehingga banyak pekerjaan sedang dilakukan pada sistem bukti inferensi yang memungkinkan untuk memverifikasi bahwa eksekusi dilakukan dengan benar.

Namun, untuk menciptakan aplikasi terdesentralisasi, bukan hanya komputasi yang perlu didesentralisasi, tetapi juga pengambilan keputusan. Setiap model terpusat dalam dirinya sendiri; dengan biasnya sendiri, fitur-fiturnya, dan pemahamannya tentang dunia. Opaque dan sulit untuk diaudit. Jadi, saat membuat keputusan, mengandalkan satu model, berarti memiliki model terpusat.

Di Genlayer, kami bertujuan untuk mendesentralisasi pengambilan keputusan dengan melibatkan banyak model, dan memanfaatkan blockchain untuk mencapai konsensus yang memungkinkan mereka untuk menyetujui hasil dari tugas-tugas subjektif. Anggap saja seperti bergerak dari sistem dengan satu hakim ke sistem dengan banyak hakim atau bahkan juri, di mana berbagai perspektif bekerja sama untuk menghasilkan hasil yang lebih akurat dan adil. Ini mendemokratisasi AI dan mengurangi risiko titik kegagalan tunggal atau bias.

BCN: Kebangkitan teknologi terdesentralisasi telah menyoroti kelemahan sistem terpusat, terutama di bidang privasi data dan keamanan. Mengingat kekhawatiran ini, haruskah pengguna internet yang berinteraksi dengan solusi AI, dengan sengaja atau tidak sengaja, khawatir tentang risiko potensial yang terkait dengan penggunaan solusi tersebut?

AC: Selama bertahun-tahun, kita telah melihat bagaimana sebagian besar pengguna memilih utilitas daripada privasi, seringkali tanpa pemahaman yang jelas tentang apa yang mereka korbankan. Banyak yang menerima trade-off dengan menyerahkan data pribadi sebagai imbalan untuk kenyamanan menggunakan layanan yang menyederhanakan kehidupan sehari-hari mereka.

Dengan AI, masalah ini akan pertama kali menjadi jauh lebih buruk, lalu membaik. Semakin baik AI menjadi, semakin banyak informasi yang ingin kita bagikan dengannya. Namun, semakin baik teknologi terdesentralisasi menjadi, sebagian berkat AI, semakin kita bisa mendapatkan kembali kontrol atas data kita.

Jika kita ingin mempercepat prosesnya, kita perlu mendidik publik, mendorong alat open-source, dan mendorong AI terdesentralisasi.

BCN: Beberapa analis percaya bahwa penerapan AI dalam blockchain dapat mengatasi banyak tantangan bagi pengembang dan pengguna. Dapatkah Anda menjelaskan lebih lanjut tentang potensi manfaat dan peluang yang ditawarkan AI kepada pengembang yang membangun generasi berikutnya dari aplikasi terdesentralisasi?

AC: AI menghadirkan tingkat otonomi dan kecerdasan yang dapat membantu aplikasi blockchain (dApps) berkembang melampaui kontrak statis yang sederhana. Kemampuan untuk mengintegrasikan AI ke dalam blockchain memungkinkan pengambilan keputusan yang jauh lebih subjektif, yang membuka pintu untuk kasus penggunaan yang sepenuhnya baru.

Bagi pengembang, ini berarti kemampuan untuk menciptakan aplikasi yang membuat keputusan autonom, berbasis data secara real-time tanpa intervensi manusia. Contohnya, pasar prediksi dapat menggunakan AI untuk terus menganalisis data eksternal dan menyelesaikan hasil dengan lebih akurat. Demikian pula, aplikasi keuangan terdesentralisasi (DeFi) dapat mendapatkan manfaat dari pengambilan keputusan dinamis, seperti menyesuaikan tingkat bunga atau kolam likuiditas berdasarkan data dunia nyata.

AI juga memungkinkan orakl yang cerdas—sistem yang menghubungkan kontrak blockchain ke sumber data di luar blockchain—tanpa perlu perantara terpusat. Ini bisa merevolusi segala sesuatu mulai dari kontrak asuransi hingga manajemen rantai pasokan dengan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih akurat dan autonom.

BCN: Yeager.ai sedang mengembangkan Genlayer, sebuah blockchain bertenaga AI yang memperkenalkan kontrak cerdas. Bisakah Anda menjelaskan konsep ini dan menggambarkan kasus penggunaan baru yang diizinkan oleh Genlayer yang saat ini sulit atau tidak mungkin di blockchain yang ada?

AC: Dengan GenLayer, kami fokus pada memperluas apa yang mungkin dengan aplikasi terdesentralisasi (dApps) dengan mengintegrasikan teknologi AI langsung ke dalam blockchain, di tingkat konsensus. Kami memperkenalkan konsep Kontrak Cerdas, yang merupakan langkah lebih jauh dari kontrak pintar tradisional. Kontrak pintar tradisional bersifat statis—mereka hanya dapat melakukan apa yang telah secara eksplisit dikodekan di dalamnya, dan mereka memerlukan input deterministik. Mereka juga terbatas dalam kemampuan mereka untuk memproses tugas-tugas subjektif seperti bahasa alami atau pengenalan gambar.

GenLayer mengubah itu dengan menciptakan mekanisme konsensus dinamis di mana validator—masing-masing terhubung ke model Bahasa Besar (LLM) yang berbeda—berkolaborasi untuk memproses input non-deterministik seperti data dari web, bahasa alami, atau bahkan multimedia. Ini memungkinkan kami untuk membangun dApps yang benar-benar dapat berinteraksi dengan dunia luar.

Kasus penggunaan potensial sangat luas: Organisasi Otonom Terdesentralisasi (DAO) akan beroperasi secara mandiri, menarik data dunia nyata tanpa bergantung pada orakl terpusat. Asuransi parametrik akan menjadi biaya efektif, karena penyelesaian akan menjadi cepat dan murah. Pasar prediksi akan berfungsi secara real-time, tanpa pengawasan manusia. Kontrak berbasis kinerja akan dipegang dengan jaminan, dievaluasi, dan dibayar dengan cara yang sepenuhnya otomatis. Biaya, tingkat likuidasi, dan bahkan protokol darurat akan dikelola secara autonom berdasarkan input eksternal, membuat keuangan terdesentralisasi (DeFi) jauh lebih kuat dan dapat beradaptasi.

BCN: Apakah transisi dari AI terpusat ke AI terdesentralisasi menghilangkan manfaat dari sistem yang ada? Dan apa saja keterbatasan yang diketahui dari AI terdesentralisasi?

AC: Meskipun AI terdesentralisasi membawa banyak manfaat, kita harus mengakui bahwa masih ada kekuatan dalam sistem AI terpusat, terutama dalam hal kinerja dan kecerdasan. Model sumber tertutup, dengan dukungan sumber daya perusahaan besar, biasanya masih lebih maju dan lebih cepat daripada alternatif open-source. Namun, AI terpusat kurang transparan, membuat sulit untuk sepenuhnya mempercayai keluaran mereka.

AI terdesentralisasi, di sisi lain, menawarkan transparansi yang lebih besar, keamanan, dan keragaman pendapat. Dengan memungkinkan banyak model dan validator untuk berpartisipasi dalam pengambilan keputusan, AI terdesentralisasi mengurangi risiko bias atau manipulasi. Namun, ini juga bisa lebih lambat dan kurang efisien dibandingkan dengan sistem terpusat. Kinerja adalah trade-off untuk keamanan dan reliabilitas yang lebih besar dalam kasus ini.

Di GenLayer, kami menyambut keragaman ini. Validator dalam jaringan kami dapat menjalankan berbagai model AI—open-source atau close-source. Dengan menggabungkan perspektif dari berbagai model, kami menciptakan sistem yang lebih aman dan dapat diandalkan. Ini penting untuk membangun kepercayaan dalam sistem terdesentralisasi, di mana akurasi dan keadilan adalah hal yang utama.

BCN: Saat teknologi blockchain dan AI bersatu, nasihat apa yang Anda miliki untuk pengembang aplikasi terdesentralisasi yang sedang muncul yang bertujuan untuk menciptakan solusi inovatif?

AC: Nasihat saya untuk pengembang, dan sebenarnya semua orang, adalah dua kali lipat: tetap adaptif dan rangkul pembelajaran berkelanjutan. Kecepatan di mana AI dan teknologi blockchain berkembang sangat cepat. Apa yang mungkin hari ini mungkin ketinggalan zaman dalam waktu satu tahun, jadi sangat penting untuk terus belajar dan tetap mengikuti kemajuan teknologi.

Juga, peran seorang pengembang sedang bergeser. Pengkodean akan segera lebih tentang mengatur sistem daripada menulis baris kode. Anda akan mengelola berbagai model AI, sistem terdesentralisasi, dan antarmuka. Pikirkan seperti memimpin sebuah orkestra—setiap bagian dari sistem perlu bekerja sama secara harmonis, dan pekerjaan Anda adalah memastikan itu terjadi.

Terakhir, jangan ragu untuk bereksperimen dengan teknologi yang sedang berkembang. Keindahan bekerja di ruang yang berkembang begitu cepat adalah bahwa ada banyak peluang untuk berinovasi. Beberapa dari peluang ini akan datang dan pergi dengan cepat, jadi bersiaplah untuk merebut mereka ketika mereka muncul.

Apa pendapat Anda tentang wawancara ini? Bagikan pendapat Anda di bagian komentar di bawah ini.