Ветеран Крипто утверждает, что децентрализованный ИИ снижает риски предвзятости и манипуляций

Риски, связанные с централизованными моделями ИИ

Кастеллана сказал, что он видит, как разработчики создают приложения, которые принимают автономные и основанные на данных решения без вмешательства человека, потенциально позволяя существование ИИ-оракулов без зависимости от централизованных посредников. Эта способность, по его мнению, революционизирует всё, от страховых контрактов до управления цепочками поставок.

Хотя Кастеллана, серийный предприниматель и ветеран индустрии криптовалют, признаёт преимущества централизованного ИИ, он подчеркивает отсутствие прозрачности, которое, как он сказал, подрывает доверие к их результатам. Децентрализованный ИИ, напротив, позволяет участвовать нескольким моделям и валидаторам, тем самым снижая риски предвзятости и манипуляций.

Кастеллана также изучает будущее ИИ и блокчейна, подчеркивая важность быть в курсе этих развивающихся технологий. Ниже приведены ответы соучредителя Yeager.ai на все отправленные вопросы.

Bitcoin.com News (BCN): Большинство моделей ИИ сегодня зависят от данных, хранящихся на централизованных серверах. Теперь благодаря появлению блокчейн-технологий мы видим, как децентрализованная волна ИИ набирает силу. Ради наших читателей, не могли бы вы объяснить разницу между централизованным и децентрализованным ИИ?

Альберт Кастеллана (AC): Разделение между централизованным и децентрализованным ИИ определяется тремя основными аспектами: кто обучает модели, кто выполняет выводы и какова природа самих моделей. Когда мы думаем о децентрализации ИИ: обучение моделей — очень сложная и дорогая задача, что затрудняет её выполнение для небольших команд, но некоторые компании, такие как Meta, решили открыть исходный код; выполнение моделей действительно трудно в распределённой среде, поэтому ведётся огромная работа над системами доказательства вывода, которые позволяют проверять правильность выполнения.

Однако для создания децентрализованных приложений необходимо децентрализовывать не только вычисления, но и принятие решений. Каждая модель централизована сама по себе; со своими собственными предубеждениями, особенностями и пониманием мира. Они непрозрачны и трудны для аудита. Таким образом, полагаться на одну модель для принятия решений означает иметь централизованную модель.

За Genlayer, мы стремимся децентрализовать принятие решений, вовлекая несколько моделей и используя блокчейн для достижения консенсуса, который позволяет согласовывать результаты субъективных задач. Представьте себе переход от системы с одним судьёй к системе с несколькими судьями или даже жюри, где разные перспективы объединяются для создания более точного и справедливого результата. Это демократизирует ИИ и уменьшает риски единой точки отказа или предвзятости.

BCN: Восход децентрализованных технологий подчеркнул слабости централизованных систем, особенно в таких областях, как конфиденциальность данных и безопасность. Учитывая эти проблемы, должны ли пользователи интернета, которые взаимодействуют с ИИ-решениями, сознательно или неосознанно, беспокоиться о возможных рисках, связанных с использованием таких решений?

AC: За эти годы мы видели, как большинство пользователей выбирают полезность вместо приватности, часто не понимая, от чего они отказываются. Многие соглашаются на компромисс, жертвуя личными данными в обмен на удобство использования услуг, которые упрощают их повседневную жизнь.

С ИИ эта проблема сначала ухудшится, а затем улучшится. Чем лучше станет ИИ, тем больше информации мы захотим с ним делиться. Однако чем более децентрализованной станет технология, частично благодаря ИИ, тем больше у нас будет контроля над нашими данными.

Если мы хотим ускорить этот процесс, нам нужно просвещать общественность, способствовать использованию инструментов с открытым исходным кодом и продвигать децентрализованный ИИ.

BCN: Некоторые аналитики считают, что внедрение ИИ в блокчейн может решить многочисленные проблемы для разработчиков и пользователей. Можете ли вы подробно рассказать о потенциальных преимуществах и возможностях, которые ИИ предлагает разработчикам, создающим следующее поколение децентрализованных приложений?

AC: ИИ приносит уровень автономии и интеллекта, который может помочь блокчейн-приложениям (dApps) эволюционировать за пределы простых статических контрактов. Возможность интеграции ИИ в блокчейн позволяет гораздо более субъективное принятие решений, что открывает двери для совершенно новых случаев использования.

Для разработчиков это означает возможность создавать приложения, которые принимают автономные, основанные на данных решения в реальном времени без вмешательства человека. Например, рынки прогнозов могут использовать ИИ для непрерывного анализа внешних данных и более точного урегулирования результатов. Точно так же приложения децентрализованных финансов (DeFi) могут извлечь выгоду из динамического принятия решений, таких как регулировка процентных ставок или ликвидных пулов на основе реальных данных.

ИИ также позволяет создать интеллигентные оракулы — системы, которые подключают блокчейн-контракты к источникам данных за пределами блокчейна, без необходимости в централизованном посреднике. Это может революционизировать всё, от страховых контрактов до управления цепочками поставок, позволяя более точное и автономное принятие решений.

BCN: Yeager.ai разрабатывает Genlayer, блокчейн на базе ИИ, который вводит интеллектуальные контракты. Можете ли вы кратко объяснить эту концепцию и привести примеры новых случаев использования, которые становятся возможными благодаря Genlayer и которые на данный момент сложно или невозможно реализовать на существующих блокчейнах?

AC: С GenLayer мы сосредоточены на расширении возможностей децентрализованных приложений (dApps), интегрируя ИИ-технологии непосредственно в блокчейн на уровне консенсуса. Мы вводим концепцию интеллектуальных контрактов, которые являются шагом вперёд по сравнению с традиционными умными контрактами. Традиционные умные контракты статичны — они могут выполнять только то, что было явно закодировано в них, и они требуют детерминированных входных данных. Они также ограничены в своей способности обрабатывать субъективные задачи, такие как распознавание естественного языка или изображений.

GenLayer меняет это, создавая динамический механизм консенсуса, где валидаторы — каждый из которых подключен к различной Большой Языковой Модели (LLM) — сотрудничают для обработки недетерминированных входных данных, таких как данные из интернета, естественный язык или даже мультимедиа. Это позволяет нам создавать dApps, которые могут действительно взаимодействовать с внешним миром.

Возможные случаи использования широки: Децентрализованные Автономные Организации (DAO) будут работать независимо, получая данные из реального мира без зависимости от централизованных оракулов. Параметрическое страхование станет экономически эффективным, поскольку разрешение будет быстрым и дешёвым. Рынки прогнозов будут работать в реальном времени, без человеческого надзора. Контракты, основанные на производительности, будут депонированы, оценены и оплачены полностью автоматически. Комиссии, уровни ликвидации и даже протоколы экстренного реагирования будут управляться автономно на основе внешних данных, делая децентрализованные финансы (DeFi) более надёжными и адаптируемыми.

BCN: Умышленно ли переход от централизованного к децентрализованному ИИ устраняет какие-либо преимущества существующих систем? И какие известные ограничения у децентрализованного ИИ?

AC: Хотя децентрализованный ИИ приносит много преимуществ, мы должны признать, что у централизованных систем ИИ есть свои сильные стороны, особенно в отношении производительности и интеллекта. Закрытые модели, поддерживаемые огромными корпоративными ресурсами, всё ещё, как правило, более продвинуты и быстрее, чем альтернативы с открытым исходным кодом. Однако централизованный ИИ не обладает прозрачностью, что делает трудным полное доверие результатам.

Децентрализованный ИИ, с другой стороны, предлагает большую прозрачность, безопасность и разнообразие мнений. Позволяя нескольким моделям и валидаторам участвовать в принятии решений, децентрализованный ИИ снижает риск предвзятости или манипуляций. Но он также может быть медленнее и менее эффективен по сравнению с централизованными системами. Производительность является компромиссом за большую безопасность и надёжность в этом случае.

В GenLayer мы приветствуем это разнообразие. Валидаторы в нашей сети могут использовать различные модели ИИ — как с открытым исходным кодом, так и закрытые. Объединяя перспективы различных моделей, мы создаём систему, которая более безопасная и надёжная. Это важно для создания доверия в децентрализованных системах, где точность и справедливость являются основными.

BCN: По мере того как технологии блокчейн и ИИ сходятся, какой совет вы можете дать будущим разработчикам децентрализованных приложений, стремящимся создать инновационные решения?

AC: Мой совет разработчикам, и на самом деле всем, двоякий: оставайтесь гибкими и принимайте непрерывное обучение. Темп, с которым развиваются технологии ИИ и блокчейн, поразителен. То, что возможно сегодня, может устареть уже через год, поэтому крайне важно постоянно учиться и быть в курсе технологических достижений.

Также, роль разработчика меняется. Скоро программирование будет больше о координации систем, чем о написании строк кода. Вы будете управлять различными моделями ИИ, децентрализованными системами и интерфейсами. Думайте об этом как о дирижировании оркестром — каждая часть системы должна работать вместе гармонично, и ваша работа будет заключаться в том, чтобы это обеспечить.

И наконец, не бойтесь экспериментировать с новыми технологиями. Прелесть работы в столь быстро развивающейся сфере заключается в том, что существует множество возможностей для инноваций. Некоторые из этих возможностей будут приходить и уходить быстро, поэтому будьте готовы воспользоваться ими, когда они появятся.

Какие ваши мысли об этом интервью? Поделитесь своим мнением в разделе комментариев ниже.