В истории человечества эпоха Ренессанса стала переломным моментом, когда книги перестали находиться под контролем узкой элиты, а знания и идеи распространились среди широкой публики. Сегодня мы на пороге новой революции, которую возрождает децентрализованный искусственный интеллект — DeAI. Эта технология открывает двери в мир интеллектуальных систем, создаваемых и управляемых сообществами по всему миру, разрушая монополию традиционных централизованных корпораций и трансформируя наше отношение к знаниям и технологиям. Современный искусственный интеллект в основном сосредоточен в руках нескольких крупных компаний, которые контролируют модели, данные и алгоритмы. Это создает узкие места и ограничивает возможности развития и внедрения AI-технологий.
Закрытые системы не только препятствуют инновациям, но и порождают искажения, отсутствие прозрачности и даже ошибочные решения, что может иметь серьезные социальные последствия. Например, случаи неправильных арестов, основанных на ошибочных данных, подчёркивают риски центрального управления искусственным интеллектом. В отличие от централизованных платформ, децентрализованный ИИ предлагает кардинально иной подход. DeAI предоставляет возможность локальной адаптации и настройки моделей искусственного интеллекта с использованием региональных данных, что позволяет создавать более релевантные и точные решения для конкретных сообществ и отраслей. Такие инструменты не зависят от пропускной способности сети, коммерческих лицензий или одобрения крупных компаний.
Они функционируют и при минимальном интернет-доступе, что имеет огромное значение для районов с ограниченными ресурсами. Примеры использования децентрализованных AI-систем уже можно найти по всему миру. В Индии фермеры используют голосовые помощники на родных диалектах для планирования сельскохозяйственных циклов, что улучшает урожайность и снижает риски. В Сьерра-Леоне учителя получают помощь от AI-чатботов через приложения с низким использованием данных, что повышает качество образования и делает его более доступным. В Гватемале акушерки применяют AI-смартфон-приложения для оценки здоровья плода во время домашних визитов, что значительно улучшает качество медицинской помощи в районах с низким уровнем инфраструктуры.
Все эти проекты создаются сообществами, которые ранее были исключены из глобальных технологических процессов. Сегодня создание AI-агента становится простым благодаря обучающим материалам, которые позволяют любому желающему создавать функциональные интеллектуальные системы без глубокого знания программирования. Для более технически подготовленных пользователей доступны платформы с визуальными и кодовыми инструментами разработки. Барьеры для входа сокращаются, что стимулирует развитие новых инноваций и расширяет круг участников процесса создания искусственного интеллекта. Не только малые сообщества выигрывают от DeAI.
Крупные компании начинают использовать децентрализованные модели для улучшения логистики и персонализации внутренних процессов. Ритейлеры обучают небольшие модели на собственных данных о транзакциях, а предприятия адаптируют открытые модели для нужд своего бизнеса. Согласно аналитике DappRadar, децентрализованные AI-приложения быстро набирают популярность, и уже могут бросить вызов таким секторам Web3, как DeFi и игровые проекты. Важной особенностью децентрализованного искусственного интеллекта становится его адаптивность и локализация. Интеллект становится менее абстрактным, приобретая конкретное применение в реальных условиях.
Такое развитие способствует появлению новых моделей взаимодействия человека и технологии, делая искусственный интеллект частью повседневной жизни в самых разных культурах и сообществах. На фоне быстрого роста DeAI ведется интенсивное обсуждение внутри профессионального сообщества. Главным возражением против децентрализации является опасение, что она приведет к распространению недостоверной информации и нестабильности. Однако история показывает, что внедрение новых технологий всегда вызывает сопротивление. Когда в XV веке Иоганн Гутенберг создал печатный пресс, многие опасались появления непроверенных текстов и социальных конфликтов.
В итоге это привело к развитию науки, повышению уровня грамотности и более активному участию общества в интеллектуальном диалоге. Децентрализация искусственного интеллекта делает системы прозрачными и поддающимися контролю. Открытые модели можно изучать и улучшать, а локальные сообщества устанавливать собственные этические нормы и правила использования AI. В отличие от централизованных решений, где ценности и видение обеспечиваются небольшим числом игроков, децентрализованные системы дают возможность отражать разнообразие культур, взглядов и потребностей. В этой дискуссии ярко выражены две идеологические позиции.
С одной стороны, ведущие сторонники централизованного подхода, такие как Дарио Амодеи из Anthropic, утверждают, что ответственность и безопасность AGI (искусственного общего интеллекта) требует строгого контроля и централизованного управления. С другой стороны, такие как Бен Гёрцель из SingularityNET, подчеркивают риски однообразия и ограниченности взглядов при централизованном развитии, выступая за открытую, совместную и локально адаптируемую эволюцию интеллектов. Эти разногласия влияют на стратегии развития AI, модели управления рисками и доступ к технологии во всем мире. Централизованные платформы фокусируются на стандартизации и контроле, тогда как децентрализованные системы обеспечивают гибкость и более широкий спектр применений в разных отраслях и культурах. Такая гибкость уже способствует формированию новых рынков и институтов.
Возрождение Ренессанса в эпоху искусственного интеллекта становится не только технологическим, но и социальным процессом. Ключевым вопросом становится, кто получает право создавать и использовать интеллект. Чем больше возможностей переходит в руки общественности, тем более устойчивым и представительным становится искусственный интеллект. Создается движение в сторону отказа от закрытых API, роста инвестиций в суверенные инфраструктуры и появления моделей, созданных сообществами, особенно в регионах с ограниченным доступом к технологиям крупных компаний. На данном этапе переход от централизованных AI-систем к децентрализованным только набирает обороты, и многое зависит от выбора разработчиков, инвесторов и пользователей.
