В середине 1400-х годов изобретение печатного пресса Гутенберга положило начало настоящей революции в распространении знаний и информации. Это позволило ломать монополию на письменное слово, расширить грамотность и изменить статус-кво в образовании и обществе. Сегодня подобный перелом в истории происходит благодаря децентрализованному искусственному интеллекту — технологии, которая обещает сделать доступ к искусственному интеллекту (ИИ) открытым и под управлением самих пользователей. Децентрализованный искусственный интеллект, или DeAI, разрушает устоявшиеся модели централизованного контроля в области ИИ, предоставляя сообществам, организациям и отдельным людям возможность самостоятельно создавать, настраивать и управлять собственными интеллектуальными системами. Эта новая парадигма выводит искусственный интеллект из-под жесткого контроля нескольких крупных компаний и открывает дверь для глобального сотрудничества и локальных инноваций.
На сегодняшний день большинство популярных ИИ-платформ работают как закрытые экосистемы. Исходные веса моделей скрываются, потоки данных находятся под контролем провайдеров, а решения принимаются через закрытые API-интерфейсы. Такое положение вещей приводит к зависимости от определенных корпораций, которые диктуют развитие технологий и определяют, кому и в каком виде доступен искусственный интеллект. В свою очередь закрытость централизованных систем порождает целую массу проблем. Узкий доступ ограничивает разнообразие взглядов и моделей поведения, что приводит к предвзятости в решениях и ошибочным результатам, вплоть до неправомерных судебных разбирательств.
Прозрачность и подотчетность в таких системах зачастую отсутствуют, что влияет на доверие пользователей и вызывает множество этических вопросов. С другой стороны, децентрализация ИИ предусматривает встроенную в саму архитектуру систему общественного блага и открытости. Это означает, что алгоритмы и данные можно будет проверять, тестировать и изменять, что увеличит уровень доверия и позволит развивать технологии с учетом интересов сообщества, а не корпоративных приоритетов. Важным аспектом DeAI является возможность локализации и адаптации моделей на уровне регионов и конкретных сообществ. Благодаря возможности запускать модели на локальных устройствах, использованию локальных данных и низкой зависимости от интернета или коммерческих лицензий, децентрализованные системы открывают новые горизонты для малоразвитых и удаленных регионов.
Примером служат фермеры в Индии, которые используют голосовых помощников, обученных в местных диалектах, для планирования сельскохозяйственных циклов. Учителя в Сьерра-Леоне с помощью чат-ботов в мессенджерах с низким уровнем передачи данных получают актуальную помощь для подготовки уроков. В сельской Гватемале акушерки применяют приложения на смартфонах с ИИ для мониторинга состояния плода прямо на дому, что значительно улучшает качество медицинской помощи в труднодоступных районах. Вся эта технология становится доступной людям, которые ранее были исключены из глобального технологического развития, что создает новые возможности для включения и развития. Появление простых инструментов и обучающих материалов позволяет практически каждому заинтересованному создавать собственных ИИ-агентов без спецнавыков программирования.
Для более продвинутых пользователей доступны как визуальные среды разработки, так и открытые исходные коды, что снижает барьеры для входа и делает процесс более демократичным. Бизнес-сообщество также вовлечено в эту трансформацию. Ритейлеры используют небольшие специализированные модели для оптимизации логистики, компании кастомизируют открытые модели под свои нужды, а рынок децентрализованных приложений быстро растет и приобретает вес, потенциально конкурируя с популярными направлениями в криптоэкономике, такими как DeFi и игровые платформы. Стоит отметить, что децентрализация ИИ изменяет не только техническую сторону, но и философию развития искусственного интеллекта. Она затрагивает вопросы этики, управления и глобального доступа к передовым технологиям.
В то время как одни эксперты выступают за жесткий централизованный контроль для обеспечения безопасности и ответственности, другие, наоборот, подчеркивают необходимость многообразия взглядов и адаптации под разные культурные и экономические контексты. Это идеологическое разделение отражается в подходах к развитию искусственного интеллекта и формирует разные модели риска и ответственности. Децентрализованные системы, благодаря своей открытости и прозрачности, предоставляют сообществам возможность самостоятельно вырабатывать этические нормы и стандарты, что способствует более устойчивому и многофакторному развитию технологий. Сравнимая аналогия с историческим Возрождением здесь уместна. Как появление печатного пресса привело к расширению доступа к знаниям и смене парадигм в обществе, так децентрализация искусственного интеллекта открывает возможности для гораздо большей вовлеченности, разнообразия и локализации интеллектуальных систем, изменяя не только технологии, но и саму культуру взаимодействия с ними.
