Как децентрализованный ИИ и нулевые доказательства знаний демонтируют вычисления В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью нашего повседневного生活. Он открывает новые возможности в бизнесе, медицине, образовании и многих других сферах. Однако, с ростом популярности ИИ возникают также опасения по поводу его централизации. Многие крупные компании, такие как Google и Microsoft, контролируют большинство вычислительных ресурсов, необходимых для тренировки и развертывания ИИ моделей. Такое положение дел создает риски злоупотребления властью и недостатка доступа к технологиям для малых разработчиков и стартапов.
В этом контексте концепции децентрализованного ИИ и нулевых доказательств знаний (ZKP) могут сыграть ключевую роль в демократизации вычислительных ресурсов. Децентрализованный ИИ представляет собой систему, в которой вычислительные процессы по обучению и внедрению ИИ распределены между множеством узлов, а не сосредоточены в руках нескольких крупных поставщиков. Эта концепция не только помогает избежать централизации, но и приносит множество преимуществ, включая устойчивость к цензуре, доступность ресурсов и снижение затрат. Однако, несмотря на свою привлекательность, децентрализованный ИИ сталкивается с высокими требованиями к безопасности и интеграции шифрования. Наличие открытых моделей ИИ, как это обсуждалось в недавнем письме Марка Цукерберга о необходимости большого применения открытых исходных кодов, является важным шагом к обеспечению независимости и доступности ИИ.
Но даже при наличии открытых моделей, в децентрализованных системах необходимо создать дополнительные меры защиты, которые предотвратят незаконный доступ и утечку конфиденциальной информации. Это создает интересные возможности для исследователей и разработчиков, которые этим занимаются. Одной из ключевых технологий, которые могут поддерживать децентрализованный ИИ, являются нулевые доказательства знаний. Эта криптографическая методология позволяет одной стороне, называемой доказателем, убедить другую сторону, верификатор, в истинности заблуждения, не раскрывая при этом никаких деталей этого заблуждения, кроме его истинности. Хотя в настоящее время нулевые доказательства знаний могут быть слишком ресурсоемкими для распространения, они могут стать основой для повышения уровня доверия к децентрализованным вычислительным системам.
Сильно централизованные системы требуют значительных вычислительных ресурсов для обучения ИИ моделей. Это создает барьер для доступа к ИИ для малых компаний и разработчиков. Однако с помощью нулевых доказательств стало возможно задействовать неиспользуемые ресурсы на потребительских устройствах. Например, обычный ноутбук или даже смартфон могут участвовать в тренде ИИ, используя свой свободный вычислительный потенциал и получая за это вознаграждение в виде токенов. Несколько компаний на данный момент разрабатывают технологии, которые позволят использовать децентрализованные вычисления, основанные на потребительском оборудовании.
Такие проекты, как Gensyn и Inference Labs, стремятся создать системы, в которых неиспользуемые вычислительные ресурсы могут быть быстро интегрированы в сеть, чтобы поддерживать и обучать ИИ. Эффективное распределение вычислительных ресурсов не только увеличит доступность ИИ, но и позволит малым разработчикам тестировать и обучать свои собственные модели в условиях, схожих с теми, что предоставляет промышленная облачная вычислительная инфраструктура. Однако в децентрализованных системах всегда есть риск. Распределение данных клиентов между множеством узлов может создать уязвимости в безопасности. Нападающие могут попытаться создать свой собственный узел и анализировать его вычисления или перехватывать данные во время передачи.
Эти риски требуют продуманных механизмов аудита и проверки вычислительных процессов, чтобы гарантировать, что все узлы действуют в соответствии с протоколом. Разработка этих систем требует не только технологической экспертизы, но и внедрения нового типа доверия между участниками сети. Нулевые доказательства знаний могут помочь в создании таких систем, предоставляя механизм проверки для узлов без необходимости доверять центральной структуре. Применение ZKP в децентрализованных вычислениях могло бы снизить риски, связанные с несанкционированным доступом и обеспечением правильности выполнения вычислений. С точки зрения инвестирования, понимание ценности и проблем децентрализованных ИИ-систем становится все более важным.
Инвесторы должны внимательно отслеживать, как команды решают вопросы защиты вычислений узлов и сетевой надежности. Как мы видели в ряде успешных децентрализованных проектов, такая демократизация происходит постепенно, и наличие четкого плана по достижению этой цели немаловажно. В заключение, децентрализованный ИИ и нулевые доказательства знаний могут стать важными шагами на пути к демократизации вычислений. Эти технологии позволят открыть доступ к ИИ для более широкого круга пользователей, обеспечивая при этом защиту от монополий и ограничений. Мы стоим на пороге новой эры, в которой вычислительные ресурсы станут доступными для всех, и это, в свою очередь, откроет огромные возможности для инноваций и развития в различных областях нашей жизни.
Действительное понимание и использование этих технологий создаст основу для открытых, доступных и свободных вычислительных систем в будущем.
