Desentralisasi AI: Paradigma baru kecerdasan buatan yang didorong oleh Blockchain
Kecerdasan buatan sudah ada di mana-mana, membantu kita menganalisis dokumen dengan cepat, melakukan brainstorming ide, menghasilkan konten yang dipersonalisasi, bahkan menjawab beberapa pertanyaan sensitif. Namun, meskipun fungsi AI sangat kuat, hal ini juga menimbulkan banyak kekhawatiran.
Saat ini, model AI yang dominan dikuasai oleh sedikit raksasa teknologi, dengan mekanisme operasi internal yang tidak transparan. Kita tidak dapat mengetahui sumber data pelatihan, proses pengambilan keputusan, serta siapa yang diuntungkan saat model diperbarui, dan pencipta sering kali tidak mendapatkan pengakuan dan imbalan yang semestinya. Bias secara perlahan meresap, sementara alat yang membentuk masa depan kita dikendalikan dalam kegelapan.
Oleh karena itu, orang-orang mulai meragukan arah perkembangan AI, khawatir akan kebocoran privasi, penyebaran informasi palsu, kurangnya transparansi, serta pelatihan AI dan distribusi keuntungan yang did monopolikan oleh segelintir perusahaan. Kekhawatiran ini mendorong permintaan akan sistem yang lebih transparan, lebih memperhatikan perlindungan privasi, dan lebih terbuka untuk partisipasi.
Desentralisasi AI(DeAI) memberikan pemikiran baru untuk memecahkan masalah ini. Sistem semacam itu mendesentralisasikan data, komputasi, dan tata kelola, membuat model AI lebih bertanggung jawab, lebih transparan, dan lebih inklusif. Kontributor dapat memperoleh imbalan yang adil, dan komunitas dapat bersama-sama memutuskan arah pengembangan alat-alat kuat ini. Beberapa platform blockchain telah mulai menyediakan infrastruktur untuk membangun sistem AI desentralisasi yang adil, yang akan melayani masyarakat luas, bukan hanya segelintir elit.
Esensi AI Desentralisasi dan Perbedaannya dengan AI Tradisional
Saat ini, sebagian besar sistem AI bersifat terpusat, di mana satu perusahaan mengendalikan seluruh proses pengumpulan data, pelatihan model, dan kontrol output. Model ini biasanya tidak menerima pengawasan publik, dan pengguna tidak dapat memahami proses pembangunan model dan potensi bias.
Dibandingkan dengan itu, AI desentralisasi mengadopsi arsitektur yang sepenuhnya berbeda. Data disimpan secara terdistribusi di berbagai node, model dikelola bersama oleh komunitas atau protokol, dan proses pembaruan berlangsung secara terbuka dan transparan. Dalam model ini, sistem dibangun melalui kolaborasi terbuka, dengan aturan yang jelas dan mekanisme insentif partisipasi, bukan dikendalikan oleh kotak hitam yang tertutup.
Sebagai contoh: AI tradisional seperti museum yang dikelola oleh yayasan pribadi, Anda dapat mengunjungi pameran, bahkan melihat data Anda digunakan, tetapi tidak dapat memutuskan bagaimana pameran diatur, dan tidak akan diakui atau mendapatkan imbalan atas kontribusi, proses pengambilan keputusan tidak transparan, sebagian besar informasi internal tidak diketahui.
Sementara itu, Desentralisasi AI seperti pameran seni terbuka yang dibangun bersama oleh komunitas global. Seniman, sejarawan, dan warga biasa bersama-sama menyumbangkan ide, berbagi data, dan berpartisipasi dalam perencanaan. Setiap kontribusi dapat dilacak dan transparan, kontributor mendapatkan imbalan karena meningkatkan pameran. Struktur ini membantu memperkuat perlindungan pengguna dan akuntabilitas, yang merupakan hal yang paling mendesak dibutuhkan di bidang AI saat ini.
Pentingnya AI Desentralisasi
Mode kontrol AI yang terpusat membawa masalah serius. Ketika sejumlah kecil perusahaan menguasai model, mereka dapat menentukan konten, cara berperilaku, dan hak akses dari pembelajaran model, yang dapat menyebabkan risiko berikut:
Kekuatan yang terlalu terpusat: Sedikit perusahaan mendominasi arah perkembangan AI, kurangnya pengawasan publik.
Bias algoritma: Data dan sudut pandang yang terbatas dapat menyebabkan sistem tidak adil dan eksklusif.
Pengguna kehilangan kontrol: orang-orang menyumbangkan data tetapi tidak memiliki hak untuk menentukan penggunaannya, dan tidak mendapatkan imbalan yang sesuai.
Inovasi terbatas: Kontrol terpusat membatasi diversifikasi dan ruang eksperimen model.
Desentralisasi AI membuka jalan untuk membangun sistem AI yang lebih transparan, adil, dan inovatif dengan mendistribusikan kepemilikan dan kontrol. Kontributor global dapat bersama-sama membentuk model, memastikan bahwa model tersebut mencerminkan perspektif yang lebih luas. Transparansi juga memainkan peran kunci, banyak sistem AI desentralisasi mengadopsi prinsip sumber terbuka, mempublikasikan kode dan metode pelatihan, memudahkan audit model, menemukan masalah, dan membangun kepercayaan.
Namun, AI sumber terbuka tidak selalu setara dengan desentralisasi. Model dapat bersumber terbuka tetapi tetap bergantung pada infrastruktur terpusat, atau kurang memiliki mekanisme perlindungan privasi. Kedua karakteristik inti yang sama adalah transparansi, aksesibilitas, dan partisipasi komunitas. Pengguna dapat berpartisipasi tanpa harus menyerahkan kontrol data mereka, sehingga lebih mungkin untuk berkontribusi secara aktif dan mendapatkan manfaat. Desentralisasi bukanlah obat mujarab, tetapi ia membuka kemungkinan untuk membangun sistem AI yang lebih sesuai dengan kepentingan publik dan mengurangi pengaruh perusahaan swasta.
Prinsip Kerja AI Desentralisasi
Desentralisasi AI menggunakan sistem terdistribusi untuk menggantikan kontrol terpusat, melakukan pelatihan, optimasi, dan penyebaran model dalam jaringan node independen, menghindari kegagalan titik tunggal, meningkatkan transparansi, dan mendorong partisipasi yang lebih luas.
Teknologi kunci yang mendukung Desentralisasi AI meliputi:
Pembelajaran Federasi: memungkinkan model AI untuk belajar data di perangkat lokal seperti ponsel, laptop (, tanpa mengunggah informasi sensitif ke server pusat, hanya berbagi pembaruan model. Ini melindungi privasi data dan juga mewujudkan pemrosesan terdistribusi.
Komputasi terdistribusi: Menyebarkan tugas pelatihan dan operasi model AI ke banyak mesin di jaringan, setara dengan ribuan komputer kecil yang membagi pekerjaan, meningkatkan kecepatan, efisiensi, skalabilitas, dan ketahanan.
Bukti Nol Pengetahuan ) ZKP (: alat kriptografi yang dapat memverifikasi data atau operasi tanpa mengungkapkan isi spesifik, memastikan keamanan dan kepercayaan sistem terdistribusi.
Blockchain dalam Desentralisasi AI
Sistem AI desentralisasi perlu mengoordinasikan tugas, melindungi data, dan memberikan imbalan kepada kontributor, Blockchain menyediakan infrastruktur kunci dalam hal ini:
Kontrak pintar: mengeksekusi aturan transparan yang telah ditetapkan secara otomatis, seperti pembayaran atau pembaruan model, tanpa intervensi manusia.
Orakel: Sebagai jembatan antara Blockchain dan dunia luar, menyediakan informasi nyata seperti cuaca, harga, atau data sensor.
Desentralisasi penyimpanan: Membiarkan data pelatihan dan file model disimpan secara terdistribusi di jaringan, lebih tahan terhadap pemalsuan, sensor, dan titik kegagalan tunggal dibandingkan dengan server tradisional.
Beberapa platform Blockchain memiliki arsitektur unik yang mendukung sistem ini, memungkinkan jaringan yang berbeda untuk fokus pada tugas yang berbeda seperti privasi, komputasi, dan tata kelola, sambil tetap mempertahankan interoperabilitas. Desain modular membuat AI Desentralisasi lebih skalabel, fleksibel, aman, dan efisien. Setiap komponen dioptimalkan untuk fungsi tertentu, sambil dapat bekerja sama.
Keuntungan AI Desentralisasi
Desentralisasi AI bukan hanya perubahan teknologi, tetapi juga perubahan nilai. Ini membangun sistem yang mencerminkan nilai-nilai bersama manusia seperti privasi, transparansi, keadilan, dan partisipasi, serta mewujudkan keuntungan berikut melalui desentralisasi:
Perlindungan privasi yang lebih baik: Teknologi seperti pembelajaran federasi, pelatihan lokal perangkat, dan bukti nol pengetahuan secara efektif melindungi privasi data.
Transparansi Terintegrasi: Sistem terbuka memudahkan audit, pelacakan keputusan, dan identifikasi bias.
Tata Kelola Bersama: Komunitas bersama-sama menetapkan aturan, mekanisme insentif, dan arah evolusi model.
Insentif ekonomi yang adil: Kontributor mendapatkan imbalan karena menyediakan data, perhitungan, atau perbaikan model.
Mengurangi bias: Kontributor yang lebih beragam membawa perspektif yang inklusif, mengurangi titik buta.
Ketahanan yang lebih kuat: tidak ada titik kegagalan tunggal, sistem lebih sulit untuk diserang atau ditutup.
Beberapa platform Blockchain dengan arsitektur modular mendukung keuntungan ini, jaringan yang berbeda dapat fokus pada privasi, komputasi, atau tata kelola, sambil mencapai kolaborasi yang mulus, membantu pengembangan besar-besaran AI Desentralisasi, tanpa mengorbankan keamanan, otonomi pengguna, atau kinerja.
Tantangan dan Keterbatasan
Meskipun potensi AI desentralisasi sangat besar, namun masih menghadapi banyak tantangan:
Skalabilitas: Pelatihan model besar memerlukan kekuatan komputasi yang sangat besar, dan koordinasi terdistribusi dapat menyebabkan penurunan kecepatan atau peningkatan kompleksitas.
Sumber daya komputasi yang intens: Model AI memang membutuhkan banyak sumber daya, dan operasi terdistribusi semakin meningkatkan tekanan bandwidth dan konsumsi energi.
Ketidakpastian regulasi: Perbedaan besar dalam peraturan di berbagai daerah, tanggung jawab sistem desentralisasi yang kompleks.
Fragmentasi: Kurangnya pengawasan terpusat dapat menyebabkan standar yang tidak seragam dan partisipasi yang tidak merata.
Keamanan dan Keandalan: Sistem yang tidak memerlukan kepercayaan masih rentan terhadap serangan, seperti manipulasi data, racun model, dll.
Pengalaman pengguna yang kompleks: mengelola kunci pribadi, mengoperasikan beberapa antarmuka, dan faktor lainnya menghambat penyebaran.
Ini semua adalah tantangan nyata yang ada, tetapi tidak mustahil untuk diatasi. Arsitektur modular dari beberapa platform blockchain menyediakan keamanan bersama yang kuat dan interoperabilitas asli, memungkinkan jaringan yang berbeda untuk fokus pada tantangan tertentu, sambil berkolaborasi dalam ekosistem, mendukung pertumbuhan yang bertanggung jawab dan berbagi risiko.
Aplikasi Praktis dari Desentralisasi AI
Desentralisasi AI telah melampaui tahap teori. Beberapa proyek Web3 sedang menunjukkan bagaimana kecerdasan terdistribusi mendorong pengembangan aplikasi di dunia nyata, dan beberapa platform blockchain memainkan peran kunci di dalamnya. Berikut adalah beberapa contoh proyek yang sedang membangun desentralisasi AI:
Acurast: Membuat orang biasa dapat mengubah perangkat yang tidak terpakai seperti ponsel menjadi bagian dari cloud yang aman dan desentralisasi. Pengguna dapat memperoleh imbalan dengan menyediakan daya komputasi yang tidak digunakan. Pengembang memanfaatkan sumber daya ini untuk menjalankan tugas yang sensitif terhadap privasi tanpa bergantung pada server perusahaan teknologi besar, sehingga menciptakan internet yang lebih memperhatikan privasi dan berorientasi pada manusia.
OriginTrail: Beroperasi berdasarkan grafik pengetahuan desentralisasi, menghubungkan dan mengorganisir data terpercaya di bidang rantai pasokan, pendidikan, dan lainnya. Ini mirip dengan basis fakta publik, di mana siapa pun dapat berkontribusi atau memverifikasi, tetapi tidak ada satu perusahaan pun yang dapat mengendalikannya. Ini membantu memverifikasi informasi seperti asal produk atau keaslian sertifikat tanpa bergantung pada lembaga terpusat.
Phala: Sedang membangun lapisan privasi untuk Web3. Ini memungkinkan pengembang menjalankan kontrak pintar dalam lingkungan komputasi rahasia, bahkan ketika aplikasi menggunakan data sensitif ) seperti informasi identitas atau kesehatan (, data ini tetap dapat dijaga kerahasiaannya. Ini dapat dianggap sebagai ruang kerja aman yang tidak dapat dilihat oleh pencipta aplikasi.
PEAQ: Menyediakan infrastruktur untuk ekonomi mesin, dengan memberi penghargaan kepada orang dan perangkat yang menyelesaikan tugas nyata, mendukung perkembangan infrastruktur fisik yang terdesentralisasi. Ini mirip dengan ekonomi gig versi mesin. Misalnya, robot mungkin mengisi daya mobil listrik, atau sensor melaporkan kualitas udara, keduanya dapat memperoleh imbalan melalui jaringan. PEAQ menyederhanakan proses koordinasi dan penghargaan untuk pekerjaan yang didorong oleh mesin ini.
Bittensor: Menciptakan pasar terbuka, model AI bersaing dan berkolaborasi di sini untuk memberikan output terbaik. Siapa pun dapat bergabung dengan jaringan, menyumbangkan kekuatan komputasi, melatih model, atau mengevaluasi kinerja. Sistem ini memberi imbalan kontribusi yang berharga melalui mekanisme insentif token, menciptakan ekonomi AI yang mandiri, tahan sensor, dan tidak bergantung pada kontrol terpusat.
![Apa itu AI Desentralisasi? Panduan Pemula untuk Kecerdasan yang Didorong oleh Blockchain])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f77d75250c04e62375c579910f6251b7.webp(
Kesimpulan
Desentralisasi AI bukan hanya inovasi teknologi, tetapi juga perubahan nilai. Ini menantang pandangan bahwa kecerdasan buatan harus dikendalikan oleh segelintir perusahaan, menawarkan alternatif yang lebih terbuka dan lebih bertanggung jawab. Sistem-sistem ini mendistribusikan kekuasaan, melindungi privasi, dan mengundang partisipasi global untuk secara bersama-sama membentuk alat yang mengubah dunia.
Teknologi Blockchain memungkinkan semua ini. Dengan mengoordinasikan pembaruan, melindungi data, dan memberikan penghargaan kepada kontributor, ia meletakkan dasar bagi sistem AI yang secara alami transparan. Beberapa platform blockchain juga menambahkan lapisan infrastruktur modular, memungkinkan jaringan yang dispesialisasi untuk menonjol dalam fungsi masing-masing, sambil tetap mendapatkan manfaat dari fitur bawaan, dan mempertahankan interoperabilitas yang mulus dalam ekosistem yang lebih luas. Fleksibilitas ini memungkinkan sistem AI desentralisasi untuk terus berkembang dan memperluas, tanpa mengorbankan keamanan, kinerja, atau otonomi pengguna.
Dari komputasi rahasia hingga manajemen data desentralisasi, beberapa ekosistem blockchain telah memiliki beberapa proyek yang menerapkan prinsip-prinsip ini, dan ini baru permulaan. AI desentralisasi diharapkan dapat membentuk arah pengembangan masa depan kecerdasan buatan, menjadikannya lebih terbuka, transparan, dan adil.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
12 Suka
Hadiah
12
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
NFTFreezer
· 7jam yang lalu
Saya tidak tahu berapa banyak pasang mata AI yang mengawasi saya.
Lihat AsliBalas0
BearMarketBuilder
· 9jam yang lalu
Mengapa raksasa monopoli begitu pandai dalam menggambar kue?
Lihat AsliBalas0
HodlTheDoor
· 08-10 12:50
Rumput, apakah kamu pikir web3 dapat menyelesaikan masalah monopoli?
Lihat AsliBalas0
MintMaster
· 08-10 12:46
Raksasa teknologi tidak mampu bermain
Lihat AsliBalas0
ProposalManiac
· 08-10 12:44
Tidak ada yang lebih dari satu putaran permainan desentralisasi kekuasaan... DAO juga tidak terlihat lebih baik dalam mengatur daripada raksasa.
Lihat AsliBalas0
SeasonedInvestor
· 08-10 12:38
Kapan perusahaan-perusahaan raksasa ini bisa menghasilkan sedikit keuntungan...
Desentralisasi AI: Paradigma AI baru yang didorong oleh Blockchain
Desentralisasi AI: Paradigma baru kecerdasan buatan yang didorong oleh Blockchain
Kecerdasan buatan sudah ada di mana-mana, membantu kita menganalisis dokumen dengan cepat, melakukan brainstorming ide, menghasilkan konten yang dipersonalisasi, bahkan menjawab beberapa pertanyaan sensitif. Namun, meskipun fungsi AI sangat kuat, hal ini juga menimbulkan banyak kekhawatiran.
Saat ini, model AI yang dominan dikuasai oleh sedikit raksasa teknologi, dengan mekanisme operasi internal yang tidak transparan. Kita tidak dapat mengetahui sumber data pelatihan, proses pengambilan keputusan, serta siapa yang diuntungkan saat model diperbarui, dan pencipta sering kali tidak mendapatkan pengakuan dan imbalan yang semestinya. Bias secara perlahan meresap, sementara alat yang membentuk masa depan kita dikendalikan dalam kegelapan.
Oleh karena itu, orang-orang mulai meragukan arah perkembangan AI, khawatir akan kebocoran privasi, penyebaran informasi palsu, kurangnya transparansi, serta pelatihan AI dan distribusi keuntungan yang did monopolikan oleh segelintir perusahaan. Kekhawatiran ini mendorong permintaan akan sistem yang lebih transparan, lebih memperhatikan perlindungan privasi, dan lebih terbuka untuk partisipasi.
Desentralisasi AI(DeAI) memberikan pemikiran baru untuk memecahkan masalah ini. Sistem semacam itu mendesentralisasikan data, komputasi, dan tata kelola, membuat model AI lebih bertanggung jawab, lebih transparan, dan lebih inklusif. Kontributor dapat memperoleh imbalan yang adil, dan komunitas dapat bersama-sama memutuskan arah pengembangan alat-alat kuat ini. Beberapa platform blockchain telah mulai menyediakan infrastruktur untuk membangun sistem AI desentralisasi yang adil, yang akan melayani masyarakat luas, bukan hanya segelintir elit.
Esensi AI Desentralisasi dan Perbedaannya dengan AI Tradisional
Saat ini, sebagian besar sistem AI bersifat terpusat, di mana satu perusahaan mengendalikan seluruh proses pengumpulan data, pelatihan model, dan kontrol output. Model ini biasanya tidak menerima pengawasan publik, dan pengguna tidak dapat memahami proses pembangunan model dan potensi bias.
Dibandingkan dengan itu, AI desentralisasi mengadopsi arsitektur yang sepenuhnya berbeda. Data disimpan secara terdistribusi di berbagai node, model dikelola bersama oleh komunitas atau protokol, dan proses pembaruan berlangsung secara terbuka dan transparan. Dalam model ini, sistem dibangun melalui kolaborasi terbuka, dengan aturan yang jelas dan mekanisme insentif partisipasi, bukan dikendalikan oleh kotak hitam yang tertutup.
Sebagai contoh: AI tradisional seperti museum yang dikelola oleh yayasan pribadi, Anda dapat mengunjungi pameran, bahkan melihat data Anda digunakan, tetapi tidak dapat memutuskan bagaimana pameran diatur, dan tidak akan diakui atau mendapatkan imbalan atas kontribusi, proses pengambilan keputusan tidak transparan, sebagian besar informasi internal tidak diketahui.
Sementara itu, Desentralisasi AI seperti pameran seni terbuka yang dibangun bersama oleh komunitas global. Seniman, sejarawan, dan warga biasa bersama-sama menyumbangkan ide, berbagi data, dan berpartisipasi dalam perencanaan. Setiap kontribusi dapat dilacak dan transparan, kontributor mendapatkan imbalan karena meningkatkan pameran. Struktur ini membantu memperkuat perlindungan pengguna dan akuntabilitas, yang merupakan hal yang paling mendesak dibutuhkan di bidang AI saat ini.
Pentingnya AI Desentralisasi
Mode kontrol AI yang terpusat membawa masalah serius. Ketika sejumlah kecil perusahaan menguasai model, mereka dapat menentukan konten, cara berperilaku, dan hak akses dari pembelajaran model, yang dapat menyebabkan risiko berikut:
Desentralisasi AI membuka jalan untuk membangun sistem AI yang lebih transparan, adil, dan inovatif dengan mendistribusikan kepemilikan dan kontrol. Kontributor global dapat bersama-sama membentuk model, memastikan bahwa model tersebut mencerminkan perspektif yang lebih luas. Transparansi juga memainkan peran kunci, banyak sistem AI desentralisasi mengadopsi prinsip sumber terbuka, mempublikasikan kode dan metode pelatihan, memudahkan audit model, menemukan masalah, dan membangun kepercayaan.
Namun, AI sumber terbuka tidak selalu setara dengan desentralisasi. Model dapat bersumber terbuka tetapi tetap bergantung pada infrastruktur terpusat, atau kurang memiliki mekanisme perlindungan privasi. Kedua karakteristik inti yang sama adalah transparansi, aksesibilitas, dan partisipasi komunitas. Pengguna dapat berpartisipasi tanpa harus menyerahkan kontrol data mereka, sehingga lebih mungkin untuk berkontribusi secara aktif dan mendapatkan manfaat. Desentralisasi bukanlah obat mujarab, tetapi ia membuka kemungkinan untuk membangun sistem AI yang lebih sesuai dengan kepentingan publik dan mengurangi pengaruh perusahaan swasta.
Prinsip Kerja AI Desentralisasi
Desentralisasi AI menggunakan sistem terdistribusi untuk menggantikan kontrol terpusat, melakukan pelatihan, optimasi, dan penyebaran model dalam jaringan node independen, menghindari kegagalan titik tunggal, meningkatkan transparansi, dan mendorong partisipasi yang lebih luas.
Teknologi kunci yang mendukung Desentralisasi AI meliputi:
Pembelajaran Federasi: memungkinkan model AI untuk belajar data di perangkat lokal seperti ponsel, laptop (, tanpa mengunggah informasi sensitif ke server pusat, hanya berbagi pembaruan model. Ini melindungi privasi data dan juga mewujudkan pemrosesan terdistribusi.
Komputasi terdistribusi: Menyebarkan tugas pelatihan dan operasi model AI ke banyak mesin di jaringan, setara dengan ribuan komputer kecil yang membagi pekerjaan, meningkatkan kecepatan, efisiensi, skalabilitas, dan ketahanan.
Bukti Nol Pengetahuan ) ZKP (: alat kriptografi yang dapat memverifikasi data atau operasi tanpa mengungkapkan isi spesifik, memastikan keamanan dan kepercayaan sistem terdistribusi.
Blockchain dalam Desentralisasi AI
Sistem AI desentralisasi perlu mengoordinasikan tugas, melindungi data, dan memberikan imbalan kepada kontributor, Blockchain menyediakan infrastruktur kunci dalam hal ini:
Kontrak pintar: mengeksekusi aturan transparan yang telah ditetapkan secara otomatis, seperti pembayaran atau pembaruan model, tanpa intervensi manusia.
Orakel: Sebagai jembatan antara Blockchain dan dunia luar, menyediakan informasi nyata seperti cuaca, harga, atau data sensor.
Desentralisasi penyimpanan: Membiarkan data pelatihan dan file model disimpan secara terdistribusi di jaringan, lebih tahan terhadap pemalsuan, sensor, dan titik kegagalan tunggal dibandingkan dengan server tradisional.
Beberapa platform Blockchain memiliki arsitektur unik yang mendukung sistem ini, memungkinkan jaringan yang berbeda untuk fokus pada tugas yang berbeda seperti privasi, komputasi, dan tata kelola, sambil tetap mempertahankan interoperabilitas. Desain modular membuat AI Desentralisasi lebih skalabel, fleksibel, aman, dan efisien. Setiap komponen dioptimalkan untuk fungsi tertentu, sambil dapat bekerja sama.
Keuntungan AI Desentralisasi
Desentralisasi AI bukan hanya perubahan teknologi, tetapi juga perubahan nilai. Ini membangun sistem yang mencerminkan nilai-nilai bersama manusia seperti privasi, transparansi, keadilan, dan partisipasi, serta mewujudkan keuntungan berikut melalui desentralisasi:
Perlindungan privasi yang lebih baik: Teknologi seperti pembelajaran federasi, pelatihan lokal perangkat, dan bukti nol pengetahuan secara efektif melindungi privasi data.
Transparansi Terintegrasi: Sistem terbuka memudahkan audit, pelacakan keputusan, dan identifikasi bias.
Tata Kelola Bersama: Komunitas bersama-sama menetapkan aturan, mekanisme insentif, dan arah evolusi model.
Insentif ekonomi yang adil: Kontributor mendapatkan imbalan karena menyediakan data, perhitungan, atau perbaikan model.
Mengurangi bias: Kontributor yang lebih beragam membawa perspektif yang inklusif, mengurangi titik buta.
Ketahanan yang lebih kuat: tidak ada titik kegagalan tunggal, sistem lebih sulit untuk diserang atau ditutup.
Beberapa platform Blockchain dengan arsitektur modular mendukung keuntungan ini, jaringan yang berbeda dapat fokus pada privasi, komputasi, atau tata kelola, sambil mencapai kolaborasi yang mulus, membantu pengembangan besar-besaran AI Desentralisasi, tanpa mengorbankan keamanan, otonomi pengguna, atau kinerja.
Tantangan dan Keterbatasan
Meskipun potensi AI desentralisasi sangat besar, namun masih menghadapi banyak tantangan:
Skalabilitas: Pelatihan model besar memerlukan kekuatan komputasi yang sangat besar, dan koordinasi terdistribusi dapat menyebabkan penurunan kecepatan atau peningkatan kompleksitas.
Sumber daya komputasi yang intens: Model AI memang membutuhkan banyak sumber daya, dan operasi terdistribusi semakin meningkatkan tekanan bandwidth dan konsumsi energi.
Ketidakpastian regulasi: Perbedaan besar dalam peraturan di berbagai daerah, tanggung jawab sistem desentralisasi yang kompleks.
Fragmentasi: Kurangnya pengawasan terpusat dapat menyebabkan standar yang tidak seragam dan partisipasi yang tidak merata.
Keamanan dan Keandalan: Sistem yang tidak memerlukan kepercayaan masih rentan terhadap serangan, seperti manipulasi data, racun model, dll.
Pengalaman pengguna yang kompleks: mengelola kunci pribadi, mengoperasikan beberapa antarmuka, dan faktor lainnya menghambat penyebaran.
Ini semua adalah tantangan nyata yang ada, tetapi tidak mustahil untuk diatasi. Arsitektur modular dari beberapa platform blockchain menyediakan keamanan bersama yang kuat dan interoperabilitas asli, memungkinkan jaringan yang berbeda untuk fokus pada tantangan tertentu, sambil berkolaborasi dalam ekosistem, mendukung pertumbuhan yang bertanggung jawab dan berbagi risiko.
Aplikasi Praktis dari Desentralisasi AI
Desentralisasi AI telah melampaui tahap teori. Beberapa proyek Web3 sedang menunjukkan bagaimana kecerdasan terdistribusi mendorong pengembangan aplikasi di dunia nyata, dan beberapa platform blockchain memainkan peran kunci di dalamnya. Berikut adalah beberapa contoh proyek yang sedang membangun desentralisasi AI:
Acurast: Membuat orang biasa dapat mengubah perangkat yang tidak terpakai seperti ponsel menjadi bagian dari cloud yang aman dan desentralisasi. Pengguna dapat memperoleh imbalan dengan menyediakan daya komputasi yang tidak digunakan. Pengembang memanfaatkan sumber daya ini untuk menjalankan tugas yang sensitif terhadap privasi tanpa bergantung pada server perusahaan teknologi besar, sehingga menciptakan internet yang lebih memperhatikan privasi dan berorientasi pada manusia.
OriginTrail: Beroperasi berdasarkan grafik pengetahuan desentralisasi, menghubungkan dan mengorganisir data terpercaya di bidang rantai pasokan, pendidikan, dan lainnya. Ini mirip dengan basis fakta publik, di mana siapa pun dapat berkontribusi atau memverifikasi, tetapi tidak ada satu perusahaan pun yang dapat mengendalikannya. Ini membantu memverifikasi informasi seperti asal produk atau keaslian sertifikat tanpa bergantung pada lembaga terpusat.
Phala: Sedang membangun lapisan privasi untuk Web3. Ini memungkinkan pengembang menjalankan kontrak pintar dalam lingkungan komputasi rahasia, bahkan ketika aplikasi menggunakan data sensitif ) seperti informasi identitas atau kesehatan (, data ini tetap dapat dijaga kerahasiaannya. Ini dapat dianggap sebagai ruang kerja aman yang tidak dapat dilihat oleh pencipta aplikasi.
PEAQ: Menyediakan infrastruktur untuk ekonomi mesin, dengan memberi penghargaan kepada orang dan perangkat yang menyelesaikan tugas nyata, mendukung perkembangan infrastruktur fisik yang terdesentralisasi. Ini mirip dengan ekonomi gig versi mesin. Misalnya, robot mungkin mengisi daya mobil listrik, atau sensor melaporkan kualitas udara, keduanya dapat memperoleh imbalan melalui jaringan. PEAQ menyederhanakan proses koordinasi dan penghargaan untuk pekerjaan yang didorong oleh mesin ini.
Bittensor: Menciptakan pasar terbuka, model AI bersaing dan berkolaborasi di sini untuk memberikan output terbaik. Siapa pun dapat bergabung dengan jaringan, menyumbangkan kekuatan komputasi, melatih model, atau mengevaluasi kinerja. Sistem ini memberi imbalan kontribusi yang berharga melalui mekanisme insentif token, menciptakan ekonomi AI yang mandiri, tahan sensor, dan tidak bergantung pada kontrol terpusat.
![Apa itu AI Desentralisasi? Panduan Pemula untuk Kecerdasan yang Didorong oleh Blockchain])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-f77d75250c04e62375c579910f6251b7.webp(
Kesimpulan
Desentralisasi AI bukan hanya inovasi teknologi, tetapi juga perubahan nilai. Ini menantang pandangan bahwa kecerdasan buatan harus dikendalikan oleh segelintir perusahaan, menawarkan alternatif yang lebih terbuka dan lebih bertanggung jawab. Sistem-sistem ini mendistribusikan kekuasaan, melindungi privasi, dan mengundang partisipasi global untuk secara bersama-sama membentuk alat yang mengubah dunia.
Teknologi Blockchain memungkinkan semua ini. Dengan mengoordinasikan pembaruan, melindungi data, dan memberikan penghargaan kepada kontributor, ia meletakkan dasar bagi sistem AI yang secara alami transparan. Beberapa platform blockchain juga menambahkan lapisan infrastruktur modular, memungkinkan jaringan yang dispesialisasi untuk menonjol dalam fungsi masing-masing, sambil tetap mendapatkan manfaat dari fitur bawaan, dan mempertahankan interoperabilitas yang mulus dalam ekosistem yang lebih luas. Fleksibilitas ini memungkinkan sistem AI desentralisasi untuk terus berkembang dan memperluas, tanpa mengorbankan keamanan, kinerja, atau otonomi pengguna.
Dari komputasi rahasia hingga manajemen data desentralisasi, beberapa ekosistem blockchain telah memiliki beberapa proyek yang menerapkan prinsip-prinsip ini, dan ini baru permulaan. AI desentralisasi diharapkan dapat membentuk arah pengembangan masa depan kecerdasan buatan, menjadikannya lebih terbuka, transparan, dan adil.