Bittensor: Децентралізований штучний інтелект, що прагне до прозорості та справедливості, подібно до Біткоїна.

Інтерв`ю | Bittensor прагне стати Біткоїном у сфері штучного інтелекту, говорить засновник xTAO

Карія Самару, засновник і генеральний директор xTAO, є єдиною публічною компанією, що працює над екосистемою Bittensor, пояснює, чому штучний інтелект потребує децентралізації.

Короткий виклад

Децентралізований штучний інтелект пропонує стійкість, яку не може забезпечити велика техніка, говорить генеральний директор xTAO Карія Самару.

• Bittensor винагороджує AI-моделі, які демонструють гарні результати, працюючи на основі «чистого капіталізму».
• Користувачі хочуть більше прозорості щодо того, що входить до AI-моделей.

Штучний інтелект захопив уяву громадськості, як жодна з технологій раніше. Проте під його потенціалом лежать серйозні занепокоєння щодо концентрації влади та контролю. Наразі найбільш популярні AI-моделі є ексклюзивною власністю кількох великих технологічних фірм, які мають повний контроль над їх проектуванням і використанням.

Crypto.news поспілкувався з Карією Самару, засновником і генеральним директором xTAO, публічної компанії, що працює над децентралізованою екосистемою штучного інтелекту Bittensor (TAO). Самару пояснив, чому існує потреба в альтернативній моделі, яка зробить штучний інтелект більш відкритим, децентралізованим та відповідним вимогам користувачів.

crypto.news: Яку роль blockchain відіграє в AI, і яка роль Bittensor?

Карія Самару: Центральність є найбільшою проблемою штучного інтелекту. Оскільки штучний інтелект стає найпотужнішим інструментом, створеним людством, наявність всього кількох компаній, які контролюють його, створює великий ризик концентрації. Я часто порівнюю Bittensor з Біткоїном. Біткоїн вирішив проблему централізації в фінансах: його не можна інфлювати, будь-хто може отримати до нього доступ, і немає сторожів при воротах. Bittensor застосовує ту ж ідею до штучного інтелекту.

З централізованим штучним інтелектом, таким як OpenAI, одна влада вирішує, як моделі тренуються, які дані вони використовують, які упередження мають та що цензурують. Вони також можуть у будь-який момент обмежити доступ. Це велика проблема. Bittensor використовує модель Біткоїна, щоб вирішити це для штучного інтелекту.

CN: Як компанії впроваджують децентралізацію в штучний інтелект?

КС: Є кілька хороших прикладів децентралізованих рішень для штучного інтелекту. Grass стимулює збір даних, хоча зосереджується на одній частині AI-складу. Render є децентралізованою обчислювальною мережею, що також є дуже важливим.

Bittensor є більш широким. Я б назвав його «всесвітньою мережею штучного інтелекту». Він не зосереджується лише на одній області, такій як дані чи обчислення. Він має кілька підмереж, кожна з яких вирішує різну проблему в складі AI, і всі вони взаємопов`язані.

CN: Чому компанії будують на Bittensor замість того, щоб звертатися до більш відомих моделей, таких як OpenAI?

КС: Я гадаю, що є кілька причин. Одна з них — це філософська. Багато людей, які будують на Bittensor, бачать цінність у внеску в децентралізовану мережу та в місії децентралізованого штучного інтелекту. Це безумовно викликає великий інтерес.

Інша причина — технічна. Є переваги в масштабованості в децентралізованій мережі. Біткоїн, наприклад, створив найбільший у світі комп`ютер завдяки своїй механіці стимулів. Він настільки широко розподілений, що ніколи не може бути зупинений через те, скільки вузлів працює в різних місцях, на різних мережах і джерелах живлення.

А ще існує концепція відкритих інновацій. Кожен може експериментувати, вдосконалювати та монетизувати свої моделі без нічийого контролю. Якщо ви інженер зі штучного інтелекту, зазвичай вам потрібно подавати заявки на роботу, проходити інтерв`ю, бути прийнятим на посаду і потім працювати над дуже конкретним завданням у цій компанії. На Bittensor ви просто можете вибрати підмережу, в якій хочете добувати, створити свою модель, змагатися з іншими і миттєво отримати винагороду за це.

CN: AI-моделі, що управляються великими технологічними компаніями, отримують вигоду з великих обсягів даних, як у Grok, що має Twitter. Як децентралізований AI може конкурувати?

КС: Я гадаю, що Grass є гарним прикладом, а також є подібні проекти на Bittensor. Ідея полягає в тому, щоб залучити дані від众 та стимулювати людей їх збирати і курирувати. Ця мережа зросла дуже значно. Так децентралізовані мережі можуть залучити рівні або навіть кращі набори даних. Великі технології сьогодні контролюють найбагатші дані, але з правильними стимулами децентралізовані системи можуть конкурувати.

Ще однією великою проблемою є те, що коли Meta або Twitter володіє вашими даними, ви нічого не отримуєте взамін. Як учасник, ви не отримуєте винагороду. Децентралізовані мережі перевертають це. Вони узгоджують стимули з творцями та учасниками, так, як і має бути. Якщо ви зробите фото, ви повинні отримати кредит. Якщо ви зробите пост, ви повинні отримати вигоду від цього.

CN: Як децентралізований AI вирішує питання безпеки та соціального впливу своїх моделей?

КС: Є кілька аспектів безпеки. Один із них — це тренувальні дані. Якщо вони упереджені, токсичні або містять чутливу інформацію, це проблема, і це стосується як централізованих, так і децентралізованих систем. Це щось, над чим люди працюють щодня.

Інший аспект — це виходи моделей. Як запобігти шкодливим результатам? У Bittensor цим займаються валідатори. Вони відповідають за виявлення шкідливих або низькоякісних виходів, і чим краще вони працюють, тим більше винагороди отримують. Це закладено в дизайн мережі.

Існують також певні політики моніторингу з боку фонду, але мета полягає в тому, щоб поступово це скоротити. З часом безпека і управління стають справою валідаторів.

CN: Чи турбує вас цензура цих моделей у майбутньому, або з боку урядів, або як реакція на упереджені виходи?

КС: Це хороше питання. Я б порівняв це з централізованими або державними медіа, де є один приймач рішення, який може вирішити, що показувати, а що — ні. Якщо їх тиснуть або вони просто приймають внутрішнє рішення, вони можуть змінити, як виглядають результати.

Це велика проблема. Ми вже бачимо це в соціальних мережах. Якщо Meta хоче просунути якусь певну наративу, вони це зроблять. Це не обов`язково зле — це просто спосіб роботи стимулів.

Децентралізований штучний інтелект більш репрезентативний для людей. Він не ідеальний, але якщо підмережа або продукт на Bittensor стає занадто упередженим, учасники мережі можуть голосувати і налаштовувати стимули. Це означає, що погані результати отримують менше винагороди.

Ідея полягає в тому, що якщо система відображає населення, люди підтримуватимуть продукти, які виглядають справедливими і прозорими. І це більш підлягає аудиту — ви можете бачити структури стимулів, ви можете бачити код. У закритих системах ви цього не можете. Ось що турбує людей щодо централізованого штучного інтелекту.

Читати далі: Прогноз цін на Bittensor: AI-токен стрімко зростає.