Эксклюзивное интервью | Основатель XTAO сказал, что Bittensor надеется стать биткойнами в области искусственного интеллекта

По словам Bijie.com, Кария Самару, основатель и генеральный директор Xtao, объяснила, почему ИИ должен быть децентрализован. XTAO - единственная перечисленная компания, посвященная экосистеме Bittensor. Искусственный интеллект привлек воображение общественности с беспрецедентной скоростью. Однако под его потенциалом скрыты серьезные опасения по поводу концентрации власти и контроля. В настоящее время наиболее популярными моделями ИИ являются эксклюзивная собственность нескольких крупных технологических компаний, которые полностью контролируют проектирование и использование этих моделей. Crypto.news взял интервью у Карии Самару, основателя и генерального директора Xtao, публично торгуемой компании, посвященной децентрализованной экосистеме AI Bittensor (TAO). Самару объясняет, почему необходима альтернативная модель, чтобы сделать ИИ более открытым, децентрализованным и удовлетворить потребности пользователей. Crypto.News: Что блокчейн приносит ИИ и какую роль играет Bittensor? Кария Самару: Централизация - самая большая проблема с ИИ. Поскольку ИИ превращается в самый мощный инструмент, когда -либо созданный людьми, только несколько компаний контролируют, что он создает огромные концентрированные риски. Я часто сравниваю Биткойн. Биткойн решает проблему централизации вокруг валюты: она не будет раздут, к ней можно получить доступ к ней, и нет никакого привратника. Bittensor применяет ту же идею к ИИ. Для централизованного ИИ, такого как OpenAI, учреждение решает, как обучить модель, какие данные использовать, какие предвзяты и что просмотреть. Они также могут отключить доступ в любое время. Это большая проблема. Bittensor использует модель Биткойна для решения этой проблемы ИИ. CN: Как компании вводят децентрализацию в ИИ? KS: Есть несколько хороших примеров децентрализованных решений ИИ. Трава мотивирует сбор данных, хотя фокусируется на части стека ИИ. Рендеринг - это децентрализованная вычислительная сеть, которая также очень важна. У Bittensor есть более широкий диапазон. Я бы назвал это «Глобальной сетью ИИ». Он фокусируется больше, чем только одна область, такая как данные или вычисления. Он имеет несколько подсети, каждая из которых решает различные проблемы в стеке ИИ, и все они связаны друг с другом. CN: Почему компании опираются на Bittensor вместо того, чтобы использовать более зрелые модели, такие как OpenAI? KS: Я думаю, что есть несколько причин. Один философский. Многие люди, построенные на Bittensor, видят ценность внесения вклад в децентрализованную сеть и децентрализованную миссию искусственного интеллекта. Это определенно имеет много привлекательности. Другой технический. В децентрализованных сетях масштабируемость имеет преимущества. Например, Биткойн создал крупнейший в мире компьютер благодаря своему механизму стимулирования. Он настолько широкий, что никогда не будет отключен, потому что у него много узлов, работающих в разных местах, в разных сетях и расходных материалах. Тогда есть концепция открытых инноваций. Любой может экспериментировать, итерацию и монетизировать свои модели без необходимости в привратнике. Если вы инженер из искусственного интеллекта, вы обычно должны подать заявку на работу, посещать собеседование, быть нанятым, а затем в конечном итоге работать над очень конкретной задачей в компании. На Bittensor вы можете выбрать подсеть, на которой вы хотите добывать, создать свою модель, конкурировать с другими и получить плату немедленно. CN: Модели ИИ, управляемые крупными технологическими компаниями, получают выгоду от многих данных, таких как Grok, владеет Twitter. Как конкурирует децентрализованный ИИ? KS: Я думаю, что трава является хорошим примером, и есть аналогичные проекты на Bittensor. Идея состоит в том, чтобы поучить данные и вдохновить людей собирать и управлять данными. Сеть эволюционировала очень значительно. Вот как децентрализованные сети вводят равные или даже более высокие наборы данных. Крупные технологические компании контролируют самые богатые данные сегодня, но с правильными стимулами могут конкурировать децентрализованные системы. Еще одна большая проблема заключается в том, что, когда у Meta или Twitter есть ваши данные, вы ничего не получаете. Как участник, вы не получите награды. Децентрализованные сети подрывают это. Они согласуют стимулы с создателями и участниками, и именно так они и должны быть. Если вы сделаете фото, вы должны быть подписаны. Если вы опубликовали статью, вам следует извлечь выгоду из этого. CN: Как децентрализованный ИИ решает проблемы безопасности и социального воздействия своих моделей? KS: Есть несколько аспектов безопасности. Одним из них являются учебные данные. Если он смещен, токсичен или содержит конфиденциальную информацию, то существует проблема, которая является верной как для централизованных, так и для децентрализованных систем. Это проблема, которую люди усердно работают, чтобы решать каждый день. Другой - выход модели. Как предотвратить вредный результат? В Bittensor это обрабатывается валидатором. Они несут ответственность за обнаружение вредных или низкокачественных результатов, и чем лучше они делают, тем больше наград они получают. Он был включен в веб -дизайн. Фонд также имеет некоторую политику мониторинга, но цель состоит в том, чтобы отойти от этих политик. Со временем безопасность и управление действительно стали работой валидаторов. CN: Вы обеспокоены тем, что эти модели будут подвергаться тщательному анализу в будущем, будь то правительство или в качестве ответа на предвзятое производство? KS: Это хороший вопрос. Я бы сравнил его с централизованным или государственным СМИ, где у одного лица, принимающего решения, есть возможность показать или не показать что. Если они находятся под давлением или просто принимают решения внутренне, они могут изменить способ выглядеть выход. Это большая проблема. Мы уже видели это в социальных сетях. Если Meta хочет настаивать на повествовании, они сделают это. Это не обязательно зло - это то, как работают стимулы. Децентрализованный ИИ может лучше представлять людей. Это не идеально, но если подсеть или продукт на Bittensor становятся слишком предвзятыми, участники сети могут голосовать и корректировать стимулы. Это означает, что снижение получат меньше вознаграждений. Идея состоит в том, что если система отражает население, люди будут поддерживать продукты, которые чувствуют себя справедливыми и прозрачными. И это проще для аудита - вы можете увидеть структуру стимулирования, вы можете увидеть код. С закрытыми системами вы не можете этого сделать. Вот почему люди беспокоятся о централизованном ИИ.