Розподілені та блокчейн-підходи до ШІ.
Децентралізований ШІ прагне розподілити можливості ШІ серед багатьох учасників замість концентрації у кількох великих компаніях. Це включає федеративне навчання (навчання моделей без обміну даними), розподілені мережі інференсу (запуск моделей на багатьох машинах) та блокчейн-проєкти ШІ з токенами для стимулювання участі.
Мотивації переконливі: стійкість до цензури (жоден суб'єкт не може вимкнути ШІ), приватність (дані залишаються локально), демократизований доступ (будь-хто може надати обчислення) та зменшена концентрація влади. Однак децентралізований ШІ стикається з реальними викликами: накладні витрати координації, штрафи продуктивності та фундаментальна напруга між децентралізацією та масивними обчисленнями для фронтірного ШІ.
Навіщо децентралізувати ШІ
ШІ сконцентрований: OpenAI, Google, Anthropic, Meta контролюють найпотужніші моделі. Децентралізація пропонує стійкість до цензури, захист приватності, справедливий доступ та запобігання ШІ-монополіям.
Федеративне навчання
Навчання моделей на багатьох пристроях без централізації даних. Кожен пристрій навчається на локальних даних, ділиться лише оновленнями моделі (градієнтами). Використовується Google (передбачення клавіатури), Apple (покращення Siri), лікарнями.
Розподілений інференс
Запуск великих моделей ШІ на багатьох машинах. Мережа Petals дозволяє будь-кому надати GPU-пам'ять для колективного запуску великих моделей. Як BitTorrent для інференсу ШІ — жодна машина не потребує всієї моделі.
Блокчейн-проєкти ШІ
Bittensor (TAO), Render Network, Fetch.ai, SingularityNET — використання крипто-токенів для стимулювання обчислень ШІ, навчання моделей та обміну даними. Спекулятивна, але зростаюча екосистема.
ШІ з захистом приватності
Диференціальна приватність (додавання шуму для захисту осіб), безпечне багатостороннє обчислення (обчислення на шифрованих даних), гомоморфне шифрування. Дозволяють ШІ на чутливих даних без розкриття.
Open source як децентралізація
Відкриті релізи моделей (Llama, Mistral, Qwen) — форма децентралізації: будь-хто може запустити їх незалежно. У комбінації з розподіленим інференсом створюють децентралізовану екосистему ШІ.
Децентралізоване управління ШІ
DAO (децентралізовані автономні організації) для прийняття рішень щодо ШІ. Управління спільнотою пріоритетів навчання, політик безпеки та розподілу ресурсів. Ранні експерименти, але нова модель управління.
Edge AI
Запуск моделей ШІ на локальних пристроях (телефони, IoT, автомобілі) замість хмарних серверів. Apple Intelligence, розпізнавання мовлення на пристрої, локальні LLM через Ollama. Децентралізація на рівні обладнання.
Виклики
Накладні витрати координації сповільнюють навчання. Розподілений інференс має вищу затримку. Блокчейн ШІ часто пріоритизує токеноміку над корисністю. Фронтірні моделі все ще вимагають масивних централізованих обчислень ($100M+ на навчання).
Майбутній баланс
Ймовірний результат — гібрид: фронтірні дослідження в централізованих лабах, деплой та файн-тюнінг децентралізований через відкриті моделі, інференс розподілений по edge-пристроях та мережах спільнот.
Федеративне навчанняНавчання моделей ШІ на розподілених пристроях без централізації сирих даних.
Розподілений інференсЗапуск однієї великої моделі ШІ на кількох машинах, кожна з яких тримає частину моделі.
Диференціальна приватністьМатематична рамка для захисту окремих точок даних при збереженні агрегованого аналізу.
Edge AIЗапуск моделей ШІ локально на пристроях (телефони, IoT) замість відправки даних на хмарні сервери.