كيف يجب أن يتوسع الذكاء الاصطناعي اللامركزي؟ @OpenGradient

لا أحد يطبع الكتاب نفسه 100 مرة فقط للتحقق مما إذا كانت النسخة الأولى حقيقية.

هذا سيكون سخيفًا.

قرأتُ الكتاب مرة واحدة، تحققتُ من الناشر، وثقتُ في العملية التي أنتجته. بقيت هذه الفكرة معي أثناء قراءتي عن كيفية تفاعل البلوكشين والذكاء الاصطناعي. تُنشئ البلوكشينات التقليدية الثقة عبر تكرار العمل. يقوم كل مُدقِّق بتنفيذ الحساب نفسه والتحقق من أن الجميع يصلون إلى الإجابة نفسها. بالنسبة للمدفوعات والمعاملات البسيطة، تعمل هذه المقاربة بشكل مدهش.

يغيّر الذكاء الاصطناعي المعادلة. تشغيل نموذج كبير ليس مثل التحقق من تحويل رمزي. فهو يحتاج إلى وحدات معالجة رسومية ووقتًا وموارد كبيرة. وأحيانًا قد ينتج النموذج نفسه مخرجات مختلفة قليلًا اعتمادًا على طريقة تشغيله. إن طلب تكرار كل استدلال من كل مُدقِّق لا يولد مزيدًا من الذكاء.

إنه يولد مزيدًا من الهدر.

من بين أجزاء @OpenGradient architecture التي وجدتُها مثيرة للاهتمام بشكل خاص هو قرار فصل التنفيذ عن التحقق بدلًا من إجبار كل عقدة على القيام بكل شيء. تقوم عقد الاستدلال بالتنفيذ. تقوم عقد التحقق بالتحقق. تقوم عقد التخزين بتخزين البيانات. يركز كل مشارك على ما يجيده أكثر، بينما تحافظ الشبكة على ثقة مشتركة.

كلما فكرتُ في الأمر أكثر، تساءلتُ عما إذا كان مستقبل بنية الذكاء الاصطناعي لن يبدو كأن الجميع يقومون بنفس العمل معًا. ربما سيبدو أقرب إلى المجتمعات: مشاركون مختلفون، ومسؤوليات مختلفة، وثقة مشتركة. يبدو هذا أقل كونه توسعًا في حسابات الحوسبة وأكثر كونه توسعًا في الحضارة.

#OPG #AIInfrastructure #verifiableAI #HACA #DecentralizedAI $OPG $TAC $UB