Vấn đề khó nhất của AI phi tập trung có thể không nằm ở suy luận.
Có thể là xác minh.
Một mạng không cần cấp phép luôn có thể thu hút thêm năng lực tính toán. Phần khó là chứng minh rằng kết quả do các nút phân tán tạo ra thực sự đúng, mà không phải tái tạo cấu trúc chi phí của AI tập trung.
Chính tại đây @OpenGradient faces đối mặt với thách thức kinh tế quan trọng nhất.
Mỗi lớp xác minh bổ sung đều nâng cao mức độ tin cậy, nhưng niềm tin không hề miễn phí. Việc xác minh đầu ra của mô hình trên một mạng phi tập trung tiêu tốn tài nguyên tính toán, băng thông và điều phối. Nếu chi phí xác minh tiến gần đến chi phí suy luận, mạng có nguy cơ bị tái tạo lại những lợi thế về hiệu quả mà các nhà cung cấp tập trung vốn đã có.
Điều này tạo ra một sự căng thẳng ở cấp hệ thống:
Trí tuệ mở cần xác minh mạnh mẽ vì các bên tham gia không mặc nhiên tin tưởng lẫn nhau.
Nhưng việc xác minh càng mạnh thì chi phí vận hành càng tăng, khiến trí tuệ mở có thể trở nên kém hấp dẫn về mặt kinh tế.
Vì vậy, bên chiến thắng lâu dài trong AI phi tập trung có thể không phải là mạng có nhiều mô hình nhất hay nhiều sức mạnh tính toán nhất. Có thể đó là mạng tối thiểu hóa chi phí của chính niềm tin.
Hàm ý rất rõ ràng: nếu @OpenGradient ent không thể làm cho việc xác minh có thể mở rộng về mặt kinh tế, thì việc phi tập trung hóa riêng phần suy luận AI sẽ không đủ.
$OPG #OPG
Có thể là xác minh.
Một mạng không cần cấp phép luôn có thể thu hút thêm năng lực tính toán. Phần khó là chứng minh rằng kết quả do các nút phân tán tạo ra thực sự đúng, mà không phải tái tạo cấu trúc chi phí của AI tập trung.
Chính tại đây @OpenGradient faces đối mặt với thách thức kinh tế quan trọng nhất.
Mỗi lớp xác minh bổ sung đều nâng cao mức độ tin cậy, nhưng niềm tin không hề miễn phí. Việc xác minh đầu ra của mô hình trên một mạng phi tập trung tiêu tốn tài nguyên tính toán, băng thông và điều phối. Nếu chi phí xác minh tiến gần đến chi phí suy luận, mạng có nguy cơ bị tái tạo lại những lợi thế về hiệu quả mà các nhà cung cấp tập trung vốn đã có.
Điều này tạo ra một sự căng thẳng ở cấp hệ thống:
Trí tuệ mở cần xác minh mạnh mẽ vì các bên tham gia không mặc nhiên tin tưởng lẫn nhau.
Nhưng việc xác minh càng mạnh thì chi phí vận hành càng tăng, khiến trí tuệ mở có thể trở nên kém hấp dẫn về mặt kinh tế.
Vì vậy, bên chiến thắng lâu dài trong AI phi tập trung có thể không phải là mạng có nhiều mô hình nhất hay nhiều sức mạnh tính toán nhất. Có thể đó là mạng tối thiểu hóa chi phí của chính niềm tin.
Hàm ý rất rõ ràng: nếu @OpenGradient ent không thể làm cho việc xác minh có thể mở rộng về mặt kinh tế, thì việc phi tập trung hóa riêng phần suy luận AI sẽ không đủ.
$OPG #OPG
