Sahara AI 去中心化人工智能的优势和挑战

去中心化人工智能的好处

去中心化人工智能 (DeAI) 提供了互补的前进道路------它建立在现有进步的基础上，同时解决了中心化系统的局限性。DeAI 引入了传统系统无法提供的功能，例如：

整个人工智能生命周期的透明归因；
真正拥有并控制您的 AI 资产，例如专有数据和模型；
为所有贡献者提供新颖的货币化形式。

去中心化 AI 是一种人工智能方法，它利用区块链技术实现对 AI 资产的更大控制，在保护隐私的同时提高透明度，并为整个 AI 生命周期的所有参与者（从 AI 爱好者到开发者，甚至企业）引入新的货币化方式。在去中心化 AI 中，任何人都可以公平地为 AI 做出贡献并从中受益。

区块链技术与人工智能的结合释放了传统集中式人工智能系统无法实现的强大新功能，包括：

一、整个 AI 生命周期中的透明身份验证和归因

去中心化的 AI 系统可以在整个 AI 生命周期内实现透明的归因。确保 AI 资产的来源、所有权和历史（如数据集或模型的开发、修改和部署时间）完全可追溯，有助于建立信任和责任感。将区块链技术与 AI 相结合后，利益相关者无需依赖中心化的第三方即可验证来源、跟踪使用情况并评估 AI 资产的质量。

此外，随着新的人工智能法规的出现，特别是在披露资产来源方面（例如加利福尼亚州最近对训练数据文档的要求），这些做法变得越来越重要。

好处：

真正的责任：清晰、可验证的 AI 模型构建和训练历史记录，让您能够证明从数据收集到部署的每个步骤。
模型完整性：模型开发的永久、防篡改记录可确保用户信任其输出并验证其训练方式。
法规遵从性：开发历史自动记录在区块链上，提供不可更改的数字分类账本，确保模型开发和训练的可验证记录。

二、控制你的人工智能资产

去中心化人工智能使开发人员能够保留其资产（无论是数据还是模型）的可验证所有权，同时确保安全和透明的协作。

在传统的人工智能系统中，开发人员通常会失去控制权，主要有两种方式：

依赖大型集中式平台，这些平台设定使用条款和所有权；
开源其模型和数据集，虽然能提高可见性，但限制了对资产的控制，特别是在如何重复使用和记账方面。

去中心化 AI 将控制权交还给开发者，让他们能够通过可验证的方式证明自己是资产的创造者，并自由决定如何共享、使用或货币化这些资产。这样不仅能保护知识产权，还能促进安全的协作。

好处：

可验证的所有权：通过加密方式证明您创建了 AI 模型或数据集，从而保护您的知识产权。
使用情况跟踪：跟踪您的模型在整个生态系统中的使用情况和使用者，确保透明的应用。
可组合权利：明确条款，说明他人如何构建或集成您的 AI 资产，确保安全协作并保持归属。

三、解锁人工智能领域的新盈利机会

去中心化 AI 正在改变贡献者（无论是提供数据、模型还是计算能力）在更广泛 AI 生态系统中的盈利方式。与传统的中心化 AI 平台掌控所有权并决定如何支付报酬不同，去中心化 AI 重新平衡了这一关系，确保贡献者保持控制权，并通过公平的归因获得透明的报酬，同时为他们开辟新的盈利渠道。

通过将区块链技术与人工智能结合，去中心化 AI 构建了一个更加开放和协作的生态系统。无论您是构建 AI 资产的开发人员、提供专有数据的个人，还是为生态系统提供资源的企业，去中心化 AI 正在重新定义价值创造和共享的方式，让每个贡献者都能蓬勃发展。

好处：

通过链上代币化解锁新价值：将您的模型或数据集代币化为链上数字资产，打开创新金融机会的大门。这使您能够以前所未有的方式更快速地获得资源、扩大开发规模并加速增长。
直接收入机会：通过传统方式（如许可或按使用付费）赚取收入，同时利用区块链消除中介，实现与用户和合作伙伴的直接对接。去中心化 AI 简化了流程，让您以更快、更安全、更灵活的方式货币化资产。
公平透明的支付：区块链通过自动化智能合约增强现有收入分享模式，确保在使用您的数据、模型或计算资源时，支付过程即时、防篡改、透明，消除中介和延迟。
扩大人工智能开发参与度：通过财务激励吸引广泛贡献者，丰富人工智能生态系统，确保更多用户分享人工智能开发带来的成果。

借助区块链技术，去中心化人工智能不仅能改善现有的货币化机制，还引入了更易于访问、更加透明和高效的工具，从而让各种规模的贡献者在协作生态系统中最大化其价值。

区块链技术是去中心化 AI 的核心，它为管理所有权、跟踪贡献以及确保 AI 资产的公平补偿提供了安全和透明的基础设施。与传统中心化系统不同，区块链的不可篡改账本提供了可验证的所有权和归属证明，从而在整个 AI 生命周期中建立信任和问责制。

智能合约可自动支付报酬，确保贡献者获得公平回报，无需依赖中央机构。这使得从个人开发者到小型企业等各种参与者都能有意义地参与并获得经济收益。

尽管许多传统人工智能开发者和最终用户可能不熟悉区块链技术或 Web3，但现代去中心化系统已经越来越设计得易于使用，隐藏了技术复杂性，让每个人都能享受区块链带来的安全性、透明度和信任，而无需深厚的区块链知识。

通过这种方式，区块链充当无形的框架，维护去中心化 AI 的完整性，创建一个可访问的协作环境，让不同规模的贡献者都能参与并平等受益。

去中心化AI面临的关键挑战

涉及需要攻克的技术难点较多，涉及到分布式计算、边缘计算、零知识证明、联邦学习、同态加密、治理等方方面面。

在 Sahara 讨论会中，提到以下几点

信任与验证 ：去中心化人工智能面临的一个核心挑战是如何在不依赖中心化权威的情况下在分布式网络中建立信任。传统方法通常需要可信中介来验证任务，这在去中心化环境中无法很好地扩展。小组强调需要加密解决方案，特别是**零知识证明 (ZK)**和其他验证技术，以确保任务正确完成，并且用户可以信任系统。这些解决方案允许去中心化网络在参与者不受信任的情况下安全运行，方法是验证计算任务而不泄露敏感信息。
数据隐私 ：去中心化 AI 面临的最大障碍之一是如何在保持隐私的同时使用敏感数据训练模型。获取高质量的敏感数据（例如医疗或财务数据）对于有效的 AI 至关重要，但在不损害隐私的情况下很难获得。小组讨论了同态加密 和联邦学习 等隐私保护技术，这些技术允许使用数据来训练 AI 模型，而无需暴露实际数据。去中心化 AI 有可能以安全的方式解锁有价值的数据集，但要充分发挥这一潜力，隐私技术还需要进一步发展。
硬件专业化 ：去中心化 AI 基础设施必须克服当前的硬件限制才能有效扩展。专家组指出，就像ASIC通过针对特定任务优化硬件来彻底改变比特币挖矿一样，去中心化 AI 需要专门的硬件来处理训练和运行 AI 模型的计算需求。通过摆脱对传统云提供商的依赖，去中心化系统可以利用全球各种硬件资源，从而降低成本并提高可扩展性。
人工智能模型中的偏见：人工智能模型本质上会受到其所训练数据的影响，而在中心化系统中，用户通常无法控制这些偏见。小组成员指出，去中心化人工智能提供了一种解决方案，它允许用户选择或创建反映其期望偏见的模型。在去中心化系统中，模型选项的多样性可以提高透明度和可问责性，因为用户可以选择最符合其需求的模型或创建新模型。这会带来更加可定制的人工智能体验，从而降低困扰中心化模型的根深蒂固的偏见的风险。
去中心化治理 ：治理是去中心化 AI 系统的一个关键组成部分，但它也带来了一系列挑战。当前的加密治理模式通常由资本驱动，拥有最多代币的人拥有最大的影响力。小组成员主张优先考虑参与而不是资本的治理模式，确保那些使用和为系统做出贡献的人拥有更大的发言权。然而，挑战依然存在，特别是在问责制方面，因为去中心化系统中的匿名性可能使追究用户对有害决策的责任变得困难。去中心化治理的未来在于平衡透明度、参与度和问责制，同时避免传统中心化控制的陷阱。

项目落地的技术方向探索：

可验证性对于去中心化 AI 的信任至关重要：去中心化 AI 的核心挑战之一是确保 AI 计算可以在链上进行验证，而无需依赖中心化实体。目前正在开发多种验证方法，包括概率检查、乐观机器学习和零知识证明，以确保 AI 输出的可信度，同时保持效率和安全性。
实现 AI 民主化需要可访问的计算能力：开放访问 GPU 资源对于实现 AI 开发的去中心化至关重要。聚合全球 GPU 的去中心化网络使小型开发人员能够访问构建 AI 模型所需的计算能力，从而为目前由中心化云提供商主导的行业创造公平的竞争环境。
模块化 AI 架构可能超越单片系统：分散式 AI 系统可能采用模块化架构，让专门的 AI 代理协同工作，而不是依赖集中式单片 AI 模型。这种方法可以提供更灵活、更高效的解决方案，特别是在无法进行大规模 AI 训练的情况下。
去中心化融资模式和代币化：将人工智能模型和基础设施代币化可以实现社区驱动的创新，用户可以贡献资源或资金来开发人工智能模型，并分享所有权和回报。这种融资结构可以分散人工智能开发，减少对主要企业投资者的依赖。
克服去中心化 AI 的瓶颈：去中心化 AI 的最大障碍在于如何匹配中心化系统的速度和效率，尤其是大规模 AI 训练。然而，未来电力和数据可用性方面的瓶颈可能会推动去中心化网络发挥更重要的作用，因为它们可以更有效地利用分布式资源。