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本文，我们来一起探索去中心化人工智能（DeAI）世界。我们将了解如下内容： AI的开发生命周期 对去中心化AI的需求 DeAI的实际应用 Crypto x AI领域的增长催化剂 走在前沿的远见者 DeAI有什么不足之处 Crypto x AI的未来
1、AI简介我认为可以肯定地说，人工智能（AI）将改变世界。想象一下，一个孩子通过看图片来认识动物，记住动物的名字和特征。随着时间的推移，孩子识别动物的能力就会有所提高。 人工智能以类似的方式运作，使用数据来学习并随着时间的推移提高表现。
许多突破性的应用程序都是使用人工智能构建的，其中包括： ChatGPT：能够进行类似人类的对话。 Perplexity AI：提高搜索准确性。 Jasper AI：你的写作助手。 DALL-E：由文本描述生成图像。 Pika Art：通过文本制作高清视频。
这样的应用程序会越来越多。这些工具正在成为我们日常生活的一部分，它们让工作更轻松、更高效。人工智能不仅仅是一个未来概念，它也积极地解决了我们今天面临的重大问题。 人工智能的发展正在影响改变众多行业，例如： 帮助医生更快地诊断疾病 让自动驾驶汽车安全行驶 为用户提供个性化的线上购物体验
原则上，人工智能方法可以分为三大类： 本文，我们将专门探讨“去中心化人工智能”。 2、人工智能开发生命周期在我们深入研究细节之前，让我们了解塑造AI开发生命周期的各组件。这将使我们更容易理解去中心化对各环节的贡献。 人工智能的创新需要多年来不断进步、持续反馈、训练和参与度。
开发一个人工智能模型涉及几个关键阶段，来确保强大的端到端操作流。下面是关于人工智能开发生命周期关键阶段的详细介绍： 这一切都起始于确定业务问题并定义要实现的目标。 数据收集是最关键的步骤之一，以确保模型使用准确的相关数据。 这一阶段包括汇总不同来源的数据并评估这些数据的质量。 初始数据分析有助于理解模式和趋势，从而为数据预处理和特征工程(数据改进)制定计划。 数据预处理将原始数据清理并转换为丰富、可用的数据集。 使用特征工程从现有数据中创建新特征，以增强模型的性能。 这个阶段根据问题陈述和收集的数据选择最适合的机器学习实践。 下一步就是训练并测试模型，以确保模型能够做出准确的预测。 最后一步是优化，也就是提高模型的效率。 将模型部署到现实环境可以让模型开始进行预测、推荐或实施任何训练任务。要将其投入生产需要用到算力供应商。 持续监测以确保模型一直准确和有效。 偏差检测以确保决策的公平性。 维护模型需要定期更新和使用新数据进行再训练。 重点是收集尽可能多的反馈，并将其发送回模型进行调整和增强。 如今，这些模型大多来自研究机构、私人公司或一些开源组织。谷歌、OpenAI、IBM、AWS和微软等公司都是其中的主要参与者。 下面是各垂直领域不同参与者的GenAI模型市场地图。
我们来快速了解一下人工智能技术这些年来的发展情况。
3、对去中心化AI的需求集中式AI有其自身问题。想想看：一个单点故障就可能危及一切。
另一方面，去中心化人工智能（DeAI）通过在多个节点上分布数据来改变游戏规则，使系统更加安全。如果一个节点受到攻击，其他节点将继续正常运行。这种设置还使用户能够更好地控制他们的数据，降低隐私风险，尤其是在使用全同态加密（FHE）和零知识机器学习（ZKML）等技术的情况下。 审查是中心化系统的另一个大问题。单个实体可以控制操纵信息。另一方面，去中心化AI会分散控制权，使任何单一实体都难以主导叙事。这确保了信息的可访问性，并且不易受到不当影响。 在我看来，透明度是一个关键因素。开源模型、激励机制和协作工作流管理意味着任何人都可以在任何时候检查和验证决策。这种程度的开放性解决了人们对集中式系统中的隐藏偏差和不透明过程的担忧。此外，它允许更多的人加入并做出贡献。例如，拥有闲置计算空间的人现在可以通过像Akash和Render这样的去中心化算力供应商将其出租。 去中心化模型还限制了中央实体的权力，防止人工智能被滥用于不公平的目的。通过促进协作和知识共享，它可以利用集体智慧和更大范围的治理，从而产生更可靠、开放和准确的系统。 加密货币充当了这个推动者，将两个世界的优点结合在一起。它提供对顶级服务、计算、模型和数据的访问渠道，同时还为所有利益相关者提供激励循环、安全性和隐私保护。这种协同作用确保了DeAI不仅有效，还很公平和安全。
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2024-6-19 21:43:47