В последние годы искусственный интеллект (AI) стал неотъемлемой частью нашей жизни, однако его инфраструктура оказалась под контролем всего нескольких крупных компаний. Это создает серьезные проблемы, связанные с качеством данных и доступом к вычислительным ресурсам. Несмотря на то что блокчейн-технологии могут помочь в верификации данных, они решают лишь часть проблемы.
Существует парадокс: даже если мы достигнем идеальной прозрачности данных, это не изменит ситуацию, пока модели, обрабатывающие эти данные, остаются закрытыми, а вычисления выполняются в облаках, принадлежащих крупным корпорациям. Например, несмотря на то что такие компании, как Anthropic и Meta, позиционируют свои продукты как открытые, на практике они продолжают усиливать централизацию, полагаясь на ограниченные чипы и облачные инфраструктуры.
Чтобы изменить эту ситуацию, необходимо переосмыслить физическую основу AI. На горизонте появляются три перспективных подхода:
1. Освобождение аппаратного обеспечения: Стартапы, такие как Rivos и AheadComputing, разрабатывают открытые чипы на основе архитектуры RISC-V, что может значительно снизить затраты на проектирование чипов. Это напоминает, как Linux изменил рынок UNIX-систем.
2. Распределенные вычисления: Проекты, такие как Akash Network и Render, демонстрируют, что распределенные вычислительные сети могут быть эффективными и экономичными. Akash предлагает до 90% экономии по сравнению с традиционными облачными платформами, такими как AWS и Azure.
3. Протоколы, основанные на AI: Децентрализованные протоколы, такие как Bittensor, создают экосистемы, где участники получают вознаграждение за предоставление вычислительных ресурсов и моделей. Это позволяет пользователям контролировать свои данные и получать справедливую компенсацию за их использование.
Эти подходы не только технические, но и политические. Когда AI влияет на важные аспекты жизни, такие как медицинские диагнозы и судебные решения, его архитектура становится вопросом демократии. Децентрализованный AI может способствовать созданию более справедливых и инклюзивных технологий.
В условиях, когда всего четыре компании контролируют большую часть AI-инфраструктуры, важно задать себе вопрос: готовы ли мы принять корпоративный контроль как неизбежность или будем строить альтернативы, которые распределяют власть? Это требует переосмысления всех уровней инфраструктуры, от аппаратного обеспечения до программного обеспечения, и создания экосистем, которые вознаграждают всех участников.