چکیده

هوش مصنوعی غیرمتمرکز (Decentralized AI) یک پارادایم جدید است که هوش مصنوعی (AI) را با سیستم‌های محاسباتی غیرمتمرکز، به‌ویژه فناوری بلاکچین، ترکیب می‌کند. این رویکرد به‌منظور حذف کنترل مرکزی، افزایش شفافیت و تقویت امنیت طراحی شده است و باعث می‌شود هوش مصنوعی برای همگان قابل‌دسترسی باشد.

هوش مصنوعی غیرمتمرکز چگونه کار می‌کند؟

این فناوری از چندین تکنولوژی پیشرفته زیر برای ایجاد یک سیستم هوش مصنوعی شفاف و غیرمتمرکز استفاده می‌کند:

بلاکچین برای انجام معاملات و مدیریت فعالیت‌ها

• مدل‌های AI از قراردادهای هوشمند برای تضمین تصمیم‌گیری عادلانه استفاده می‌کنند.
• بلاکچین امنیت داده‌ها را تضمین کرده و از دستکاری جلوگیری می‌کند.
• خدمات AI نیز با توکن‌های رمزنگاری‌شده قابل خرید و فروش هستند.

یادگیری فدرال برای آموزش خصوصی مدل‌های هوش مصنوعی محلی

 مدل‌های AI بدون ارسال داده‌های خام به سرور مرکزی آموزش می‌بینند.
این روش باعث افزایش حریم خصوصی کاربران و بهبود امنیت داده‌ها می‌شود.

محاسبات ابری غیرمتمرکز

 مدل‌های AI به‌جای استفاده از سرویس‌های ابری متمرکز مانند AWS یا Google Cloud از شبکه‌های محاسباتی غیرمتمرکز زیر بهره می‌برند:

• Golem Network (GLM)
• Akash Network (AKT)
• Render Network (RNDR)

 کاربران می‌توانند قدرت محاسباتی بلااستفاده‌ی خود را اجاره دهند و پاداش دریافت کنند.

پاداش‌های توکنیزه شده برای مشارکت‌کنندگان

توسعه‌دهندگان، تأمین‌کنندگان داده و ارائه‌دهندگان قدرت محاسباتی در ازای مشارکت خود توکن‌های کریپتویی دریافت می‌کنند و بازارهای غیرمتمرکز AI امکان کسب درآمد از مدل‌های AI را فراهم می‌کنند.

پروژه‌های برتر هوش مصنوعی غیرمتمرکز

چندین پروژه‌ی مبتنی بر بلاکچین در حال پیشرفت در این زمینه هستند:

تفاوت‌های کلیدی بین هوش مصنوعی متمرکز و غیرمتمرکز

هوش مصنوعی متمرکز (Centralized AI) و هوش مصنوعی غیرمتمرکز (Decentralized AI) تفاوت‌های اساسی در مدیریت داده‌ها، امنیت، مقیاس‌ پذیری و تحمل خطا دارند. در ادامه این تفاوت‌ها را در جدول زیر بررسی کرده‌ایم:

چرا هوش مصنوعی غیرمتمرکز مهم است؟

• امنیت و حریم خصوصی بالاتر: مدل‌های AI مانند ChatGPT و Bard مقدار زیادی از داده‌های کاربران را ذخیره و پردازش می‌کنند. هوش مصنوعی غیرمتمرکز از یادگیری فدرال و رمزنگاری اطلاعات استفاده می‌کند، به طوری که مدل‌ها بدون نیاز به ارسال داده‌های خام کاربران، آموزش می‌بینند.
• مقاومت در برابر تعصب و دستکاری داده‌ها: مدل‌های متمرکز توسط شرکت‌ها و دولت‌ها کنترل می‌شوند و ممکن است داده‌ها را سانسور یا دستکاری کنند. مدل‌های AI غیرمتمرکز تحت مدیریت جامعه اجرا شده و از دستکاری و تعصب جلوگیری می‌کنند.
• کاهش هزینه‌ها و افزایش دسترسی: توسعه‌ی AI نیاز به قدرت محاسباتی بالا دارد که شرکت‌های بزرگ کنترل می‌کنند.
  محاسبات غیرمتمرکز هزینه‌های پردازش را کاهش داده و به توسعه‌دهندگان و شرکت‌های کوچک اجازه‌ی مشارکت می‌دهد.
• جلوگیری از نقاط ضعف مرکزی و خرابی سیستم‌ها: مدل‌های متمرکز به سرورهای خاص وابسته‌اند و در برابر هک و خرابی‌های سخت‌افزاری آسیب‌پذیرند. سیستم‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز مقاوم‌تر هستند و با پخش شدن در یک شبکه غیرمتمرکز، پایداری را افزایش می‌دهند.
• افزایش مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری: سیستم‌های متمرکز به زیرساخت‌های گران‌قیمت نیاز دارند و در مواجهه با افزایش کاربران، مشکلات مقیاس‌پذیری نشان می‌دهند. هوش مصنوعی غیر متمرکز با استفاده از شبکه‌ای از گره‌های توزیع‌شده می‌تواند به راحتی با افزایش تقاضا گسترش یابد و وظایف را به‌صورت موازی پردازش کند.
• آزادی و دسترسی عمومی به AI: AI متمرکز توسط چند شرکت محدود کنترل می‌شود. هوش مصنوعی غیرمتمرکز امکان دسترسی بدون نیاز به مجوز (Permissionless Access) را فراهم می‌کند و به شرکت‌های کوچک و افراد مستقل اجازه می‌دهد در توسعه‌ی هوش مصنوعی مشارکت کنند.

تاثیر هوش مصنوعی در صنایع

صنایع متعددی می‌توانند به طور چشمگیری از مدل‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز (هوش مصنوعی غیرمتمرکز) بهره‌مند شوند:

1.     بهداشت و درمان: هوش مصنوعی غیرمتمرکز می‌تواند تشخیص‌ها را سرعت ببخشد، امنیت داده‌های سلامت را افزایش دهد و برنامه‌های درمانی دقیق‌تری را تضمین کند. این امر باعث می‌شود، نهادهای پزشکی توانایی داشته باشند تا در بهبود کیفیت مدل‌های هوش مصنوعی در حالی که از قوانین حریم خصوصی داده‌ها پیروی می‌کنند، همکاری کنند و اطمینان حاصل کنند که داده‌های شخصی در مبدا خود باقی می‌مانند؛ در حالی که برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در سطح جهانی استفاده می‌شوند.
2.     خدمات مالی: هوش مصنوعی غیرمتمرکز می‌تواند تراکنش‌های چند طرفه را ساده کند، دقت و سرعت آن‌ها را بهبود بخشد و اعتماد را در صنعت مالی و بانکی تقویت کند. همچنین می‌تواند نقش مهمی در تشخیص فعالیت‌های متقلبانه با تجزیه و تحلیل داده‌های تراکنش به صورت real-time و شناسایی الگوهای غیرعادی ایفا کند. شبکه‌های ماشین لرنینگ غیرمتمرکز می‌توانند دقت پیش‌بینی روند بازار را افزایش دهند و در نتیجه خطرات مالی را از سرمایه‌گذاران خرد در معرض آن هستند، دور کنند.
3.     مدیریت زنجیره تامین: هوش مصنوعی غیرمتمرکز، با ترکیب بلاک چین و هوش مصنوعی، می‌تواند امکان رصد فرآیندها را به صورت real-time در مورد حرکت کالاها فراهم کند، سطوح موجودی را آنی بهینه کند، پیش‌بینی تقاضا را بهبود بخشد، قابلیت‌های ردیابی وضعیت حمل و نقل و مبدا را افزایش دهد و تدارکات را بهینه‌تر پیش ببرد. بلاک چین تضمین می‌کند که داده‌های زنجیره تامین شفاف، تغییرناپذیر و در دسترس همه ذینفعان است.
4.     Edge Computing: هوش مصنوعی غیرمتمرکز برای Edge Computing مناسب است؛ زیرا به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا مستقیماً در نزدیک‌ترین نقطه به سرور مستقر شوند و پردازش و تصمیم‌گیری داده‌ها را به صورت real-time امکان‌پذیر می‌سازد.
5.     هوافضا و صنایع دفاعی: ماشین لرنینگ غیرمتمرکز می‌تواند از طریق ویژگی‌های مشارکتی خود نقشی متحول‌کننده در بخش هوافضا و صنایع دفاعی ایفا کند. با ادغام ماشین لرنینگ غیرمتمرکز، قابلیت‌های نظامی می‌توانند از یک سیستم عملیاتی قوی‌تر، به‌ویژه در عملیات چند وجهی که نیاز به هماهنگی در فضا، دریا، خشکی و هوا دارند، بهره‌مند شوند.
6.     کشاورزی: ماشین لرنینگ غیرمتمرکز می‌تواند پیشنهادات آنی در مورد سلامت محصول را در اختیار کشاورزان قرار دهد و به آنها کمک کند مناطقی را که نیاز به آبیاری، کوددهی یا سمپاشی دارند، فورا شناسایی کنند.
7.     Web3: هوش مصنوعی غیرمتمرکز در Web3 و بلاک چین برای تامین انرژی قراردادهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی و برنامه‌های غیرمتمرکز اجرا می‌شود. همچنین می‌تواند به توسعه یک Metaverse کاملاً غیرمتمرکز و خودمختار کمک کند و به کاربران اجازه دهد تا در یک محیط مجازی عاری از کنترل و سانسور با دیگران تعامل داشته باشند.
8.     انرژی: هوش مصنوعی غیرمتمرکز می‌تواند فرآیندها را بهینه کند، تصمیم‌گیری را بهبود بخشد و ارائه خدمات را سرعت ببخشد.

مزایای هوش مصنوعی غیرمتمرکز

هوش مصنوعی غیرمتمرکز از طریق موارد زیر شفافیت، امنیت، مقیاس‌پذیری و فرصت‌های اقتصادی جدیدی را ایجاد می‌کند و دنیای AI را به سمت یک اکوسیستم عادلانه و غیرمتمرکز هدایت می‌کند:

1. حریم خصوصی و امنیت بالا: داده‌های کاربران در اختیار خودشان است و به‌صورت توزیع‌شده در شبکه ذخیره می‌شود. این امر خطر دسترسی غیرمجاز و نقاط منفرد خرابی را کاهش می‌دهد. بلاکچین نیز یک راه امن برای ذخیره داده‌ها و به‌روزرسانی‌های مدل ارائه می‌دهد و خطر دستکاری اطلاعات را به حداقل می‌رساند.
2. کاهش هزینه‌ها: محاسبات غیرمتمرکز باعث کاهش هزینه‌های توسعه و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی می‌شود، زیرا منابع محاسباتی به‌صورت توزیع‌شده مدیریت می‌شوند و نیازی به مراکز داده‌ی گران‌قیمت نیست.
3. همکاری و توسعه‌ی متن‌باز: هوش مصنوعی غیرمتمرکز امکان اشتراک‌گذاری داده‌ها و همکاری بین توسعه‌دهندگان و شرکت‌های مختلف را فراهم می‌کند. مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به‌طور مشترک آموزش ببینند و از چندین پایگاه داده‌ی توزیع‌شده استفاده کنند، که منجر به افزایش دقت و کاربردپذیری سیستم‌های AI می‌شود.
4. عدم جانبداری و تصمیم‌گیری منصفانه: هوش مصنوعی غیرمتمرکز از ورودی‌های متنوع استفاده می‌کند تا تعصب را کاهش دهد و خروجی‌های عادلانه و بی‌طرفانه ارائه دهد. این مدل‌ها می‌توانند از اثبات‌های دانش صفر و رمزنگاری برای تضمین صحت نتایج استفاده کنند.
5. مقاومت در برابر سانسور: هیچ نهادی نمی‌تواند این سیستم‌ها را سانسور کند، زیرا کنترل و مدیریت مدل‌های AI به‌صورت توزیع‌شده انجام می‌شود.
6. مقیاس‌پذیری بالا: هوش مصنوعی غیرمتمرکز از شبکه‌ای از گره‌های متصل (Nodes) استفاده می‌کند که به مدل‌های هوش مصنوعی امکان می‌دهد در صورت افزایش تقاضا گسترش یابند و وظایف را به‌طور موازی پردازش کنند. این ویژگی باعث افزایش ظرفیت پردازشی و تضمین عملکرد بالا می‌شود.
7. شمولیت و دسترسی عمومی: هوش مصنوعی غیرمتمرکز بدون نیاز به مجوز قابل استفاده است و باعث افزایش دسترسی افراد و شرکت‌های کوچک به فناوری AI می‌شود. این امر به افزایش نوآوری و همکاری جهانی کمک می‌کند.
8.     کسب درآمد از مشارکت: کاربران، توسعه‌دهندگان، و تأمین‌کنندگان منابع محاسباتی می‌توانند در ازای ارائه‌ی داده‌ها، توان پردازشی، یا مشارکت در بهبود مدل‌های AI، پاداش دریافت کنند.

چالش‌ها و محدودیت‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز

هوش مصنوعی غیرمتمرکز نیازمند بهبود مقیاس‌پذیری و نظارت بر کیفیت مدل‌ها است و در مسیر توسعه خود با چالش‌های زیر مواجه است:

1. مشکلات مقیاس‌پذیری: آموزش مدل‌های AI به قدرت محاسباتی بالا نیاز دارد.
2. کنترل کیفیت: مدل‌های غیرمتمرکز ممکن است خروجی ضعیف‌تری نسبت به مدل‌های متمرکز داشته باشند.
3. چالش‌های قانونی: برخی دولت‌ها ممکن است قوانین محدودکننده‌ای برای AI غیرمتمرکز وضع کنند.
4. هزینه‌های محاسباتی بالا: هزینه‌ی اجرای محاسبات غیرمتمرکز همچنان چالش‌برانگیز است.

سخن پایانی؛ آینده‌ی هوش مصنوعی غیرمتمرکز

هوش مصنوعی غیرمتمرکز در آینده به یک فناوری خودمختار، مقاوم در برابر سانسور و مستقل از کنترل شرکت‌ها، صرافی ارز دیجیتال و دولت‌ها تبدیل خواهد شد. این فناوری می‌تواند دیفای، تجارت، سلامت و متاورس را متحول کند. DAOها از آن برای تصمیم‌گیری خودکار استفاده خواهند کرد و ربات‌های معامله‌گر غیرمتمرکز بدون نیاز به کنترل مرکزی فعالیت خواهند داشت

همچنین، هوش مصنوعی غیرمتمرکز در حوزه دیفای، نقدینگی را بهینه کرده و ریسک‌ها را مدیریت خواهد کرد. در نهایت با پیشرفت بلاکچین و محاسبات توزیع‌شده، DAI به ابزاری کلیدی برای شفافیت، امنیت و نوآوری جهانی تبدیل می‌شود,