EFI:去中心化AI：夢想者與實用主義者_Refinable

前言：本文認為去中心化的人工智能是未來可持續人工智能的唯一途徑。但由于現在去中心化AI處于早期階段，應用場景和基礎設施都還不成熟，需要有一個務實的發展策略：分階段地推進去中心化的AI。本文作者JesusRodriguez，由藍狐筆記社群“王澤龍”翻譯。

AI的去中心化是當下最迷人的技術趨勢之一，可以成為AI可持續發展道路的基礎。聯合學習、區塊鏈技術或者安全加密計算的出現，為創建去中心化AI應用提供了可行的技術路徑。

然而，今日絕大多數的去中心化AI應用處于理論階段，或者應用場景十分有限。盡管機器學習的去中心化具有明顯的好處，但實際實施的途徑并非微不足道，而且很可能不會發生。基于當今的AI與區塊鏈生態系統的狀況，我想要提供一個關于去中心化AI技術采用的可能的實用主義視角的路徑。

發現一個通向去中心化AI的可行路徑，需要在去中心化智能所承諾的好處與AI領域的經濟和技術現實之間找到平衡。去年，我發表了過一些文章，其中概述了經濟學和技術推動因素，它們可以為去中心化AI技術的發展鋪平道路。

英國“SumSwap”創新型去中心化協議將于3月29日開啟節點預售:3月22日消息，英國區塊鏈公司 SumSwap對眾多火爆市場的DeFi項目深入研究后，認為此次DeFi爆發來源于其精妙的數學模型設計，如X×y=z、AMM自動做市商等模型，正是這些數學模型打破了智能合約速度慢的限制。以此為指導該公司開發出“SumSwap”去中心化協議，該協議創新性的加入特色數學模型，成為當下DEX領域最有希望和uniswap和sushiswap三分市場的項目。

?“SumSwap”向早期想加入項目的用戶提供了去中心化節點預售和會員預售，通過參與相關預售不僅能獲得節點或會員相關權益，還能最早獲取其平臺通證SUM，節點預售將于3月29日開啟（UTC+8）。

?[2021/3/22 19:08:20]

此后，我的思路演變為試圖找到在AI應用中采用去中心化模式的可行路徑。事實上，盡管去中心化AI模式可能是更好的、更可持續的AI的關鍵，然而目前的技術交付非常有限以至使其難以被主流組織采用。盡管我心中的夢想是相信一個去中心化的AI是更好的AI，但是我心中的實用主義不斷地與新生AI領域的技術與經濟的現實進行博弈。

加拿大科技公司ChainSafe發布去中心化云存儲產品ChainSafeFiles:12月17日消息，加拿大科技公司ChainSafe發布去中心化云存儲產品ChainSafeFiles，允許用戶通過前端頁面在IPFS和Filecoin上上傳和存儲文件，目前可提供高達20GB的存儲空間。ChainSafe表示，相比于傳統的云存儲工具，ChainSafeFiles更具私密性和安全性，主要特點為端到端加密。[2020/12/17 15:31:32]

從我的視角來看，找到一條通往可行的去中心化AI的路徑分三步：

i.理解去中心化人工智能的經濟限制

ii.穩步地向人工智能應用生命周期中相對簡單的領域引入去中心化

iii.建立正確的激勵因素與網絡效應以促進去中心化AI網絡的發展

夢想者的視角：去中心化AI是可持續AI的唯一路徑

在過去的幾年中，AI已經在其生命周期的不同方面完全演化成為中心化模式。鑒于當前一代的AI解決方案需要大規模、高質量的訓練數據集，市場中大部分的創新都來自如Google、微軟、Facebook或者Uber這樣的企業，而非初創企業。

亦來云聯合創始人韓鋒：去中心化存儲火起來是加密貨幣市場牛市先兆:金色財經現場報道，2020 Cointelegraph中文大灣區·國際區塊鏈周8月7日在深圳舉行。亦來云聯合創始人韓鋒在“如何抓住Filecoin的商用新機會”圓桌上表示，去中心化存儲火起來是加密貨幣市場牛市的先兆，其本身邏輯還是數據的增長，同時只有去中心化存儲才能保護人們的數據。雖然去中心化存儲的成本可能要比中心化存儲高，但是最終會讓每個用戶真正受益。未來的互聯網要讓每個人的數據能創造財富。[2020/8/7]

由大型公司創造的AI也有助于獲得更好的數據，以產生更好的智能。這種惡性循環進一步擴大了大型企業與小型公司間的溝壑，前者有著大量的數據與相關人才以促進AI創新，而后者卻缺乏這些資源。將這種模式推演到整個經濟體，AI的中心化可能是拉大第一世界國家與其他國家間鴻溝的因素之一。

人工智能的發展經常被拿來跟18世紀的工業革命相提并論，是一種經濟革命運動。如果說工業革命是將部分國家從手工生產推向了機器生產，AI則是領導著從實用工具轉向智能軟件系統的革命。

數字文藝復興基金會曹寅：DeFi名稱具有誤導性 優勢不是去中心化而是非許可:據官方消息，在由OKEx主辦的“后疫情時代：DeFi的機遇與挑戰”社群活動上，數字文藝復興基金會曹寅表示，Defi的名稱具有一定誤導性，去中心化并不是DeFi的目的，僅僅是手段。DeFi并不特指一種技術或者一類產品，而是一種社會運動和思潮，是一種利用開源軟件和去中心化網絡將金融產品轉變為無需信任中介，無需中心操作即可運行的透明金融協議運動。DeFi的優勢并不是去中心化，而是非許可，去中介，自動化，從P2P到P2C，Peer to Contract，去掉了傳統金融中交易對手方的風險。[2020/4/30]

工業革命的副作用之一是它使得工業化國家與未進行工業革命的國家間的差距變為150年。它使得發展中國家要花費大量的時間以弭平同世界頭部經濟體的差距。當前AI應用的中心化模式可能會在中美這種國家與世界其他地方國家間產生更大的鴻溝。

促進共同創造與知識分享的去中心化AI模式是防止增加大公司與小公司之間、領先經濟體與發展中國家之間鴻溝的方式之一。鼓勵自主行動者發布數據集、創建、培訓或優化模型的網絡是一種更可持續的機制，可以促進AI的創造，而這種機制無助于使富人更富。

動態 | 去中心化風險管理平臺Opyn推出Compound存款保險服務:去中心化金融風險管理平臺Opyn宣布將推出為Compound存款提供保險的服務，如果Compound合約遭受攻擊時用戶依舊可以取回本金和利息。對于Compound的用戶，可以在Opyn購買以目前cToken價格定價的期權，期權的賣方可以在價格下跌時保護Compound上的存款，當Compound合約受到攻擊，資金被偷走時，通過執行期權，Opyn用戶仍然可以將其本金和利息拿回。Opyn表示他們將為加密經濟搭建保險層，建立在Convexity協議之上，Opyn是非托管且無需信任的平臺，因此不需要保險索賠和風險評估方，DeFi開發者可以通過集成Opyn以保護用戶。Opyn平臺是一個由看跌期權組成的雙向市場，目前的產品可以為Compound存款提供保險以及為美元穩定幣Dai的脫錨風險提供保險。[2020/2/13]

實用主義的視角：去中心化AI的現實挑戰

盡管去中心化AI的價值主張有明顯的意義，但其現實實現面臨諸多挑戰。從其技術堆棧的不成熟到交付模型中的明顯摩擦，去中心化AI解決方案走向主流采用的路上橫亙著明顯的絆腳石。當其被用于傳統的中心化結構時，去中心化通常造成中斷，AI也不例外。盡管跟去中心化AI技術的有限采用相關的挑戰很多，但它們絕大多數都可歸為如下幾類：

l雙重中斷挑戰：作為一項技術趨勢，AI仍處于嬰兒期，絕大多數組織剛剛開始找到接受新的深度學習或者機器學習堆棧的方法。從有限的人才供給到這項技術的原生復雜性，絕大多數公司都面臨將AI作為其技術策略關鍵支柱的挑戰。去中心化則是另外一層的復雜性所在，對于絕大多數組織來說，在其早期階段，這可能不是很重要的問題。

l算力挑戰：諸如區塊鏈的去中心化賬本在執行需要深度學習模型這樣的昂貴計算時，其性能仍然有限。在這個程度上，去中心化AI網絡仍然需要鏈下計算模型，后者給絕大多數組織造成了基礎設施方面的挑戰。

l激勵挑戰：去中心化AI的結構需要依靠激勵機制以驅動不同各方參與網絡。當涉及一些珍貴的東西，如數據和知識時，激勵模型不僅需要非常強大，且需要在投資回報方面相比中心化AI方法更有競爭力。此外，激勵結構通常會引起操縱網絡行為的惡意攻擊。

解決上述挑戰是為采用去中心化AI技術創造經濟和技術可行性的唯一途徑。任何策略都需要在AI技術的新生狀態與去中心化的破壞性之間取得平衡。

一條通向去中心化AI的可行路徑

一個促成去中心化AI模式被采用的有效策略是，不是將其視為單一問題，而是將其視為跟AI應用生命周期不同階段相關的一系列挑戰。從這個視角看，不是將去中心化AI思考為一個整體，而是將該問題拆解為去中心化AI的多個方面。如果我們試圖將這個想法組織在一條跟中斷程度成反比的路徑上，我們會得到如下結果：

l去中心化數據分享：激勵網絡參與者發布和分享數據，它是去中心化AI應用中最不具顛覆性的部分。對于一個組織來說，加入一個網絡并發布和使用相關數據集，比構建一個基礎設施并運行去中心化深度學習模型更容易。

l去中心化訓練與預測：在數據分享的去中心化網絡建立之后，邏輯上講，下一步是對模型訓練及結果發布的去中心化。該結構將引入除了計算外所有方面的去中心化的AI模型。

l去中心化的AI模型：最終，我們可以考慮對AI模型的執行、資源的動態分配和模型的消耗進行去中心化。這將是去中心化AI的最終景象。

前面的步驟為去中心化AI模式的采用提供了實用策略。該策略不僅實用，而且我們已經擁有解決周期中每個步驟的新興技術。

去中心化數據分享：海洋協議

海洋協議是增長最快的去中心化AI堆棧之一。概念上講，海洋協議架構的主要作用是在AI工作流程中實現實體之間的去中心化通信。從數據或者算法的提供商再到分析工具，海洋協議提供了基于代幣激勵以及區塊鏈智能合約的模型，允許各方以公平高效的互動模式在AI工作流中合作。盡管海洋協議具有通用功能集，但它通過引入代幣化的激勵層，在網絡中的節點之間共享數據方面也表現不俗。海洋協議是少數去中心化AI堆棧之一、可以跟主要深度學習與機器學習框架聯合使用，且不會造成重大中斷。

去中心化訓練與預測：Erasure

Erasure是為知名對沖基金Numerai對沖基金提供支持的協議。從去中心化AI所有方面來看，Erasure在基于可用數據集的發布與預測驗證方面表現良好。Erasure的目標是提供一個去中心化的市場，在其中，數據科學家可以基于可用數據上傳預測，使用加密貨幣質押預測，并基于預測結果的表現而獲得獎勵。

盡管第一批用例是來自Numerai，同金融相關，但Erasure可用于任何預測。就結構而言，Erasure結合了幾個組件，為去中心化市場中買賣雙方的去中心化交互提供基礎。

去中心化AI模型：SingularityNet

Singularity按理來說，是去中心化AI領域中最有野心的公司。它為流行的Sophia機器人提供支持而聞名，SingularityNet尋求在AI生命周期的所有方面都引入去中心化。嚴格來說，SingularityNet是一個使得AI服務可以在去中心化模型中部署和消耗的平臺。它搭建于以太坊區塊鏈之上，SingularityNet提供了一種模型，其中激勵網絡中的不同參與者實施或使用AI服務。從架構的角度來看，SingularityNet基于一系列的組件，這些組件抽象了去中心化AI應用的生命周期的基本方面。

通往去中心化人工智能之路的關鍵是找到適當的平衡，以打破知識集中和大企業的影響，并最大限度地減少技術挑戰領域的破壞。本文的想法提供了務實但不失野心的方式來漸進地采用去中心化AI。

--延伸閱讀----

《如何讓區塊鏈獲得人工智能的能力》

《AI、區塊鏈&馬克思、卡夫卡》

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