🎄 สุขสันต์วันคริสต์มาส! แบ่งปันโพสต์กับ #XmasWithGatePost# และชนะรางวัลคริสต์มาสเฉพาะ มูลค่า 1,000 ดอลลาร์!
โปรดใส่ข้อความที่ต้องการแปลในฟิลด์ 'text'
👉 โพสต์ตอนนี้: https://www.gate.io/post
โปรดใส่ข้อความที่ต้องการแปลในฟิลด์ 'text'
🔔 โพสต์ทุกวันพร้อมกับแฮชแท็ก #XmasWithGatePost# และเลือกจากหมวดหมู่เหล่านี้:
🔹 ความปรารถนาและคำอวยพร: แบ่งปันความปรารถนาวันคริสต์มาสหรือเป้าหมายของปีใหม่ของคุณ
🔹 บทวิจารณ์การซื้อขาย: สะท้อนกลับไปที่ประสบการณ์การซื้อขายปี 2024 ของคุณ
🔹 แผนการลงทุน: แบ่งปันกลยุทธ์การลงทุนปีใหม่ของคุณ
🔹 การพยากรณ์ตลาด: ทำนายแนวโน้มตลาดปี 2025
โปรดใส่ข้อความที่ต้องการแปลในฟิลด์ '
การเซ็นทรัลสองเท่าของ AI: เป็นเวลาที่ต้องการสิ่งที่กระจายอย่างเดียวหรือไม่?
บทความนี้ยังมีให้บริการในภาษาสเปนอีกด้วย
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังขับเคลื่อนอุตสาหกรรมทั่วโลก มันกำลังเปลี่ยนแปลงทุกอย่างตั้งแต่ด้านสุขภาพไปจนถึงการเงินและบริษัทกำลังแข่งขันเพื่อเข้าร่วมในการกระทำนี้
แต่เหล่าผู้เล่นใหญ่ส่วนใหญ่ครอบงำอำนาจของ AI ทั้งหมด มันดีสำหรับอนาคตของ AI หรือไม่? ตัวเลือกหนึ่งคือ AI แบบกระจายและ Qubic กำลังทำงานอยู่
ความมีอำนาจของ AI
วันนี้ บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ไม่กี่บริษัทเช่น Google, Microsoft และ Amazon เป็นเจ้าของทัศนคติ AI มากที่สุด พวกเขาควบคุมส่วนใหญ่ของโครงสร้างพื้นฐานที่ต้องใช้ในการเรียกใช้ AI ซึ่งรวมถึงศูนย์ข้อมูลและพลังคำนวณ ส่วนใหญ่ของการวิจัยและพัฒนา AI ทำงานโดยผู้เล่นใหญ่เหล่านี้ การเก็บสะสมเช่นนั้นช่วยให้พวกเขาสามารถรูปร่างทิศทางของ AI และกำหนดอนาคตได้ และเหลือน้อยให้ผู้อื่นแข่งขัน
ดังนั้นพวกเขาสามารถควบคุมวิธีการพัฒนาและใช้ AI ได้ ตั้งแต่แอปพลิเคชันประจำวัน เช่น ผู้ช่วยเสียง ไปจนถึงรถยนต์ที่ขับเองที่ขั้นต่ำ ในขณะที่พวกเขาได้ทำความคืบหน้ามากในเรื่อง AI ระดับนี้ของการมีอำนาจจัดสรรนี้สร้างสภาพการเล่นที่ไม่เท่าเทียม บริษัทขนาดเล็กและนักวิจัยที่อิสระไม่สามารถทันได้กับทรัพยากรของผู้เล่นใหญ่ ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นคือ การตัดสินใจเกี่ยวกับเทคโนโลยี AI ส่วนใหญ่ถูกตัดสินโดยผู้เล่นใหญ่ไม่กี่คน
ความเสี่ยงของ AI ที่เซ็นทรัลได้
การเกิดความเน้นที่มีอำนาจของ AI อยู่ในบริษัทไม่กี่แห่งนั้น กลายเป็นความเสี่ยงหลายประการ หนึ่งในประการที่สำคัญที่สุดคือการขัดจังหวะของการแข่งขันและนวัตกรรม เมื่อบริษัทไม่กี่แห่งควบคุมทรัพยากรส่วนใหญ่ บริษัทขนาดเล็กและสตาร์ทอัพใหม่จะมีค่าความเข้าถึงที่สูง ซึ่งจำกัดความหลากหลายของความคิดและอาจลดความก้าวหน้าของ AI เนื่องจากบริษัทที่มีตำแหน่งที่สำคัญไม่มีส่วนสนับสนุนที่จะทำลายแบบจำของธุรกิจที่มีกำไรของตนเอง
ความเสี่ยงทางความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยยังเพิ่มขึ้นเมื่อบริษัทไม่กี่รายควบคุม AI ของโลกเป็นส่วนใหญ่ พวกเขาเก็บข้อมูลผู้ใช้จำนวนมากและความเสี่ยงที่ข้อมูลถูกนำไปใช้ในทางที่ไม่เหมาะสมหรือเกิดการละเมิดมากขึ้น ด้วยการควบคุมข้อมูลมากมายภายใต้การควบคุมศูนย์กลาง ความเสี่ยงที่ข้อมูลนั้นถูกใช้ประโยชน์หรือจัดการไม่เหมาะสมมีความสูงขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งหาก AI ถูกใช้สำหรับการตรวจสอบหรือวัตถุประสงค์อื่น ๆ ที่ทำให้เสียหายต่อความเป็นส่วนตัวของบุคคล
ยังขาดความโปร่งใส เมื่อ AI อยู่ในมือของบางคนพวกเขาไม่ต้องรับผิดชอบต่อวิธีการที่ AI ถูกสร้างขึ้นหรือวิธีการตัดสินใจ ความขาดการควบคุมนี้สามารถนำไปสู่อัลกอริทึมที่มีผลกระทบที่เบียดเบียน การปฏิบัติที่ไม่เป็นธรรม หรือ การสนับสนุนที่เป็นทางการสู่ผลประโยชน์ขององค์กรเหนือสิ่งที่ดีต่อสังคม
เราสามารถทำอะไรเพื่อทำให้ AI กระจายอำนาจ?
ด้วยความเสี่ยงของ AI ที่ทำศูนย์กลาง เราควรพิจารณาทางเลือก หนึ่งในทางเลือกที่ดีที่สุดคือ AI แบบกระจายที่มุ่งเน้นที่จะกระจายควบคุมของ AI ไปทั่วทั้งหมดในผู้เล่นหลายคน AI แบบกระจายจะทำให้ได้รับความเสี่ยงจากโมเดลปัจจุบันโดยการใช้บล็อกเชนเพื่อกระจายพลังการคำนวณและการจัดการข้อมูลบนเครือข่ายแทนการในองค์กรเดียว
การกระจายอำนาจจะทำให้ AI เป็นประโยชน์ต่อส่วนบุคคล ทำให้บริษัทขนาดเล็ก นักวิจัย และบุคคลทั่วไปสามารถมีส่วนร่วมในการพัฒนา AI ได้ง่ายขึ้น โดยการแบ่งปันทรัพยากรที่เท่าเทียมกัน AI แบบกระจายอำนาจจะช่วยให้มีผู้ร่วมส่งเสริมในสาขานี้มากขึ้นและนวัตกรรมโดยไม่ต้องใช้สถาปัตยกรรมขนาดใหญ่ ซึ่งหมายความว่ามีการแข่งขันและความคืบหน้าที่เร็วขึ้น
เทคโนโลยี Web3 ถูกใช้ในการเงินและสินทรัพย์ดิจิทัลอย่างไร้พร้อม, พวกเขามุ่งเน้นรูปแบบที่ AI สามารถถูกกระจายอำนวยความสะดวกได้ ด้วยเทคโนโลยีเหล่านี้ พลังและการตัดสินใจสามารถถูกแบ่งปันในเครือข่ายของผู้ร่วมกิจกรรม เพิ่มความ๏่ชัดเจนและความยุติธรรม
ปัญญาประดิษฐ์แบบกระจาย: ความเป็นจริงใหม่
AI ที่ได้รับการกระจายแบบกระจายไม่ใช่แนวคิดในอนาคต - มันกำลังเกิดขึ้นแล้ว โดยใช้เทคโนโลยี Web3 ระบบ AI ที่กระจายงานคอมพิวเตอร์ทั่วเครือข่าย ไม่ใช่มีหน่วยงานเดียวควบคุมทรัพยากร นี้มีประโยชน์หลายประการ มีความโปร่งใสมากขึ้นและการจัดการข้อมูลส่วนบุคคลมากขึ้น
ในโมเดล AI ที่ไม่ centralize แทนที่บริษัทหนึ่งจะเป็นเจ้าของโครงสร้างทั้งหมด หลายบริษัทสามารถแบ่งปันภาระงานได้ สิ่งนี้ทำให้การควบคุมกระจายออก ลดความเสี่ยงของการก่อตั้งอำนาจและไม่มีองค์กรเดียวมีอำนาจมากเกินไป มันยังสร้างความแข็งแกร่งมากขึ้น น้อยกว่าที่จะเกิดความล่มเหลวทางเทคโนโลยีหรือการโจมตีไซเบอร์ และการกระจายอำนาจเปิดโอกาสให้กับนวัตกรรมมากขึ้นเมื่อคนจากแต่ละพื้นที่และอุตสาหกรรมสามารถมีส่วนร่วมใน AI
วิธีการ Qubic ทำงานกับ AI แบบกระจาย
Qubic เป็นหนึ่งในบริษัทที่เป็นผู้ pion eering ใน AI ที่กระจาย ตั้งแต่เริ่มแรก Qubic มองเห็นความจำเป็นที่จะต้องหักหลังจากโมเดลที่กระจายที่เป็นปกติในอุตสาหกรรม AI Qubic ใช้บล็อกเชนและเทคโนโลยีที่กระจายอื่น ๆ เพื่อสร้างโครงสร้าง AI ใหม่ ๆ ที่โปร่งใส ปลอดภัย และเข้าถึงได้มากขึ้น
Qubic กำลังทำให้ AI แบบกระจายเป็นเรื่องจริงโดยการสร้างพื้นที่ที่คนทั่วโลกสามารถมีส่วนร่วมในการให้ทรัพยากรเพื่อใช้ในการทำงานและฝึกโมเดล AI โดยวิธีนี้ ผู้คนสามารถมีส่วนร่วมในการทำงานและฝึกโมเดล AI และการควบคุม AI ไม่อยู่ในมือของบริษัทเพียงเล็กน้อย แต่พลังกำลังถูกกระจายไปทั่วเครือข่าย ทำให้เป็นเรื่องยุติธรรมและเปิดกว้างมากขึ้นสำหรับนวัตกรรม
ประโยชน์มีความชัดเจน โดยการกระจาย AI Qubic ทำให้ผู้เล่นใหม่เข้าสู่ตลาดและมีส่วนร่วมในการพัฒนา AI ขั้นสูง นี้หมายความว่ามีนวัตกรรมและวิธีการพัฒนาและใช้งาน AI ที่โปร่งใสและมีระบบสอบบัญชีมากขึ้น AI ที่แข็งแกร่งและไม่ขึ้นอยู่กับจุดควบคุมเดียว ซึ่งสามารถป้องกันการล้มเหลวหรืออุปสรรคทางด้านความปลอดภัยได้
สรุป
หากการกระจายอํานาจเกิดขึ้นอนาคตของ AI อาจดูแตกต่างไปจากเดิมมาก ด้วยการย้ายออกจากรูปแบบปัจจุบันที่บริษัทขนาดใหญ่ไม่กี่แห่งมีอํานาจส่วนใหญ่ AI แบบกระจายอํานาจสามารถสร้างอุตสาหกรรมที่เท่าเทียมกันและโปร่งใสมากขึ้น ประโยชน์ของ AI แบบกระจายอํานาจคือการแข่งขันที่มากขึ้นความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่ดีขึ้นและนวัตกรรมที่มากขึ้น
บริษัทเช่น Qubic กำลังพิสูจน์ว่า AI แบบไม่ centralize ไม่ใช่แค่เป็นทฤษฎีเท่านั้น - มันเป็นสิ่งที่เป็นจริงที่สามารถเปลี่ยนแปลงวิธีการพัฒนาและใช้ AI โดยการกระจายควบคุมไปยังเครือข่ายที่กว้างขึ้น ส่งผลให้ AI แบบไม่ centralize หมายความว่าไม่มีองค์กรใดที่มีอำนาจทั้งหมด ทำให้มันเป็น AI ที่ยุติธรรมและมีสมดุลมากขึ้น ซึ่งเมื่ออุตสาหกรรม AI ก้าวไปข้างหน้า การไม่ centralize คือวิธีที่จะเดินไปข้างหน้าซึ่งสามารถนำไปสู่อนาคตของ AI ที่หลากหลายและสร้างความเข้าใจ