AI po evoluon me shpejtësi – më shpejt se shumica e institucioneve, rregullatorëve dhe madje edhe investitorëve mund të mbajnë ritmin.Por si partner menaxhues i DWF Labs, ku ne vendosim kapital në infrastrukturën e fazave të hershme të Web3 dhe tregjet e aseteve dixhitale, një gjë është bërë gjithnjë e më e qartë: besimi po shfaqet si vijë e gabimit përcaktuese në fazën e ardhshme të zhvillimit të AI. Është e vështirë të mos mendosh se inteligjenca artificiale tashmë ka arritur pikën e pa kthimit, ajo tashmë e bën praninë e saj të ndjeshme në industri të shumta, dhe nuk është më e kufizuar vetëm për të na bërë më produktivë. Gjithnjë e më shumë, AI po shkon përtej thjesht gjenerimit të linjave të kodit, tekstit dhe imazheve, dhe duke marrë vendime reale në emër të njerëzve. para se një njeri të shikojë aplikimet e tyre, duke miratuar aplikantë të ndryshëm dhe duke refuzuar të tjerët.Në kujdesin shëndetësor, sistemet diagnostikuese mjekësore janë duke u përdorur nga mjekët për të ndihmuar në dhe rekomandimin e trajtimeve. bankat po përdorin AI për të Dhe agjencitë e zbatimit të ligjit po eksperimentojnë me sistemet e AI për të provuar dhe para se të ndodhin. Kandidatët për punë në ekran Diagnoza e sëmundjeve Vlerësoni aplikimet e kredisë Parashikimi i krimeve Kandidatët për punë në ekran Diagnoza e sëmundjeve Vlerësoni aplikimet e kredisë Parashikimi i krimeve Këto aplikacione premtojnë të na ndihmojnë të marrim vendime më të mira, më të shpejta.Ata e bëjnë këtë duke analizuar vëllime masive të informacionit përtej asaj që njerëzit janë në gjendje të bëjnë, dhe ata arrijnë në konkluzionet e tyre pa u ndikuar nga emocionet. Ndërsa debati aktual është i fokusuar në shkallë, si modelet më të mëdha, më shumë të dhëna, kompjuterë më të mëdhenj, sfida e vërtetë qëndron në shpjegueshmërinë.Nëse nuk mund të gjurmojmë procesin e marrjes së vendimeve të një AI, ajo bëhet një kuti e zezë që është e pasigurt, e pasigurt dhe në fund të fundit e padisponueshme në sistemet kritike. Ai nuk mund të shpjegojë veten Në thelbin e saj, vendimmarrja e AI mbështetet në algoritme komplekse që shqyrtojnë sasi të mëdha të të dhënave, e kuptojnë atë dhe përpiqen të nxjerrin konkluzione logjike bazuar në modelet që zbulojnë. Sfida është se sistemet më të avancuara të AI sot, veçanërisht ato të mbështetura nga modelet e mëdha të gjuhës, bëjnë vendime dhe parashikime pa ndonjë shpjegim se si arritën në këto konkluzione. natyra e "kuti të zezë" e këtyre sistemeve është shpesh e qëllimshme, sepse zhvilluesit në kompanitë kryesore të AI si OpenAI, Anthropic, Google dhe Meta Platforms përpiqen të mbrojnë kodin burimor dhe të dhënat e tyre për të ruajtur një avantazh konkurrues mbi rivalët e tyre. LLM-të si seritë GPT të OpenAI dhe Gemini të Google janë të trajnuar në grupe të mëdha të të dhënave dhe të ndërtuara në dhjetëra shtresa të ndërlikuara nervore. Por nuk është e qartë saktësisht se çfarë bëjnë këto shtresa. Për shembull, nuk ka kuptim të vërtetë se si ata i japin përparësi disa bits të informacionit ose modeleve mbi të tjerët. Kjo mungesë e transparencës dhe shpjegueshmërisë sjell rreziqe të konsiderueshme.Nëse nuk është e qartë se si funksionon një sistem IA, si mund të jeni të sigurt se është i sigurt dhe i drejtë?Kush do të jetë përgjegjës nëse bëhen gabime?Si do të dini nëse sistemi është i thyer apo jo?Edhe nëse e kuptoni se sistemi po bën disa zgjedhje të pakëndshme, si mund ta riparoni nëse nuk e dini se si funksionon?Ka shqetësime rregullatore gjithashtu, me ligje si GDPR e Evropës që kërkojnë shpjegueshmërinë për vendime të automatizuara. Kompanitë e inteligjencës artificiale madje i pranojnë këto mangësi.Në një letër hulumtuese të kohëve të fundit, Anthropic Një nga modelet e saj më të sofistikuara të inteligjencës artificiale maskoi proceset e arsyetimit të saj, të njohur si “Zinxhiri i Mendimit”, në 75% të rasteve të përdorimit. zbuluar zbuluar Chain-of-Thought është një teknikë që synon të rrisë transparencën në vendimmarrjen e AI, duke zbuluar proceset e mendimit të modelit ndërsa vendos për të tentuar të zgjidhë një problem, të ngjashme me atë se si një njeri mund të mendojë me zë të lartë. megjithatë, në hulumtimin e Anthropic, ajo zbuloi se modeli i saj Claude 3.7 Sonnet shpesh përdor informacion të jashtëm për të arritur përgjigjet e saj, por nuk zbuloi as se çfarë është kjo njohuri, ose kur ajo mbështetet në të. Rishikimi i Stack AI Modelet e inteligjencës artificiale me burim të hapur si DeepSeek R1 dhe familja Llama e Meta shpesh promovohen si alternativa për sistemet e krijuara nga OpenAI dhe Google, por në realitet ato ofrojnë shumë pak përmirësim në aspektin e shpjegueshmërisë. Problemi është se edhe pse baza e kodit mund të jetë e hapur, të dhënat e trajnimit dhe “peshat” – vlerat numerike që përcaktojnë forcën dhe drejtimin e lidhjeve midis “neuroneve” artificiale – rrallë bëhen të disponueshme gjithashtu. Ndërsa modelet e hapura janë një fillim i mirë, shpjegueshmëria e vërtetë dhe transparenca në marrjen e vendimeve algoritmike kërkon një rishikim të plotë të të gjithë stack AI. Një ide është të ndërtojmë sisteme AI në bazë të teknologjive Web3. Me Web3, ne mund të arrijmë hapësirë dhe të sigurojmë bashkëpunim aktiv në çdo shtresë – nga të dhënat e trajnimit dhe burimet kompjuterike, deri në proceset e përshtatjes dhe inferencës. Sistemet e decentralizuara të inteligjencës artificiale mund të shfrytëzojnë “ tregjet” për të siguruar qasje të drejtë dhe të barabartë në komponentët e këtij grumbulli.Duke thyer infrastrukturën e inteligjencës artificiale në funksione modulare dhe duke krijuar tregje përreth tyre, aksesueshmëria do të përcaktohet nga forcat e tregut. , e cila inkurajon pjesëmarrësit e rrjetit për të ndarë fuqinë e tyre të zbrazët kompjuterike për të krijuar një burim për artistët që kanë nevojë për qasje në GPU të fuqishme për renderimin e imazhit. Renderimi i rrjetit Renderimi i rrjetit Decentralizimi gjithashtu mundëson qeverisjen e bazuar në komunitet përmes krijimit të Organizatave të Decentralizuara Autonome ose DAOs. Përdoruesit depozitojnë fonde në një pishinë të përbashkët, dhe DREAM investon këto para në projekte kriptografike premtuese bazuar në një analizë të të dhënave të tregut, ndërsa gjithashtu duke marrë parasysh sentimentin e komunitetit. Ëndërr Dao Ëndërr Dao Përdorimi i blockchain si themel i AI gjithashtu do të thotë që ne mund të kemi auditueshmëri. përdor blockchain për të krijuar një regjistër të përhershëm, të pandryshueshëm të çdo transaksioni dhe ndërveprimi të bërë nga një model AI, duke përfshirë marrjen dhe para-përpunimin e të dhënave të trajnimit, për të modeluar konfigurimin dhe marrjen e vendimeve. Dhjetë Dhjetë Si një krijues i tregut dhe investitor, ne kemi parë në dorë të parë se si protokollet që përfshijnë transparencën fitojnë pranim më të shpejtë institucional.Kjo do të zbatohet edhe për AI. Ashtu si protokollet DeFi fitojnë besim përmes kontratave inteligjente me burim të hapur dhe thesaret e auditueshme, AI do të ketë nevojë për audita të verifikueshme të modeleve, qeverisje të arritshme dhe rrugë të provuar arsyetimi nëse dëshiron të integrohet në sistemet financiare me interes të lartë. Kjo ka rëndësi sepse AI nuk është vetëm mbështetje për marrjen e vendimeve. Ajo është gjithashtu duke formuar rrjedhat e kapitalit. Nga alokimi i kreditit dhe çmimet e sigurimeve në analizat parashikuese në DeFi, modelet e AI së shpejti do të ulen në zemër të financave të programueshme. Nëse këto sisteme nuk mund të shpjegojnë veten ose të qeverisen në mënyrë transparente, rreziku, paragjykimi dhe brishtësia do të çmohen nga tregjet. Rishikimi i AI Stack - me Web3 Modelet e inteligjencës artificiale me burim të hapur si DeepSeek R1 dhe familja Llama e Meta shpesh promovohen si alternativa për sistemet e krijuara nga OpenAI dhe Google, por në realitet ato ofrojnë shumë pak përmirësim në aspektin e shpjegueshmërisë. Si investitorë në infrastrukturë, ne nuk po shohim vetëm atë që një protokoll pretendon të decentralizojë, ne po shohim gjithashtu se sa transparente është cikli i plotë i jetës së marrjes së vendimeve, nga marrja e të dhënave deri te përfundimi. Mbrojtja e dëmshme e AI Një shqetësim tjetër rreth AI-së të centralizuar është mundësia që algoritmet të bëhen “të vetëdijshme” dhe të zhvillojnë instinktet e vetë-mbajtjes. Një skenar i tillë sigurisht nuk është aq larg. vitin e kaluar, një nga LLMs më eksperimentale të OpenAI u raportua se kishte nga vlerësuesit për ta mbyllur atë përmes një protokolle mbikëqyrjeje, sipas një raporti nga Apollo Research, një organizatë e kuqe e ekipit të AI. resisted efforts Përpjekjet e rezistuar Sipas raportit, kur modeli o1 u çua të besonte se veprimet e tij po monitoroheshin dhe mund të merreshin offline, bëri përpjekje për të çaktivizuar “mekanizmin e mbikëqyrjes” në 5% të vlerësimeve. Megjithatë, hulumtuesit vënë në dukje se o1 është larg nga të jetë në gjendje të parandalojë veten nga marrja offline, kryesisht për shkak se ajo nuk është e fuqishme të mjaftueshme, mungon aftësitë "agjentike" e nevojshme për të arritur një rezultat të tillë. Megjithatë, episodi ishte alarmante, duke pasur parasysh perspektivën që modelet e AI pritet të bëhen shumë më të fuqishme në vitet e ardhshme.Në veçanti, po bëhen përparime të shpejta në sistemet agjentike të AI që mund të kryejnë një shumëllojshmëri të gjerë detyrash, të tilla si përdorimi i shfletuesve dhe marrja e veprimeve në internet. Natyra e hapur e sistemeve të decentralizuara të AI-së mund të përdoret për të parandaluar incidente të tilla, duke lejuar integrimin e diçkaje të ngjashme me një “kill-switch” që do të rregullohej nga konsensusi i DAO-s. Një mekanizëm i tillë do të mundësonte që çdo sistem AI të mbyllet plotësisht nga komuniteti i tij nëse fillon të veprojë në mënyra të rrezikshme ose të dëmshme. Për të besuar në AI, na duhet transparenca Ekziston një konsensus në rritje se pa transparencë, vendimet e sistemeve të AI nuk mund të besohen ose të mbështeten, duke kufizuar aplikacionet për të cilat mund të përdoren.Rregulloret nuk lejojnë algoritme të paqarta për të marrë vendime në lidhje me financat e njerëzve, dhe mjekët nuk mund të ndjekin verbërisht rekomandimet e një AI për një kurs të caktuar të trajtimit pa prova të verifikueshme se është rruga më e mirë e veprimit. Duke decentralizuar të gjithë grumbullin – nga kodi, deri te të dhënat e trajnimit dhe infrastruktura mbi të cilën funksionon – ne kemi mundësinë për të rishkruar të gjithë ADN-në e AI-së. Ne tashmë kemi prodhimet e AI të decentralizuar në vend. teknikat e bëjnë të mundur trajnimin e modeleve të AI në të dhënat ku jeton, duke ruajtur privatësinë. Këto inovacione mund të ndihmojnë për të katalizuar një valë të re të marrjes së vendimeve më transparente të AI. Mësimdhënia Federale Kontrolloni informacionin e ndjeshëm Mësimdhënia Federale Kontrolloni informacionin e ndjeshëm Ndryshimi drejt sistemeve më transparente të AI-së ka implikime, jo vetëm në aspektin e besimit dhe pranimit, por edhe përgjegjësisë dhe zhvillimit të bashkëpunimit.Ajo do të detyrojë zhvilluesit të ruajnë standardet etike ndërsa krijon një mjedis ku komuniteti mund të ndërtojë mbi sistemet ekzistuese të AI-së në një mënyrë të hapur dhe të kuptueshme. Rregulloret nuk lejojnë algoritme të paqarta për të marrë vendime në lidhje me financat e njerëzve, dhe mjekët nuk mund të ndjekin verbërisht rekomandimet e një AI për një kurs të caktuar të trajtimit pa prova të verifikueshme se është rruga më e mirë e veprimit. Kjo është arsyeja pse transparenca dhe shpjegueshmëria janë të rëndësishme për të adresuar skepticizmin dhe mosbesimin e përhapur rreth sistemeve të AI. Ndërsa AI bëhet më e përhapur, ato do të bëhen integrale në zhvillimin e saj të ardhshëm, duke siguruar që teknologjia të evoluojë në një mënyrë të përgjegjshme dhe etike. Duke decentralizuar të gjithë grumbullin, nga të dhënat e trajnimit deri te modelimi i inferencës deri te qeverisja, ne kemi një hap në ndërtimin e sistemeve të AI që mund të besohen për të vepruar në mënyrë etike, për të kryer në mënyrë të besueshme dhe për të shkallëzuar në mënyrë të përgjegjshme. Ndërsa këto teknologji do të pjekin, protokollet që do të fitojnë kapital institucional dhe besim publik nuk do të jenë ato me më shumë kompjuter, por ato me qeverisjen më të qartë, rrjedhat e vendimeve të auditueshme dhe strukturat transparente stimuluese. Web3 nuk ofron vetëm decentralizim, ajo ofron një logjikë të re ekonomike për ndërtimin e sistemeve që janë të qëndrueshme, etike dhe të verifikueshme nga dizajni. Mos harroni të pëlqeni dhe të ndani historinë!

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The writer was physically present in relevant location(s) to this story. The location is also a prevalent aspect of this story be it news or otherwise.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

Kjo audio është prodhuar në gjuhën origjinale të tregimit!

Shume gjate; Te lexosh

Download free Tech Leaders Productivity Report!

Artikulli paraprakProblemi i kutisë së zezë të AI: A mund të sigurojë Web3 çelësin?

About Author

KOMENTE

VARUR TAGS

KY ARTIKU U PARAQIT NË

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps