Штучний інтелект розвивається з неймовірною швидкістю, а автономні агенти тепер здатні аналізувати ринки, діагностувати захворювання, писати код і приймати рішення про найм.
Але з ростом можливостей зростає і більш глибоке занепокоєння – хто керує цими агентами і за якими правилами?
Кілька корпорацій контролюють доступ, продуктивність та погодження. Це централізація даних про інтелект підвищує підозри та нестачу довіри.
Довіра до ШІ (штучного інтелекту) полягає не лише в тому, чи він працює. Ідеться про те, хто його контролює, як він розвивається і чи можна перевіряти, ставити під питання або покращувати його поведінку.
У централізованій системі ці питання, якщо на них взагалі відповідають, вирішуються за закритими дверима.
Технології блокчейн та Web 3.0 пропонують привабливу альтернативу – децентралізацію як принцип проєктування.
Замість того, щоб довіряти компанії, ми перевіряємо систему. Замість того, щоб покладатися на добру волю, ми спираємося на протокол.
Проблема довіри в централізованому ШІ
Чорна скринька власницьких моделей штучного інтелекту обмежує прозорість. Їхні дані для навчання, стратегії оптимізації та цикли оновлення є непрозорими.
Гірше того, ці моделі часто працюють у високих ставках, приймаючи рішення, які впливають на фінанси, здоров'я або права людей.
Без чіткого розуміння того, як приймаються ці рішення, довіра стає сліпою.
Існує також концентрація інфраструктури. Обчислювальні ресурси, канали передачі даних та канали розгортання для просунутого ШІ в основному розташовані в приватних дата-центрах.
Це створює точки відмови і підсилює дисбаланс влади, де кінцеві користувачі стають пасивними споживачами інформації, яку вони не можуть формувати або допитувати.
Структури стимулів ускладнюють цю проблему. Традиційна розробка штучного інтелекту не має механізмів для винагороди перевірених внесків або покарання за шкідливу поведінку.
Агент, який веде себе неналежно, не зазнає жодних витрат, якщо його власник не втрутиться, і цей власник може поставити прибутковість вище етики.
Що блокчейн приносить на стіл
Блокчейн пропонує бездоверчу архітектуру, де системи ШІ можуть управлятися, аудитується та заохочуватися прозорими, програмованими способами.
Однією з найглибших змін, які вона дозволяє, є можливість вбудовувати відповідальність безпосередньо в стеки ШІ.
Репутація стає кількісною. Наприклад, ABTs (AgentBound Tokens) є неконвертованими криптографічними обліковими даними, запропонованими для відстеження поведінки AI-агента.
Якщо агент хоче виконувати дії з високими ставками, він повинен поставити на карту свою репутацію. Погана поведінка призводить до зменшення, тоді як хороша продуктивність зміцнює його довіру.
Це створює економічну узгодженість між інтересами агента та людськими очікуваннями.
Блокчейн також вводить аудит – записуючи походження даних, історію навчання та журнали рішень на ланцюзі, зацікавлені сторони можуть перевірити, як і чому модель зробила певний вибір.
Не менш важливою є децентралізація інфраструктури. Сьогодні штучний інтелект стримується фізичними та економічними обмеженнями централізованих дата-центрів.
З підйомом DePIN та децентралізованими системами зберігання, такими як IPFS, навантаження штучного інтелекту можуть бути розподілені серед глобальних учасників.
Це знижує витрати, підвищує стійкість і також розриває монополію на те, хто може створювати, навчати та розгортати моделі.
Мультіагентні системи потребують спільних рейок
Автономні агенти не є ізольованими сутностями – дедалі більше вони повинні взаємодіяти, чи то для координації логістики, цінових послуг, чи оптимізації ланцюгів постачання.
Без спільних протоколів та інтерактивних стандартів ці агенти залишаються замкнутими в своїх силосах, не в змозі складати або співпрацювати.
Публічні блокчейни забезпечують основи для координації між агентами. Смарт-контракти дозволяють агентам укладати обов'язкові угоди. Токенізовані стимули узгоджують поведінку в мережах.
На ринку послуг з'являється можливість, де агенти можуть купувати обчислювальні потужності, продавати дані та узгоджувати результати – без покладання на централізовані посередницькі структури.
Сьогодні ми можемо спостерігати прототипні екосистемні фреймворки, де агенти діють напівнезалежно, ставлячи токени, перевіряючи результати один одного та здійснюючи транзакції на основі спільної економічної логіки.
Це накладна мережа для координації машин, рідна для Інтернету.
Федеративне навчання без центрального мозку
Спільне навчання штучного інтелекту між різними сторонами без об'єднання чутливих даних є великою межею.
FL (федеративне навчання) дозволяє це, зберігаючи дані локально і ділячись лише оновленнями моделі.
Але більшість впроваджень FL все ще покладаються на центральний сервер для координації агрегації – потенційна точка затримки та поверхня атак.
DFL (децентралізоване федеративне навчання) усуває цього посередника.
З блокчейном як координаційним шаром оновлення можуть бути розподілені пір-ту-пір, перевірені через консенсус та незмінно зафіксовані.
Кожен учасник вносить свій внесок у колективну модель, не віддаючи контроль або конфіденційність.
Токени стимулюють якісні оновлення та штрафують за спроби отруєння, забезпечуючи цілісність процесу навчання.
Ця архітектура добре підходить для охорони здоров'я, фінансів або будь-якої сфери, де чутливість даних є надзвичайно важливою, а різноманітність зацікавлених сторін є суттєвою.
Ризики та компроміси ончейн штучного інтелекту
Жодна система не обходиться без своїх викликів. Блокчейн приносить затримки та обмеження пропускної здатності, які можуть обмежувати його використання в системах штучного інтелекту в реальному часі.
Токени управління можуть бути маніпульовані, а погано спроектовані схеми стимулювання можуть створювати перекручену поведінку.
Логіка в ланцюзі – після розгортання – складна для зміни, що несе ризики, якщо недоліки залишаються непоміченими.
Існують також проблеми безпеки. Якщо ШІ покладається на ончейн оракли або координацію, атака на підлягаючий блокчейн може призвести до каскадних змін у поведінці ШІ.
Більш того, системи репутації, такі як ABT, вимагають надійного захисту від Сібіл і заходів забезпечення конфіденційності для запобігання маніпуляціям.
Це не причини для уникнення блокчейну – але вони підкреслюють необхідність ретельного проєктування, формальної верифікації та зобов'язання до безперервного вдосконалення.
Новий соціальний контракт для ШІ
У своїй основі блокчейн надає штучному інтелекту субстрат управління – спосіб кодувати норми, розподіляти владу та винагороджувати узгодженість.
Це переформулює питання «хто контролює ШІ» в «як контроль закодований, реалізований і перевірений?»
Це має ще більше значення політично, ніж технічно. Розвиток ШІ без децентралізації, ймовірно, перейде від відкритого експериментування до корпоративної консолідації.
Блокчейн пропонує можливість створювати інтелектуальні системи як суспільні блага, а не приватні активи.
Виклик полягає в тому, щоб поєднати технічні шари, дані, модель, стимули та контроль в єдину структуру.
Але шлях видимий – відкриті протоколи, прозорі стимули та децентралізований нагляд. Штучний інтелект не просто потребує блокчейн для інфраструктури. Йому потрібен блокчейн для легітимності.
У світі автономних агентів довіра не може бути побічним продуктом – її потрібно створювати. Блокчейн надає нам інструменти для цього.
Роман Мельник є головним маркетинговим директором в DeXe.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Децентралізований ШІ – Чому Блокчейн є відсутнім шаром управління - The Daily Hodl
HodlX Гостьовий постПодайте свій пост
Штучний інтелект розвивається з неймовірною швидкістю, а автономні агенти тепер здатні аналізувати ринки, діагностувати захворювання, писати код і приймати рішення про найм.
Але з ростом можливостей зростає і більш глибоке занепокоєння – хто керує цими агентами і за якими правилами?
Кілька корпорацій контролюють доступ, продуктивність та погодження. Це централізація даних про інтелект підвищує підозри та нестачу довіри.
Довіра до ШІ (штучного інтелекту) полягає не лише в тому, чи він працює. Ідеться про те, хто його контролює, як він розвивається і чи можна перевіряти, ставити під питання або покращувати його поведінку.
У централізованій системі ці питання, якщо на них взагалі відповідають, вирішуються за закритими дверима.
Технології блокчейн та Web 3.0 пропонують привабливу альтернативу – децентралізацію як принцип проєктування.
Замість того, щоб довіряти компанії, ми перевіряємо систему. Замість того, щоб покладатися на добру волю, ми спираємося на протокол.
Проблема довіри в централізованому ШІ
Чорна скринька власницьких моделей штучного інтелекту обмежує прозорість. Їхні дані для навчання, стратегії оптимізації та цикли оновлення є непрозорими.
Гірше того, ці моделі часто працюють у високих ставках, приймаючи рішення, які впливають на фінанси, здоров'я або права людей.
Без чіткого розуміння того, як приймаються ці рішення, довіра стає сліпою.
Існує також концентрація інфраструктури. Обчислювальні ресурси, канали передачі даних та канали розгортання для просунутого ШІ в основному розташовані в приватних дата-центрах.
Це створює точки відмови і підсилює дисбаланс влади, де кінцеві користувачі стають пасивними споживачами інформації, яку вони не можуть формувати або допитувати.
Структури стимулів ускладнюють цю проблему. Традиційна розробка штучного інтелекту не має механізмів для винагороди перевірених внесків або покарання за шкідливу поведінку.
Агент, який веде себе неналежно, не зазнає жодних витрат, якщо його власник не втрутиться, і цей власник може поставити прибутковість вище етики.
Що блокчейн приносить на стіл
Блокчейн пропонує бездоверчу архітектуру, де системи ШІ можуть управлятися, аудитується та заохочуватися прозорими, програмованими способами.
Однією з найглибших змін, які вона дозволяє, є можливість вбудовувати відповідальність безпосередньо в стеки ШІ.
Репутація стає кількісною. Наприклад, ABTs (AgentBound Tokens) є неконвертованими криптографічними обліковими даними, запропонованими для відстеження поведінки AI-агента.
Якщо агент хоче виконувати дії з високими ставками, він повинен поставити на карту свою репутацію. Погана поведінка призводить до зменшення, тоді як хороша продуктивність зміцнює його довіру.
Це створює економічну узгодженість між інтересами агента та людськими очікуваннями.
Блокчейн також вводить аудит – записуючи походження даних, історію навчання та журнали рішень на ланцюзі, зацікавлені сторони можуть перевірити, як і чому модель зробила певний вибір.
Не менш важливою є децентралізація інфраструктури. Сьогодні штучний інтелект стримується фізичними та економічними обмеженнями централізованих дата-центрів.
З підйомом DePIN та децентралізованими системами зберігання, такими як IPFS, навантаження штучного інтелекту можуть бути розподілені серед глобальних учасників.
Це знижує витрати, підвищує стійкість і також розриває монополію на те, хто може створювати, навчати та розгортати моделі.
Мультіагентні системи потребують спільних рейок
Автономні агенти не є ізольованими сутностями – дедалі більше вони повинні взаємодіяти, чи то для координації логістики, цінових послуг, чи оптимізації ланцюгів постачання.
Без спільних протоколів та інтерактивних стандартів ці агенти залишаються замкнутими в своїх силосах, не в змозі складати або співпрацювати.
Публічні блокчейни забезпечують основи для координації між агентами. Смарт-контракти дозволяють агентам укладати обов'язкові угоди. Токенізовані стимули узгоджують поведінку в мережах.
На ринку послуг з'являється можливість, де агенти можуть купувати обчислювальні потужності, продавати дані та узгоджувати результати – без покладання на централізовані посередницькі структури.
Сьогодні ми можемо спостерігати прототипні екосистемні фреймворки, де агенти діють напівнезалежно, ставлячи токени, перевіряючи результати один одного та здійснюючи транзакції на основі спільної економічної логіки.
Це накладна мережа для координації машин, рідна для Інтернету.
Федеративне навчання без центрального мозку
Спільне навчання штучного інтелекту між різними сторонами без об'єднання чутливих даних є великою межею.
FL (федеративне навчання) дозволяє це, зберігаючи дані локально і ділячись лише оновленнями моделі.
Але більшість впроваджень FL все ще покладаються на центральний сервер для координації агрегації – потенційна точка затримки та поверхня атак.
DFL (децентралізоване федеративне навчання) усуває цього посередника.
З блокчейном як координаційним шаром оновлення можуть бути розподілені пір-ту-пір, перевірені через консенсус та незмінно зафіксовані.
Кожен учасник вносить свій внесок у колективну модель, не віддаючи контроль або конфіденційність.
Токени стимулюють якісні оновлення та штрафують за спроби отруєння, забезпечуючи цілісність процесу навчання.
Ця архітектура добре підходить для охорони здоров'я, фінансів або будь-якої сфери, де чутливість даних є надзвичайно важливою, а різноманітність зацікавлених сторін є суттєвою.
Ризики та компроміси ончейн штучного інтелекту
Жодна система не обходиться без своїх викликів. Блокчейн приносить затримки та обмеження пропускної здатності, які можуть обмежувати його використання в системах штучного інтелекту в реальному часі.
Токени управління можуть бути маніпульовані, а погано спроектовані схеми стимулювання можуть створювати перекручену поведінку.
Логіка в ланцюзі – після розгортання – складна для зміни, що несе ризики, якщо недоліки залишаються непоміченими.
Існують також проблеми безпеки. Якщо ШІ покладається на ончейн оракли або координацію, атака на підлягаючий блокчейн може призвести до каскадних змін у поведінці ШІ.
Більш того, системи репутації, такі як ABT, вимагають надійного захисту від Сібіл і заходів забезпечення конфіденційності для запобігання маніпуляціям.
Це не причини для уникнення блокчейну – але вони підкреслюють необхідність ретельного проєктування, формальної верифікації та зобов'язання до безперервного вдосконалення.
Новий соціальний контракт для ШІ
У своїй основі блокчейн надає штучному інтелекту субстрат управління – спосіб кодувати норми, розподіляти владу та винагороджувати узгодженість.
Це переформулює питання «хто контролює ШІ» в «як контроль закодований, реалізований і перевірений?»
Це має ще більше значення політично, ніж технічно. Розвиток ШІ без децентралізації, ймовірно, перейде від відкритого експериментування до корпоративної консолідації.
Блокчейн пропонує можливість створювати інтелектуальні системи як суспільні блага, а не приватні активи.
Виклик полягає в тому, щоб поєднати технічні шари, дані, модель, стимули та контроль в єдину структуру.
Але шлях видимий – відкриті протоколи, прозорі стимули та децентралізований нагляд. Штучний інтелект не просто потребує блокчейн для інфраструктури. Йому потрібен блокчейн для легітимності.
У світі автономних агентів довіра не може бути побічним продуктом – її потрібно створювати. Блокчейн надає нам інструменти для цього.
Роман Мельник є головним маркетинговим директором в DeXe.