设想一个世界，其中人工智能（AI）不再由政府或拥有特殊利益的科技巨头控制，而是由那些最能从这一先进技术中受益的普通人掌握。这一突破性的转变正是去中心化人工智能（DAI）的核心所在。
近年来，像 ChatGPT 和 Google Gemini 这样的中心化 AI 模型以其创新能力和广泛应用占据了头条。然而，随着去中心化人工智能（DAI）的出现，这一新兴方法正改变着科技格局，展现出远超传统模型的变革潜力。
尽管中心化 AI 的能力受到其背后公司和开发者的限制，去中心化 AI 则旨在将权力从企业实体转移到一个协作网络中。这一转变挑战了传统的 AI 开发、部署和互动框架，提供了对 AI 管理和利用的新视角。
什么是去中心化人工智能（DAI）？
就像比特币通过创建无权限系统颠覆了传统金融一样，去中心化人工智能（DAI）旨在消除障碍，普及 AI 技术的访问权。去中心化的支持者认为，这是防止中心化 AI 变得过于强大且难以管理的关键步骤。通过采纳开源原则，去中心化 AI 将审计和数据安全的责任交给全球社区，而不是少数几个实体。
许多 AI 项目正在合作实现这一去中心化的愿景。例如，8 月 5 日，Phala Network、Morpheus 和 Exabiis 宣布共同努力构建基于区块链的 AI，以解决中心化 AI 模型的局限性。
为什么我们需要去中心化人工智能（DAI）？
机器学习的快速发展得益于丰富的数据和用户友好的平台，如 ChatGPT、Claude 和 Perplexity。随着 AI 日益融入我们的日常生活，它也在不断进步。然而，用户往往未能意识到他们通过使用这些系统对私人公司所带来的价值。
中心化 AI 引发了诸多担忧，从可能对整个职业领域造成的财务冲击到利润分配的不公平。一个关键问题是：如果这些强大的 AI 模型落入错误的不法分子手里，会发生什么？
以 OpenAI 为例，该公司因未授权的语音模仿以及优先发布产品而忽视安全问题等问题而遭遇批评。这些争议突显了中心化 AI 的风险，从而加强了对去中心化方法的需求。
中心化 AI 与去中心化 AI（DAI）：关键差异
中心化 AI
中心化系统通常存在单一故障点，使其容易受到攻击和技术故障的影响。如果中央服务器遭到破坏，整个 AI 系统可能会受到干扰。
大量数据存储在中央服务器上，成为黑客的诱人目标。数据泄露可能暴露敏感信息，对个人和组织造成不可逆的损害。
去中心化 AI 系统通常建立在区块链技术之上，提供安全且不可更改的网络交互记录。这使得恶意行为者很难篡改或破坏系统。
去中心化 AI 的挑战
尽管去中心化 AI 提供了显著的优势，但也面临一些挑战。其中一个关键问题是对多样化、分散的数据源的依赖，这可能导致数据质量的不一致。确保 AI 模型在去中心化网络中的准确性和可靠性，需要克服这些差异。
此外，尽管去中心化 AI 关注安全性和信任，但它也带来了新的脆弱性。分布式系统容易受到如数据中毒和 Sybil 攻击的威胁，后者指的是恶意行为者通过向网络中注入虚假节点来扰乱操作。
结论
去中心化 AI 为 AI 的未来展现了令人兴奋的愿景，提供了一种更公平和安全的发展与使用模型。然而，像任何新兴技术一样，早期的挑战是不可避免的。随着我们期待 DAI 所承诺的变革可能性，保持信息更新和进行独立研究将是应对快速发展的 AI 世界的关键。
