Merkeziyetsiz Yapay Zeka, 0G Labs CEO'suna Göre Kıtlık Sonrası Bir Toplumun Kapılarını Açabilir

Yapay zeka etrafındaki konuşma, onun önemini sorgulamaktan, kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte daha güvenilir ve verimli hale getirmeye odaklanmaya evrildi. Michael Heinrich, yapay zekanın insanların sıradan işlerden kurtularak daha yaratıcı uğraşlara yönelmelerini sağlayacağı bir post-kıtlık toplumunu hayal ediyor.

Veri İkilemi: Kalite, Köken ve Güven

Yapay zeka (AI) etrafındaki tartışma temelden değişti. Artık soru, onun önemliliği hakkında değil, her sektörde yaygınlaşmaya başladıkça daha güvenilir, şeffaf ve verimli hale nasıl getirileceği üzerinedir.

Mevcut AI paradigması, merkezi “kara kutu” modelleri ve devasa, özel veri merkezleri tarafından domine edilmekte olup, önyargı ve tekelci kontrol konusundaki endişeler nedeniyle artan bir baskıyla karşı karşıyadır. Web3 alanındaki birçok kişi için çözüm, mevcut sistemin daha sıkı bir şekilde düzenlenmesinde değil, temel altyapının tamamen merkeziyetsizleştirilmesindedir.

Bu güçlü AI modellerinin etkinliği, öncelikle eğitildiği verilerin kalitesi ve bütünlüğü ile belirlenir; bu faktörün sistemik hataların ve AI halüsinasyonlarının önlenmesi için doğrulanabilir ve izlenebilir olması gerekir. Finans ve sağlık gibi endüstriler için riskler arttıkça, AI için güvenilmez ve şeffaf bir temel ihtiyacı kritik hale geliyor.

Michael Heinrich, bir seri girişimci ve Stanford mezunu, bu temeli inşa etme çabalarına öncülük edenlerden biridir. 0G Labs'ın CEO'su olarak, AI'nin güvenli ve doğrulanabilir bir kamu malı haline gelmesini sağlama misyonuyla, ilk ve en büyük AI zincirini geliştirmekte olduğunu tanımlıyor. Daha önce YCombinator destekli en iyi şirketlerden biri olan Garten'ı kurmuş ve Microsoft, Bain ve Bridgewater Associates'ta çalışmış olan Heinrich, şimdi merkeziyetsiz AI'nın mimari zorluklarına uzmanlığını uyguluyor (DeAI).

Heinrich, yapay zekanın performansının merkezinin bilgi tabanına, yani verilere dayandığını vurguluyor. “Yapay zeka modellerinin etkinliği öncelikle eğitildikleri temel verilere bağlıdır,” diye açıklıyor. Yüksek kaliteli, dengeli veri setleri doğru yanıtlar verirken, kötü veya yetersiz temsil edilen veriler düşük kaliteli çıktılara ve halüsinasyonlara daha fazla yatkınlığa yol açar.

Heinrich için, sürekli güncellenen ve çeşitli verisetlerinin bütünlüğünü korumak, mevcut durumdan köklü bir ayrılmayı gerektiriyor. AI halüsinasyonlarının başlıca sebebinin şeffaf köken eksikliği olduğunu savunuyor. Çözümü ise kriptografik:

Tüm verilerin, veri bütünlüğünü korumak için kriptografik kanıtlar ve doğrulanabilir bir kanıt yolu ile zincir üzerinde sabitlenmesi gerektiğine inanıyorum.

Bu merkeziyetsiz, şeffaf yapı, ekonomik teşvikler ve sürekli ince ayar ile birleştirildiğinde, hataları ve algoritmik yanlılığı sistematik olarak ortadan kaldırmak için gerekli mekanizma olarak görülmektedir.

Teknik çözümlerin ötesinde, Forbes 40 Under 40 ödüllü Heinrich, AI için makro bir vizyon taşıyor ve bunun bir bolluk çağına yol açması gerektiğine inanıyor.

“İdeal bir dünyada, umarım kaynakların bol hale geldiği ve kimsenin sıradan işlerle endişelenmek zorunda kalmadığı bir kıtlıktan sonraki toplumu yaratma koşullarını oluşturacak,” diyor. Bu değişim bireylerin “daha yaratıcı ve keyifli işlere odaklanmalarına” olanak tanıyacak, esasen herkesin daha fazla boş zaman ve ekonomik güvenlikten faydalanmasını sağlayacaktır.

Kritik olarak, merkeziyetsiz dünyanın bu geleceği desteklemek için benzersiz bir şekilde uygun olduğunu savunuyor. Bu sistemlerin güzelliği, teşviklerin uyumlu olmasıdır; bu da hesaplama gücü için kendi kendini dengeleyen bir ekonomi yaratır. Eğer kaynaklara olan talep artarsa, onları sağlamak için teşvikler doğal olarak artar ve bu talep karşılanana kadar devam eder, hesaplama kaynakları ihtiyacını dengeli, izin gerektirmeyen bir şekilde karşılar.

AI'yi Koruma: Açık Kaynak ve Teşvik Tasarımı

AI'yi kasıtlı kötüye kullanımdan korumak için—ses klonlama dolandırıcılıkları ve derin sahtekarlıklar gibi—Heinrich, insan merkezli ve mimari çözümlerin bir kombinasyonunu önermektedir. Öncelikle, odak noktası insanların sahtekarlıkları ve dezenformasyon için kullanılan AI dolandırıcılıklarını nasıl tanıyacaklarını eğitmek olmalıdır. Heinrich şöyle diyor: “İnsanlara AI tarafından üretilen içeriği tanımlayabilmeleri veya parmak izi alabilmeleri için öğretmeliyiz, böylece kendilerini koruyabilirler.”

Kanun yapıcılar, AI güvenliği ve etiği için küresel standartlar oluşturarak da bir rol oynayabilir. Bu standartların varlığı, AI kötüye kullanımını ortadan kaldırmasa da, “bunun önlenmesine belirli bir katkıda bulunabilir.” Ancak en etkili karşı tedbir, merkeziyetsiz tasarımın içine işlenmiştir: “Teşvik uyumlu sistemlerin tasarlanması, kasıtlı AI kötüye kullanımını önemli ölçüde azaltabilir.” AI modellerini zincir üzerinde dağıtarak ve yöneterek, dürüst katılım ödüllendirilirken, kötü niyetli davranış doğrudan finansal sonuçlar doğurur ve zincir üzerinde ceza mekanizmaları ile karşılaşır.

Bazı eleştirmenler açık algoritmaların risklerinden korksalar da, Heinrich Bitcoin.com News'e bunun nasıl çalıştığını görmemizi sağladığı için bunu hevesle desteklediğini söylüyor. “Doğrulanabilir eğitim kayıtları ve değiştirilemez veri izleri, şeffaflığı sağlamak ve topluluk gözetimini mümkün kılmak için kullanılabilir,” bu durum özel, kapalı kaynaklı “kara kutu” modellerle ilişkilendirilen risklere doğrudan bir karşıtlık oluşturuyor.

Bu güvenli ve düşük maliyetli bir AI geleceği vizyonunu gerçekleştirmek için, 0G Labs ilk “dağıtık AI işletim sistemi (DeAIOS)” inşa ediyor.

Bu işletim sistemi, doğrulanabilir AI kökeni sağlamak için tasarlanmıştır - devasa AI veri setlerinin zincir üzerinde depolanmasını sağlayan, yüksek ölçeklenebilirlikte bir veri depolama ve erişilebilirlik katmanı, tüm verilerin doğrulanabilir ve izlenebilir olmasını sağlar. Bu güvenlik ve izlenebilirlik seviyesi, düzenlenmiş sektörlerde faaliyet gösteren AI ajanları için hayati öneme sahiptir.

Ayrıca, sistem, rekabetçi fiyatlarla hesaplama kaynaklarına erişimi demokratikleştiren izin gerektirmeyen bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Bu, merkezi bulut altyapısıyla ilişkili yüksek maliyetler ve satıcıya bağımlılık sorunlarına doğrudan bir yanıt niteliğindedir.

0G Labs, Dilocox ile 100 milyardan fazla parametreye sahip LLM'lerin merkeziyetsiz, 1 Gbps küme üzerinde eğitilmesini sağlayan bir çerçeve ile teknik bir atılım gerçekleştirdiğini zaten gösterdi. Modelleri daha küçük ve bağımsız olarak eğitilen parçalara ayırarak, Dilocox, geleneksel dağıtık eğitim yöntemlerine kıyasla verimlilikte 357 kat iyileşme sağladı ve bu da büyük ölçekli yapay zeka geliştirmeyi merkezi veri merkezlerinin sınırları dışında ekonomik olarak mümkün kıldı.

Daha Parlak, Daha Uygun Fiyatlı Bir Gelecek için AI

Sonuç olarak, Heinrich, katılım ile tanımlanan ve benimseme engellerini aşan merkeziyetsiz AI için çok parlak bir gelecek görüyor.

“Bu, insanların ve toplulukların birlikte uzman AI modelleri yarattığı bir yer; AI'nın geleceğinin sadece birkaç merkezi varlık tarafından değil, birçok kişi tarafından şekillendirilmesini sağlıyor,” diye sonuçlandırıyor. Patentli AI şirketlerinin fiyatları artırma baskısıyla karşı karşıya kalmasıyla, DeAI'nin ekonomik ve teşvik yapıları, güçlü AI modellerinin daha düşük maliyetlerle yaratılabileceği, daha açık, daha güvenli ve nihayetinde daha faydalı bir teknolojik geleceği mümkün kılan, çekici ve çok daha uygun maliyetli bir alternatif sunuyor.

SSS

• Günümüz merkezi AI'sının temel sorunu nedir? Günümüz AI modelleri, merkezi “kara kutu” mimarisi nedeniyle şeffaflık sorunları, veri yanlılığı ve tekelci kontrol gibi sorunlarla karşı karşıyadır.
• Michael Heinrich’in 0G Labs’ı hangi çözümü geliştiriyor? 0G Labs, AI’yı güvenli, doğrulanabilir ve kamusal bir mal haline getirmek için ilk “merkeziyetsiz AI işletim sistemi (DeAIOS)” üzerinde çalışıyor.
• Merkeziyetsiz AI verilerin bütünlüğünü nasıl sağlar? Verilerin bütünlüğü, tüm verilerin zincir üzerinde kriptografik kanıtlar ve doğrulanabilir bir delil izi ile güvence altına alınmasıyla korunur, bu da hataları ve hayal gücünü önler.
• 0G Labs'in Dilocox teknolojisinin ana avantajı nedir? Dilocox, büyük ölçekli AI geliştirmeyi önemli ölçüde daha verimli hale getiren bir çerçevedir ve geleneksel dağıtık eğitimle karşılaştırıldığında 357 kat iyileşme göstermektedir.