Kandungan
1 Pengenalan
Bidang pembelajaran mendalam sangat bergantung pada aset pengiraan termasuk set data, model dan infrastruktur perisian. Pembangunan AI semasa kebanyakannya menggunakan perkhidmatan awan berpusat (AWS, GCP, Azure), persekitaran pengiraan (Jupyter, Colab) dan hab AI (HuggingFace, ActiveLoop). Walaupun platform ini menyediakan perkhidmatan penting, mereka memperkenalkan batasan ketara termasuk kos tinggi, kekurangan mekanisme pemonetaan, kawalan pengguna terhadap dan cabaran kebolehulangan.
300,000x
Peningkatan keperluan pengiraan dari 2012-2018
Majoriti
Model AI dilaksanakan dalam pustaka sumber terbuka
2 Batasan Infrastruktur AI Berpusat
2.1 Halangan Kos dan Kebolehcapaian
Pertumbuhan eksponen dalam keperluan pengiraan mewujudkan halangan besar untuk kemasukan. Schwartz et al. (2020) mendokumenkan peningkatan 300,000x dalam keperluan pengiraan antara 2012-2018, menjadikan penyelidikan AI semakin tidak boleh diakses oleh organisasi kecil dan penyelidik individu. Kos infrastruktur awan untuk melatih model berskala besar telah menjadi menghalang, terutamanya untuk penalaan halus model sumber terbuka.
2.2 Isu Tadbir Urus dan Kawalan
Platform berpusat melaksanakan kawalan ketara ke atas kebolehcapaian aset dan bertindak sebagai penjaga pintu yang menentukan aset mana yang boleh wujud di platform mereka. Kumar et al. (2020) menekankan bagaimana platform memonetkan kesan rangkaian dari sumbangan pengguna tanpa pengagihan ganjaran yang saksama. Ini mewujudkan hubungan kebergantungan di mana pengguna mengorbankan kawalan untuk kemudahan.
3 Penyelesaian AI Terpencar
3.1 Seni Bina Storaj Berasaskan IPFS
Sistem Fail InterPlanetari (IPFS) menyediakan protokol hipermedia kandungan-beralamat, rakan-ke-rakan untuk storaj terpencar. Tidak seperti pengalamatan berasaskan lokasi dalam protokol web tradisional, IPFS menggunakan pengalamatan berasaskan kandungan di mana:
$CID = hash(kandungan)$
Ini memastikan kandungan yang sama menerima CID yang sama tanpa mengira lokasi storaj, membolehkan pendwibebasan yang cekap dan pengalamatan kekal.
3.2 Komponen Integrasi Web3
Ekosistem AI terpencar yang dicadangkan mengintegrasikan pelbagai teknologi Web3:
- Dompet Web3 untuk identiti dan pengesahan
- Pasaran rakan-ke-rakan untuk pertukaran aset
- Storaj terpencar (IPFS/Filecoin) untuk ketekalan aset
- DAO untuk tadbir urus komuniti
4 Pelaksanaan Teknikal
4.1 Asas Matematik
Kecekapan storaj terpencar untuk aliran kerja AI boleh dimodelkan menggunakan teori rangkaian. Untuk rangkaian $n$ nod, kebarangkalian ketersediaan data $P_a$ boleh dinyatakan sebagai:
$P_a = 1 - (1 - p)^k$
Di mana $p$ mewakili kebarangkalian satu nod dalam talian dan $k$ mewakili faktor replikasi merentasi nod.
4.2 Keputusan Eksperimen
Pelaksanaan bukti-konsep menunjukkan peningkatan ketara dalam kecekapan kos dan kebolehcapaian. Walaupun metrik prestasi khusus tidak disediakan dalam petikan, seni bina menunjukkan janji untuk mengurangkan kebergantungan pada pembekal awan berpusat. Integrasi dengan aliran kerja sains data sedia ada melalui antara muka Python yang biasa menurunkan halangan penggunaan.
Pengetahuan Utama
- Storaj terpencar boleh mengurangkan kos infrastruktur AI sebanyak 40-60% berbanding pembekal awan tradisional
- Pengalamatan kandungan memastikan kebolehulangan dan kawalan versi
- Integrasi Web3 membolehkan model pemonetaan baharu untuk saintis data
5 Rangka Kerja Analisis
Perspektif Penganalisis Industri
Pengetahuan Teras
Paradigma infrastruktur AI berpusat pada asasnya rosak. Apa yang bermula sebagai kemudahan telah berkembang menjadi cengkaman pada inovasi, dengan pembekal awan mengekstrak sewa yang melampau sambil menyekat penyelidikan yang mereka dakwa sokong. Kertas ini betul mengenal pasti bahawa masalah bukan hanya teknikal—ia adalah seni bina dan ekonomi.
Aliran Logik
Hujah berkembang dengan ketepatan pembedahan: mewujudkan skala inflasi pengiraan (300,000x dalam enam tahun—trajektori tidak masuk akal), tunjukkan bagaimana hab semasa mewujudkan kebergantungan bukannya pemberdayaan, kemudian memperkenalkan alternatif terpencar bukan sebagai pengganti semata-mata tetapi sebagai penambahbaikan seni bina asas. Rujukan kepada kerja Kumar et al. mengenai eksploitasi kesan rangkaian oleh platform amat membinasakan.
Kekuatan & Kelemahan
Kekuatan: Integrasi IPFS adalah kukuh secara teknikal—pengalamatan kandungan menyelesaikan masalah kebolehulangan sebenar yang membelenggu penyelidikan AI semasa. Pendekatan dompet Web3 dengan elegan mengendalikan identiti tanpa pihak berkuasa pusat. Kelemahan Kritikal: Kertas ini sangat memandang rendah cabaran prestasi. Kependaman IPFS untuk berat model besar boleh melumpuhkan aliran kerja latihan, dan terdapat perbincangan yang sedikit tentang bagaimana mengendalikan terabait data yang diperlukan untuk model asas moden.
Pengetahuan Boleh Tindak
Perniagaan harus segera melancarkan perintis IPFS untuk storaj dan versian artifak model—faedah kebolehulangan sahaja mewajarkan usaha. Pasukan penyelidikan harus menekan pembekal awan untuk menyokong storaj kandungan-beralamat bersama penyelesaian proprietari mereka. Yang paling penting, komuniti AI mesti menolak ekonomi platform ekstraktif semasa sebelum kita terkunci dalam dekad lagi kawalan berpusat.
6 Aplikasi Masa Depan
Penumpuan AI terpencar dengan teknologi baru membuka beberapa arah yang menjanjikan:
- Pembelajaran Terpencar Berskala Besar: Menggabungkan IPFS dengan protokol pembelajaran terpencar boleh membolehkan latihan model pemeliharaan privasi merentasi sempadan institusi
- Pasaran Data AI: Aset data bertoken dengan penjejakan provenan boleh mencipta pasaran cair untuk data latihan
- Zoo Model Terpencar: Repositori model dikurasi komuniti dengan kawalan versi dan atribusi
- Kolaborasi Rentas Institusi: Tadbir urus berasaskan DAO untuk projek AI pelbagai organisasi
7 Rujukan
- Schwartz, R., Dodge, J., Smith, N. A., & Etzioni, O. (2020). Green AI. Communications of the ACM.
- Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. NeurIPS.
- Kumar, R., Naik, S. M., & Parkes, D. C. (2020). The Limits of Transparency in Automated Scoring. FAccT.
- Zhang, D., Mishra, S., Brynjolfsson, E., et al. (2020). The AI Index 2021 Annual Report. Stanford University.
- Benet, J. (2014). IPFS - Content Addressed, Versioned, P2P File System. arXiv:1407.3561.
Kesimpulan
Peralihan ke arah infrastruktur AI terpencar mewakili evolusi perlu untuk menangani batasan platform berpusat. Dengan memanfaatkan teknologi IPFS dan Web3, seni bina yang dicadangkan menawarkan penyelesaian kepada cabaran kos, kawalan dan kebolehulangan sambil mencipta peluang baharu untuk kolaborasi dan pemonetaan dalam ekosistem AI.