去中心化AI的风险、挑战及未来展望

引言

尽管去中心化AI拥有众多优点，但其也面临不少风险和挑战。作为本系列文章的第三部分，本文将深入探讨这些挑战，并展望去中心化AI的发展前景。

我们也欢迎致力于该领域的创业者和项目团队联系我们。

AI Agent的发展机遇

AI Agent代表了大型模型的自然演进方向，通过引入记忆机制、任务分解以及规划能力，AI Agent能够感知周围环境、自主做出决策并执行复杂的任务。

虽然现有的大型模型已经能够生成文本和解决问题，但在完整任务规划和执行方面仍显不足。AI Agent正好可以弥补这一差距，从而提高AI在处理复杂任务时的表现。

如果把AI比作核能的话，那么它不应该仅仅掌握在少数人手中。 去中心化的AI Agent利用区块链和加密技术来确保AI技术的公平性与透明度。

在未来，去中心化AI将成为解决当前集中式AI系统问题的一种必然趋势。

数据标注的发展机遇：

数据准备工作涵盖了数据收集、清洗、标注及增强等环节。随着AI对多样化数据需求的增长，对于高质量且定制性强的数据标注依赖日益增加，而传统方式下冗长的工作周期与高昂的人力成本限制了AI行业的发展。

Web3.0可以通过经济激励机制吸引来自全球各地的数据收集者和标注员参与其中，使他们能够从自己的贡献中获得收益。

案例：数据交易市场 Ocean Protocol

运作机制

• 提供者（Providers）: 数据提供者可以通过发行和销售自己的数据令牌获利。
• 消费者（Consumers）: 通过购买或赚取所需的数据令牌来获取访问权限。
• 市场（Marketplaces）: 由Ocean Protocol或其他第三方提供的一个开放、透明且公正的数据交易平台，可连接世界各地的数据提供者和消费者，并支持多种类型和领域内的数据令牌交易。
• 网络（Network）: 指由Ocean Protocol所提供的一层去中心化网络。
• 策展人（Curator）: 在生态系统内负责筛选、管理和审核数据集的角色，确保数据集的质量及其被其他用户信任使用。
• 验证人（Verifier）: 负责验证和审核数据交易和服务的角色。

总结：AI Agent和去中心化数据标注是目前DeAI领域中最受关注的方向之一，有许多创业团队正在此领域进行探索。

去中心化AI面临的风险与挑战

• Web3赋能AI的局限性: Web3加密用户基数有限，导致基于经济激励机制的影响范围较小。这制约了去中心化AI的快速成长，需要吸引更多用户参与并提升接受程度。
• 零知识证明技术面临的挑战: 包括量化精度、硬件要求以及对抗攻击等问题。尽管零知识证明(ZKP)技术在实现模型验证性方面具有长远意义，但仍存在技术难题待解。
• 成本优势吸引力: 若市场上算力资源供给得到改善，则去中心化算力网络的价值及成本优势可能减弱。因此，去中心化AI需不断提升效率降低开支以维持竞争力。
• AI与密码学结合效率及成本问题: 使用ZKP或全同态加密(FHE)执行隐私计算任务的效率远低于明文操作。由于AI运算需求高，加入密码学手段将进一步推高成本，实施难度较大。
• AI深度伪造问题: AI模型训练过程中存在显著通信瓶颈。频繁交换参数与梯度信息消耗大量带宽资源，造成高额通讯开销；同时各节点间同步问题亦会影响最终结果，需经常进行数据校验与同步。
• AI普及带来的深度伪造风险加剧: 在Web3与AI交叉赋能场景中，必须警惕AI伪造行为的发生。

去中心化AI未来发展的方向

模型层面: 随着AI Agent变得更加普遍，未来用户将依靠它们完成各种任务，成为连接模型层与应用层的关键桥梁。多样化的模型平台逐渐成型，大模型成本持续下降，但仍需时间才能孕育出“黑马”级的应用程序。

训练层面: 尽管去中心化训练AI模型具备可行性, 但由于推理需求远超训练需求, 训练过程仍将更多地依赖于集中式算力。

算力层面: 通过去中心化算力有效降低了GPU使用成本, 目前企业级GPU满足了大部分算力需求。未来随着终端侧模型落地, 消费级GPU也将发挥重要作用。

数据层面: 获取公开数据变得越来越困难，去中心化的数据收集与标注将是未来AI模型所需数据来源及处理的重要途径。

结语

作为一项新兴技术潮流, 去中心化AI虽面临诸多挑战, 但其发展潜力巨大。随着技术不断进步及市场的逐步成熟, 去中心化AI有望在未来扮演更加重要的角色。我们需要持续关注这些挑战, 并寻求创新解决方案以促进去中心化AI的发展。我们认为, 在模型、训练、数据、算力四个层面上, 去中心化AI都有广阔的应用前景, 特别是在DeAI这一最直观且最有价值的方向上。