開源和去中心化對於人工智慧的未來至關重要。
原文：Exponential AI Needs Crypto
作者：Teng Yan
編譯： Luffy，Foresight News
封面： Photo by Jeff Golenski on Unsplash
我聽過的一個比喻：生成式人工智慧意味著在地球上發現了一個新大陸，那裡有 1000 億超級智慧人願意免費工作。
令人難以置信，不是嗎？
21 世紀將被稱為人類的人工智慧時代。
我們親眼目睹了新一代技術的早期發展，這種技術將比電的發現、核能利用甚至火的利用更深刻地改變社會。別相信我的話，英國國王是這麼說的：
多麼美好的時代啊！誰知道給演算法輸入大量資料並疊加龐大的運算資源會讓人工智慧開發出令人驚訝的新能力？現在它可以綜合、推理並與我們進行實際對話。它使我們能夠以自然、直觀的語言與所有人類知識互動。
正如馬克安德森簡潔地指出的那樣，人工智慧將拯救世界。
技術範式轉變
加密貨幣和人工智慧代表了本世紀技術領域最重要的兩個典範轉移。
範式轉移是指以下創新：
- 從根本上改變我們運作和思考世界的方式；
- 廣泛適用於各行各業；
- 為人類開啟新的生產力水準。
我對變革性進步感到興奮，而不是最新的病毒式社群媒體應用程式。人工智慧和加密貨幣正在沿著各自的道路發展，但我預計兩者會融合。它們是互補的：
- AI = 資料、運算、自主代理
- 加密貨幣=所有權、經濟協調、抵制審查
Balaji 說讓我們將一切都代幣化。你能理解嗎？
在他半開玩笑的背後，有一個開創性的事實。當加密貨幣和人工智慧這兩股力量合併時，就會發生一些非凡的事情。加密貨幣充當人工智慧堆疊的自然協調層，徹底改變了我們與科技和彼此互動的方式。
開源≠去中心化
令我惱怒的是，「開源」和「去中心化」這兩個術語經常被混為一談，而且經常互換使用。當我和人們談論去中心化人工智慧時，一個常見的答案是：
「好的，但是我們不是已經有開源人工智慧模型了嗎？」
這是兩個截然不同的概念。理解這一點最簡單的方法就是將去中心化 AI 視為開源 AI 的子集。
開源注重軟體程式碼的可存取性和協作開發，而去中心化則注重控制權的分配。
第一級：開源
開源開發允許公眾存取原始程式碼，任何人都可以查看、修改和分發原始程式碼。這種方法建立在協作、透明和社群驅動的開發基礎上。
開源開發的協作性質允許快速迭代和更短的開發週期。我將其比喻為建造摩天大樓：任何人都可以改進和借鑒他人先前的成果，能夠更快地實現自己的目標。
例子：
- Linux 是一種開源作業系統，已成為伺服器、超級電腦和消費設備的基石。它為全球大多數網頁伺服器提供支援。它的開發涉及數千名程式設計師，並以其穩定性和安全性而聞名。
- 同樣，Android 的開源也讓它成為了全球主導的行動作業系統。三星、HTC 和小米等製造商可以打造出運行 Android 的多樣化硬體產品，大大降低了新玩家的進入門檻。
在人工智慧領域，開源模型是根據許可證發布的，任何人都可以直接使用它們或針對特定用例對其進行微調。例如，Mixtral 7B 和 BERT 等模型可供公眾使用和修改。
開源運動正在迅速發展。目前，Huggingface 上有超過 653,000 個開放式模型可供使用。
看到大型開源 AI 模型迅速趕上專有模型，這令人鼓舞。 Meta 的 Llama-3 訓練成本高達數百億美元，現在任何可以上網的人都能夠使用它。它的性能優於 GPT-3.5，並且正在迅速趕上 GPT-4。
2023 年初並非如此，當時 GPT-4（封閉）和 Llama 65B（開放）之間存在著巨大的表現差距。沒有人認為在自己的計算機上運行 GPT-4 質量的模型是可能的。在短短一年內，差距已大大縮小，並且可能會繼續縮小。
你可能想知道：
為什麼像 Meta 這樣的公司要花費數十億美元訓練 AI 模型，但卻將其開源？
- 歸根究底，這是一項核心信念，技術進步不是一場零和遊戲。技術進步意味著每個人都是贏家。
- 社區對模型的改進可以直接使 Meta 受益。例如，如果有人優化模型以降低運行成本，Meta 可以節省成本。
- 它不會影響 Meta 的特定應用程式廣告業務（例如 Instagram、Facebook）。這項策略很可能是焦土政策的一部分，旨在向圍繞專有基礎模型建立業務的公司（如微軟和 OpenAI）施加壓力。開源替代方案顯然會破壞專有模式的商業化。
技術領域的常識在這裡適用：「如果你領先，就保持專有。如果你落後，就讓它開源。」
我希望我們能繼續看到高品質的開源 AI 模型，供任何人微調和建立應用程式。這很重要。開源模型提供了更好的安全性（有更多的人關注它們）、更大的客製化靈活性，並且比閉源模型更具成本效益。
自由市場已經解決了更強大的基礎人工智慧模型的可用性和可訪問性問題，使其成為商品和公共產品。
需要說明的是，我並不是要求一切都開源的極端主義者。專有模型很重要，在專門的任務中，它們的表現可能會優於開源模型。對於新創公司和企業家來說，採用開源模型、針對特定用例進行微調並創建專有應用程式是明智的做法。開源和專有模型將共存。然而，我們必須繼續倡導開源基礎模型，而不是將其可用性視為理所當然。
開源人工智慧只是去中心化圖像的一部分。這延伸到權力分配的問題，我們將在下文中討論。
第二級：去中心化
我的讀者中有 99% 的人會同意，人工智慧是一項體現人類集體智慧的指數級技術。能力越大，責任越大。我們不能用中心化來對抗人工智慧的中心化。
相反，我們需要換個角度思考。
去中心化是一種哲學，甚至是一種邪教，其根源在於將權力歸還給個人的原則。這自然與我們中心化的現代世界產生了矛盾。例如股市中，我們的技術影響力大部分都集中在少數幾家大公司（大型科技公司）身上。
2023 年，「七巨頭」——蘋果、微軟、Alphabet、亞馬遜、Nvidia、Meta 和特斯拉——股價飆升近 80%，顯著影響了納斯達克的表現，並主導了標準普爾 500 指數。這是由於他們在科技領域的主導地位，賦予了他們巨大的競爭優勢和定價權。市場也在定價中考慮了他們在人工智慧領域的預期主導地位。
殘酷的事實是，網路已經被壟斷。我們並不擁有我們在網路上創建的任何內容。相反，我們成為由大型科技公司控制的數位生態系統的不知情的參與者。我稱之為「數位奴隸制」。如果我們的數位奴隸主不喜歡我們所做或所說的話，我們就會被噤聲，也就是被平台封鎖。
目前，通用人工智慧已被大型中心化企業壟斷，例如 Microsoft-OpenAI、Amazon-Anthropic 和 Google-Gemini。大型科技公司在 LLM 培訓方面具有早期優勢，這需要大量資料集和運算資源。
儘管他們公開宣稱：「我們是為未來而建設」，但行動勝於雄辯。歷史表明，大型科技公司的首要任務往往是維持壟斷地位，而不是創新，並利用其資金來強化這一點。
一種方法是進行監管俘獲，遊說制定只有自己才能遵守的行業法規，設定高進入門檻並抑制新競爭。他們還有資本收購新興競爭對手。這種策略在過去讓他們成功了。
潛在的黑暗未來
想像一個人工智慧主要由大型科技公司控制的世界。在這個奧威爾式的反烏托邦世界：
人工智慧系統的內部運作，從訓練到推理，對我們來說仍然是隱密的。這種缺乏透明度令人擔憂，特別是因為我們將使用這些系統來做出對我們生活產生重大影響的決策。在醫療保健等高風險領域，無需信任的可驗證性至關重要。一個令人悲傷的例子是 Babylon Health ，它大力推廣其個人人工智慧醫生。然而，後來人們發現，他們的「人工智慧醫生」只是一組在電子表格上運行的基於規則的演算法，並沒有像宣傳的那樣發揮作用。數十億美元的投資化為烏有，人們受到了傷害。
人工智慧系統容易受到操縱和偏見。谷歌的 Gemini 因錯誤地生成描繪種族背景改變的歷史人物圖像（黑人 “開國元勳” 和黑人教皇）而遭到強烈反對。人工智慧在塑造公眾輿論、影響市場或左右政治結果方面的潛在濫用是真實存在的。
審查問題普遍存在，而且只會越來越嚴重。在某些國家，人工智慧公司需要政府批准或許可，這是政府確保人工智慧發展符合國家利益和安全政策的更廣泛策略的一部分。
我們不再擁有自己的數據。相反，我們只能聽天由命，我們的數據經常被收集起來，用於餵養大型中心化人工智慧模型，而無需徵得我們的同意或給予公平的補償。我生活在一個我們的資料和個人人工智慧不受我們控制的世界。政府和當權者會盡力繼續掌權，包括侵犯我們的隱私。
如果不加以控制，我們的社會可能會過度依賴少數幾個強大的壟斷性人工智慧系統。我們對這些系統的依賴使我們無法選擇退出，將我們鎖定在特定的平台上，在那裡我們將成為精神奴隸。
馬克·祖克柏在最近的一次採訪中強調了這個問題，他表示，如果一家公司擁有比其他公司更好的人工智慧，那將是一個嚴重的問題。這將技術優勢限制在少數產品和人員身上。採用開源和去中心化優先的方法有助於緩解這些擔憂。
那麼，讓我問你：你希望本世紀最具變革性的技術被一小部分人控制嗎？
有什麼替代方案？
我們需要一種平衡人工智慧技術中心化力量的方法。我們可以塑造我們嚮往的後人工智慧世界：一個民主、開放、公平的世界。
這就是加密貨幣的重要性。有了加密貨幣，我們可以堅持以下關鍵原則：
- 分散控制權：決策和控制權分佈在網路上，由程式碼管理，而不是任何單一實體手中。
- 使用者授權：使用者對其資產和資料擁有所有權。
- 抗審查：網路在沒有中央權威的情況下運行，從而阻止任何單一實體掌握審查權力。
在與 Crypto x AI 領域專案創始人交談時，我總是會問他們為什麼在產品中使用區塊鏈/ 加密貨幣，以及他們是否可以在鏈下做同樣的事情。通常，在沒有區塊鏈的情況下在 AI 中操作會更好、更快、更便宜。然而，更深層的哲學信念讓最好的創始人致力於去中心化。
如果讓我總結一下這些信念的話，那就是：
加密貨幣是民主、公開、公平地推動人工智慧的最佳技術堆疊。它實現了透明、可審計的系統，確保資料所有權仍屬於使用者。這確保了這項技術的好處在全球範圍內共享，而不僅僅是富人和少數人。
去中心化的人工智慧應用是關鍵
去中心化適用於整個生成式人工智慧技術堆疊。純粹主義者可能要求在堆疊的每一層都實現去中心化。對於像我這樣的現實主義者來說，我認為去中心化人工智慧的最大潛力不在於基礎模型，而在於應用層。
我主要擔心的是網路歷史的重演，TCP/IP 和電子郵件等基礎技術可以自由存取。然而，用戶資料的經濟價值和控制權卻集中在 Google、蘋果和亞馬遜等大公司的手中。這些公司在開放技術的基礎上建立了專有生態系統。
風險在於：即使基礎人工智慧模型是開源的，大公司仍然可能主導應用層，創建鎖定用戶並集中資料控制的專有系統。
好消息是，我們正處於人工智慧運動的早期階段，我們有機會改變其軌跡。那些支持去中心化人工智慧控制權和所有權的人需要積極努力建立廣泛共享利益的系統，而不是讓利益集中在少數人手中。
我們的努力不應僅集中在支援開源人工智慧系統上。我們還需要確保使用這些系統建立的應用程式是開放透明的、鼓勵良性競爭的、並且得到適當的管理。
人工智慧中去中心化應用的一個例子是 Erik Voorhees 的 Venice 。
Venice 是基於開源模型建構的 ChatGPT 替代方案。它提供了一個無需許可的平台，允許任何人從任何地方存取開源機器智慧。
Venice 的不同之處在於它優先考慮使用者隱私，只記錄最少的資訊（電子郵件和 IP 位址），不記錄您的任何對話或回覆。該平台還旨在避免審查任何人工智慧的回复，保持可信的中立立場。這與 ChatGPT 形成了鮮明對比，ChatGPT 具有大量的內容過濾器。
我自己試用了 Venice，發現它的回應非常好，它還有上帝模式。
Crypto x AI 的發展方向是什麼？
1. 人工智慧應用變得性感
我們已經確定開源和去中心化對於人工智慧至關重要。這在應用層尤其明顯。
過去 12 個月，NVDA 投資者賺得盆滿缽滿。如今，生成式 AI 的大部分價值都集中在硬體和基礎設施層（例如 NVIDIA、Amazon Web Services）。
然而，如果我們從雲端運算等其他重大技術變革中推斷趨勢，未來 10 年，價值將不可避免地轉向應用層。 Apoorv（Altimeter）在其關於生成式人工智慧經濟學的文章中簡潔地強調了這一點。
因此，為去中心化 AI 應用準備好基礎設施至關重要，這些應用程式的建置無需耗費大量開發人員精力、管理費用或糟糕的使用者體驗。 Ritual 、Nillion 和 0G Labs 等新創公司正在開發去中心化訓練、推理和資料可用性所需的系統。
2. 無所不在的代理人工智慧
大模型非常有趣。但人工智慧真正令人興奮的未來在於自主人工智慧代理：無需人工輸入即可獨立學習、規劃和執行任務。
其中包括專門的代理（例如客戶服務聊天機器人）和通用代理，它們具有開放式目標、廣泛的世界知識（在互聯網規模的資料庫上訓練）以及廣泛的多任務處理能力。
隨著這些代理變得越來越普遍，它們在區塊鏈上運行將是自然而然的事情，價值交易可以透過程式碼輕鬆進行。另一方面，沒有銀行會為人工智慧代理商提供銀行帳戶或信用卡。傳統金融體系需要很多年才能適應這種新模式。
Michael Rinko 在他的文章《The Real Merge》中很好地解釋了這一點：
如果 GPT-5 使用 TradFi，它必須瀏覽為人類設計的拜占庭式銀行介面，處理未針對 AI 優化的身份驗證程序，並可能與客戶服務代理進行互動以進行驗證。或者，如果它想規避這一點，它必須請求並獲得對 Alice 的銀行和匯款機構的許可 API 存取權。
相較之下，如果 GPT-5 使用加密貨幣，它只會產生一個指定金額和收款地址的交易，並用 Alice 的私鑰對其進行簽名，然後將其廣播到網路。
與區塊鏈上的智慧合約互動的能力賦予了人工智慧代理超能力。它們可以付款、進行交易、與 DApp 互動，並執行人類用戶可能採取的任何行動。
我們必須確保這些代理商能夠在開放、無需許可且不受審查的環境中運行，以充分發揮其潛力。加密貨幣為 AI 代理提供了基礎設施和激勵網絡，使其能夠自主有效地運作。
我認為去中心化人工智慧將發揮重要作用。它對於人類作為科技物種快速發展而不走上黑暗道路至關重要。
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