原文作者：Gaianet.AI

原文来源：medium

编译：链捕手

人工智能 (AI) 无可否认地改变了我们生活的方方面面，从为虚拟助手供应支持到增强医疗诊断。
然而，在幕后，对人工智能模型的掌握很大程度上被巩固在 OpenAI、谷歌和 Anthropic 等紧张中央化企业的领域内。
这种集中掌握引起了许多人的担忧和疑惑，匆匆使人们对去中央化人工智能越来越感兴趣。

在当前格局下，紧张中央化企业对人工智能模型拥有威信掌握权，决定结果的传播并影响决策过程。
最近发生的事宜，例如 OpenAI 的领导层动荡，凸显了集中管理可能产生的内部冲突和内容压制。
虽然集中掌握可能有其优点，但探索人工智能的去中央化有令人信服的情由。
去中央化人工智能供应了一条更加面向未来的提高道路，利用加密货币折衷和勉励机制来实现持续的模型创造和操作。
这种方法许可定制运用程序，而集中式模型公司可能无法充分办理这些问题。

在当前中央化人工智能时期，用户常常创造自己处于人工智能模型天生的信息和见地的吸收端，而没有完备理解其背后的来源。
这种缺少透明度不仅粉饰了人工智能天生内容的起源，还引发了对其可靠性和偏见的质疑。
由于中央化实体掌握信息流，用户对塑造其人工智能驱动体验的数据集和算法一无所知。

去中央化人工智能通过优先考虑数据采购过程中的透明度和问责制，为这种不透明性供应相识救方法。
通过利用去中央化网络，用户可以理解用于演习人工智能模型的数据的来源，从而能够评估其质量和干系性。
这种新创造的透明度利用户能够就他们消费的信息以及他们与之交互的人工智能技能做出明智的决定。

此外，去中央化鼓励多样化的数据源，降落偏见风险并促进人工智能驱动内容的原谅性。
去中央化人工智能平台不再依赖单一的集中式实体来获取数据，而是利用环球贡献者网络，每个人都带来了自己独特的不雅观点和专业知识。
这种协作方法不仅丰富了人工智能天生内容的质量，而且确保了信息的更加平衡和代表性的描述。

从实质上讲，去中央化匆匆使我们感知人工智能驱动的内容并与之互动的办法发生范式转变。
它迫使我们质疑向我们供应的信息的来源，并鼓励对人工智能技能采纳更加批驳性和洞察力的方法。
通过关注人工智能从哪里获取信息，用户可以防止偏见、缺点信息和操纵，终极造就一个更加知情和赋权的社会。

去中央化人工智能不仅供应技能上风，还使环球各地的个人能够贡献他们的专业知识、资产和知识产权。
通过营造协作环境，去中央化人工智能加速了人工智能技能的进步，以以前弗成思议的办法推动创新和进步。
从实质上讲，去中央化人工智能有望实现人工智能技能的民主化、提高透明度和促进创新。
通过分散掌握和授予个人权力，我们可以开释人工智能的全部潜力，并为所有人创建一个更加原谅和公正的人工智能生态系统。
像 Gaianet 这样的去中央化人工智能是为了补充当古人工智能行业的这些空缺而构建的：

人工智能向用户输出的审查和偏见：当古人工智能行业正在努力办理向用户供应的人工智能输出的审查和偏见问题。
履行人工智能的中央化实体常日对人工智能模型天生的信息和相应拥有重大掌握权，导致有偏见或审查内容的传播。
这种征象不仅阻碍了公道和多样化不雅观点的传播，而且引发了人们对人工智能驱动输出的真实性和原谅性的担忧。

用户数据缺少隐私：人工智能行业另一个普遍存在的痛点是用户数据缺少隐私。
集中式人工智能系统常日会积累大量用户数据，引发人们对数据安全和隐私透露的担忧。
用户常常创造自己受到不透明数据处理实践的摆布，对其个人信息的利用和保护办法的掌握有限。
这种情形造成了普遍的薄弱感和不信赖感，对人工智能技能的广泛采取构成了重大寻衅

利用和构建中央化人工智能模型的本钱高昂：中央化企业利用和开拓现有人工智能模型的本钱高昂，是人工智能行业的一个重大障碍。
得到前辈的人工智能功能常日伴随着巨大的财务需求，这为小型组织和独立开拓职员设置了巨大的进入障碍。
对人工智能模型的集中掌握不仅限定了创新，而且产生排他感，限定了人工智能技能的民主化和广泛运用。

虽然向去中央化人工智能的过渡可能会带来寻衅，但其在实现访问民主化、促进创新和授予个人权力方面的潜力不容忽略。
当我们应对人工智能领域的繁芜性时，拥抱去中央化供应了一条优先考虑透明度、协作和进步的提高道路。
现在是时候重新思考我们对待人工智能的办法并拥抱去中央化的变革力量了。