### Blockchain και Αξιοπιστία στην Τεχνητή Νοημοσύνη Τα τελευταία χρόνια, ο ενθουσιασμός γύρω από την τεχνολογία blockchain έχει επισκιαστεί από το αυξανόμενο ενδιαφέρον για την τεχνητή νοημοσύνη (AI). Ενώ και οι δύο τεχνολογίες είναι σχετικά νέες, οι ρίζες τους χρονολογούνται αρκετές δεκαετίες πίσω—έννοιες της AI έχουν τις καταβολές τους στην αρχαιότητα, ενώ το blockchain προήλθε από εξελίξεις στις συναρτήσεις hashing και στον κατανεμημένο προγραμματισμό. Η πρωτοποριακή δουλειά του Leslie Lamport πάνω στα κατανεμημένα συστήματα δημιούργησε μια βάση για την αποκέντρωση και την αξιοπιστία, κρίσιμη για την ανάπτυξη του blockchain. Η κατανεμημένη υπολογιστική είναι απαραίτητη για την επίλυση προβλημάτων συνεργατικά, απαιτώντας τόσο μια χρονολογική σειρά λειτουργιών όσο και μια μέθοδο για την καθ establishment of a shared truth among potentially faulty or malicious computers. Η αληθινή αποκέντρωση εξαρτάται από την ανεξάρτητη διακυβέρνηση αυτών των κατανεμημένων συστημάτων. Ωστόσο, ακόμη και το Bitcoin, που συχνά διαφημίζεται ως αποκεντρωμένο, υστερεί, καθώς περιορισμένος αριθμός συνόλων εξόρυξης και μεγάλων θεσμών κυριαρχούν στο οικοσύστημα του, με το 93% του Bitcoin να ελέγχεται από μια μικρή ομάδα «φαλαινών». ### Προκλήσεις της AI Η AI αντιμετωπίζει σημαντικές προκλήσεις, συμπεριλαμβανομένου του κινδύνου διαρροής ιδιωτικών δεδομένων, υπερβολικής κατανάλωσης ενέργειας και προκαταλήψεων που προκύπτουν από τη συνεχόμενη αυτοεκπαίδευση με τη χρήση των προηγούμενων εκροών της. Τα απομονωμένα ή ιδιωτικά δεδομένα περιπλέκουν την ανάπτυξη στοχευμένων λύσεων AI και εγείρουν ερωτήματα σχετικά με την αποζημίωση για τα χρησιμοποιούμενα ιδιωτικά δεδομένα. Η ενσωμάτωσή της τεχνολογίας blockchain θα μπορούσε να βοηθήσει στην αντιμετώπιση αυτών των ζητημάτων. Το άρθρο επισημαίνει μια startup που ονομάζεται Modelx. ai, που ίδρυσε ο Jamiel Sheikh, η οποία υποστηρίζει τις κατανεμημένες λύσεις AI, ειδικότερα μέσω της Ομοσπονδιακής AI. Τα παραδοσιακά μοντέλα AI, ειδικά αυτά που εκμεταλλεύονται τη βαθιά μάθηση, κυριαρχούνται κυρίως από μεμονωμένες οντότητες. Παρ' όλα αυτά, η επόμενη γενιά AI έχει τη δυνατότητα να αναδυθεί από μια συνεργατική, αποκεντρωμένη «χώρα γεenius», που σχηματίζεται στα κέντρα δεδομένων.

Αυτά τα μοντέλα απαιτούν εκτενή, ποικιλόμορφα σύνολα δεδομένων για να αποφευχθεί η υπερβολική προσαρμογή και να ενισχυθούν οι προβλεπτικές δυνατότητες. Ωστόσο, η εξάρτηση από εκτενή δεδομένα παρουσιάζει προβλήματα, όπως η μειωμένη λεπτομέρεια όταν το περιεχόμενο που παράγεται από την AI τροφοδοτεί πίσω στο κύκλο εκπαίδευσης, οδηγώντας σε προκαταλήψεις. Επιπλέον, ανησυχίες σχετικά με την ιδιωτικότητα προκύπτουν όταν τα δεδομένα εκπαίδευσης περιλαμβάνουν δημόσια διαθέσιμα ή πνευματικά κατοχυρωμένα στοιχεία, όπως περιεχόμενο που έχει αποσπαστεί από πλατφόρμες όπως το YouTube ή οι New York Times. ### DeepSeek: Ένα Ανοιχτό Μοντέλο AI Το DeepSeek αντιπροσωπεύει μια ανακάλυψη στα ανοιχτά μοντέλα AI, επιτυγχάνοντας συγκρίσιμη απόδοση χωρίς εκτενή δεδομένα, προηγμένο υλικό ή παρατεταμένες περιόδους εκπαίδευσης. Αν και ο χρόνος συμπερασμού του και οι υπολογιστικές απαιτήσεις του είναι υψηλότερες, παραμένει ένα ανοιχτού κώδικα μοντέλο. Ένα ανοιχτό μοντέλο επιτρέπει πλήρη πρόσβαση στον πηγαίο κώδικα και τα βάρη του μοντέλου, επιτρέποντας την τροποποίηση και την επανεκπαίδευση με προσωπικά δεδομένα. Οι επικριτές υποστηρίζουν ότι η πραγματική διαφάνεια απαιτεί την κοινοποίηση των δεδομένων εκπαίδευσης, καθώς θεωρείται ο «πηγαιώδης κώδικας» για την AI. Ωστόσο, η Open Source Initiative (OSI) υπερασπίζεται τη στάση της ότι το μοντέλο μπορεί να ταξινομηθεί ως ανοιχτού κώδικα. ### Καινοτομίες του Modelx. ai Το Modelx. ai αντιμετωπίζει ανησυχίες σχετικά με την ιδιωτικότητα διατηρώντας τα δεδομένα του μοντέλου εμπιστευτικά ενώ επιτρέπει τη δομή του να παραμένει ανοιχτή. Η πρόκληση βρίσκεται στην αποτελεσματική εκπαίδευση της AI στους ρυθμιζόμενους τομείς, όπως η υγειονομική περίθαλψη, όπου τα δεδομένα των ασθενών δεν μπορούν να κοινοποιούνται ελεύθερα λόγω των νόμων HIPAA. Το Modelx. ai καινοτομεί επιτρέποντας στα νοσοκομεία να βελτιώνουν τα μοντέλα AI χρησιμοποιώντας τα ιδιωτικά τους δεδομένα χωρίς να παραβιάζουν την εμπιστευτικότητα. Η διαδικασία περιλαμβάνει την εκπαίδευση ενός βασικού ανοικτού μοντέλου με ιδιωτικά δεδομένα από ένα νοσοκομείο, το οποίο στη συνέχεια συμβάλλει στην βελτίωση ενός ομοσπονδιακού μοντέλου που ενσωματώνει δεδομένα από πολλαπλά νοσοκομεία. Οι βελτιώσεις καταγράφονται σε ένα blockchain, διασφαλίζοντας τις συνεισφορές και αποζημιώνοντας τους συμμετέχοντες με tokens βασισμένα στην εισφορά τους. Κάθε νοσοκομείο πληρώνει για τη χρήση του μοντέλου με tokens, και η ποιότητα του ομοσπονδιακού μοντέλου αξιολογείται συνεχώς. Μέχρι την τελευταία μου ενημέρωση τον Οκτώβριο του 2024, οι επικρίσεις κατά των ανοιχτών μοντέλων είχαν μειωθεί λόγω προόδων όπως το DeepSeek, που αποδείκνυε βελτιωμένη αποτελεσματικότητα και ανταπόκριση στην απόδοση της AI.