### Blockchain og Traust í AI Undanfarin ár hefur spenna um blockchain-tækni verið að mestu leyti skuggadregin af vaxandi áhuga á gervigreind (AI). Þó að báðar tækni séu tiltölulega nýjar, eiga rætur þeirra sér stað um áratugi aftur í tímann—hugmyndir um AI eru frá fornöld, á meðan blockchain kom fram úr framförum í hashing-föllum og dreifðri forritun. Brautryðjandi starf Leslie Lamport á dreifðum kerfum skapaði grunn fyrir dreifingu og traust, sem er nauðsynlegt fyrir þróun blockchain. Dreifð tölvun er ómissandi til að leysa vandamál í sameiningu, sem krefst bæði tímaraðar aðgerða og aðferðar til að koma á fót sameiginlegri sannleika meðal hugsanlega bilanlegra eða illgjarnra tölva. Sannur dreifing byggir á sjálfstæðri stjórnun þessara dreifðu kerfa. Hins vegar, jafnvel Bitcoin, sem oft er hrósað sem dreift, brást, þar sem takmarkaður fjöldi námupools og stórra stofnana ríkir yfir vistkerfi þess, þar sem 93% af Bitcoin er stjórnað af litlum hópi af "hvalum". ### Askriftir AI AI stendur frammi fyrir verulegum áskorunum, þar á meðal hættu á leka á persónuupplýsingum, of mikilli orkunotkun, og skekkjum sem stafa af stöðugri sjálfþjálfun með því að nota fyrri útgang. Siloed eða persónuupplýsingar flækja þróun sérhæfðra AI lausna og vekja spurningar um bætur fyrir notaðar persónuupplýsingar. Að samþætta blockchain-tækni gæti hjálpað við að leysa þessi vandamál. Greinin fjallar um stofnun sem heitir Modelx. ai, sem var stofnuð í sameiningu við Jamiel Sheikh, sem talsmaður dreifðra AI lausna, sérstaklega í gegnum Federated AI. Hefðbundin AI líkön, sérstaklega þau sem nýta djúpan lærdóm, hafa að mestu verið í höndum einnar aðila. Hins vegar hefur næsta kynslóð AI möguleika á að koma fram úr sameiginlegum, dreifðum "landi snillinga" sem myndast innan gagna miðstöðva.

Þessi líkön krafist mikils og fjölbreytts gagna til að forðast ofþjálfun og bæta spádóma getu sína. Hins vegar eru vandamál tengd því að treysta á umfangsmiklar upplýsingar, eins og minnkaða nákvæmni þegar AI framleitt efni fer aftur í þjálfunarhringinn, sem leiðir til skekkju. Þær áhyggjur af persónuvernd koma einnig upp þegar þjálfunargögn innihalda opinberar upplýsingar eða höfundarréttarskyldar efni, eins og efni sem safnast saman frá vettvangi eins og YouTube eða The New York Times. ### DeepSeek: Opinn AI Líkan DeepSeek táknar stórkostlega framfarir í opnum AI líkönum, sem ná sambærilegum árangri án umfangsmikilla gagna, yfirburða vélbúnaðar eða lengri þjálfunartíma. Þó að útreikningstími þess og tölvunarþörf séu hærri, er það áfram opinn líkan. Opinn líkan leyfir fullan aðgang að upphafs kóða og líkansvigtum, sem gerir modification og endurþjálfun með persónu gögn. Gagnrýnendur halda því fram að sannuropennun krefjist deilingar þjálfunargagna, þar sem talið er að það sé "uppsprettukóðinn" fyrir AI. Hins vegar varnar Open Source Initiative (OSI) stefnu sína um að líkanið getur enn verið flokkað sem opinn uppspretta. ### Nýjungar Modelx. ai Modelx. ai tekur á persónuverndar áhyggjum með því að halda gögn um líkanin leynd en leyfa byggingu þess að vera opin. Áskorunin liggur í að þjálfa AI á áhrifaríkan hátt innan regluramma, svo sem í heilbrigðisgeiranum, þar sem sjúkratölur geta ekki verið frjálslega deilt vegna HIPAA laga. Modelx. ai nýtir nýsköpun með því að leyfa sjúkrahúsum að bæta AI líkön með persónu gögn án þess að skerða leynd. Ferlið felur í sér að þjálfa grunn opið líkan með persónu gögnum frá einu sjúkrahúsi, sem síðan bætir að baki til að bæta samband líkan sem inniheldur gögn frá mörgum sjúkrahúsum. Bætingarnar eru skráðar á blockchain, tryggja framlag og borga þátttakendum með tokens byggt á auðlindum þeirra. Hvert sjúkrahús greiðir fyrir notkun líkansins með tokens, og gæði samband líkansins eru stöðugt metin. Frá og með síðustu uppfærslu minni í október 2024, hafði gagnrýni á opinberar líkön minnkað vegna framfara eins og DeepSeek, sem sýndi bætt virkni og svörun í AI frammistöðu.