### ბლოკჩეინი და ნდობა ხელოვნურ ინტელექტში ბლოკჩეინის ტექნოლოგიის მიმართ გამოთქმული აღტაცება ბოლო წლებში ძირითადად ხელოვნური inteligencia (AI)-ს მზარდ ინტერესით იყო დაფარული. მიუხედავად იმისა, რომ ორივე ტექნოლოგიები შედარებით ახალია, მათი ფესვები რამდენიმე ათწლეულში ხმალდება - AI კონცეფციები ანტიკურ დროში არის გაწვდილი, ხოლო ბლოკჩეინი წარმოიშვა ჰეშირების ფუნქციებისა და განაწილებული პროგრამირების პროგრესიდან. ლესლი ლამპორტის ინოვაციური სამუშაოები განაწილებულ სისტემებზე განაპირობენ განაწილების და ნდობის საფუძველს, რაც მნიშვნელოვანია ბლოკჩეინის განვითარებისათვის. განაწილებითი კომპიუტინგი აუცილებელია პრობლემების კოლექტიური გადაჭრაში, რაც მოითხოვს როგორც ოპერაციების ქრონოლოგიურ რიგს, ისე მეთოდს, რომელიც ატარებს საერთო სიმართლეს შესაძლო დაზიანებული ან მტრების კომპიუტერებს შორის. ნამდვილი განაწილება ენდობა განაწილებული სისტემების დამოუკიდებელ მართვას. თუმცა, რომლითაც ბიტკოინი, ხშირად აღიარებულია როგორც განაწილებული, არც თუ ისე არის, ვინაიდან მისი ეკოსისტემაში შეზღუდული რაოდენობი სამთო აუზებისა და მთავარი ინსტიტუტების დომინირებს, ხოლო ბიტკოინის 93% კონტროლირებულია მცირე ჯგუფის „ველური თევზების“ მიერ. ### ხელოვნური ინტელექტის გამოწვევები AI კითხულობს საგანგებო გამოწვევებს, რომელთა შორისაა კერძო მონაცემების გაჟონვის რისკი, ზედმეტი ენერგიის მოხმარება და მახასიათებლები, რომლებიც წარმოიშობა არსებული 출력ების გამოყენებით უწყვეტი თვითმომზადების შედეგად. სილოსირებული ან კერძო მონაცემები ართულებს მიზნობრივი AI გადაწყვეტილებების განვითარებას და იმავდროულადRaises კითხვის ნიშნებს გამოყენებული კერძო მონაცემების კომპენსაციის თაობაზე. ბლოკჩეინის ტექნოლოგიის ინტეგრირება შესაძლოა ამ პრობლემების მოგვარებაში დაეხმაროს. მხარი შენარჩუნებულია სტარტაპისთვის სახელწოდებით Modelx. ai, რომელიც დაარსებულია ჯამილ შეიხით, რომელიც მხარს უჭერს განაწილებულ AI გადაწყვეტილებებს, განსაკუთრებით ფედერირებული AI მეშვეობით. ტრადიციული AI მოდელები, განსაკუთრებით ის, რაც ღრმა სწავლას იყენებს, ძირითადად ერთი სუბიექტებით კონტროლდება. თუმცა, უფრო და უფრო მომავალი AI-ს თაობამ შეიძლება გამოემუშავოს თანამშრომლობით, განაწილებული „ტალანტების ქვეყანაზე“, რომელიც წარმოიქმნება მონაცემთა ცენტრებში.

ამ მოდელებისათვის საჭირო არიან დიდი, მრავალფეროვანი მონაცემთა ნაკრები, რათა თავიდან აიცილონ ზედაპირული ეფექტები და გაზარდონ პროგნოზირების შესაძლებლობები. თუმცა, დიდი მონაცემების მიმართ დამოკიდებულება იწვევს პრობლემებს, როგორიცაა ნიუანსის შემცირება, როდესაც AI მიერ შექმნილი შინაარსი გაწვდილი მობილიზაციის ციკლს დააწვება, რაც ტიპაჟზე აისახება. ამასთან, კერძო მონაცემების შინაარსით, რომელშიც შეიძლება იყოს საჯაროდ ხელმისაწვდომი ან საავტორო სამართლებრივი ელემენტები, როგორიცაა შინაარსი, რომელიც მოიპოვება პლატფორმებიდან, როგორიცაა YouTube ან The New York Times. ### DeepSeek: ღია AI მოდელი DeepSeek წარმოაჩენს წარმატებას ღია AI მოდელების სფეროში, რომელიც ამცირებს მიზნით პასუხის სახით უდიდესი მონაცემების, მოწინავე ტექნიკის ან ხანგრძლივი ტრენინგის შორს. მიუხედავად იმისა, რომ მისი დამტკიცების დრო და კომპიუტერების მოთხოვნები მაღალია, იგი ნამდვილი ღია მოდელია. ღია მოდელი საშუალებას აძლევს სრულ წვდომას წყაროს კოდზე და მოდელის წონებზე, რაც ცვლის და ხელახლა სწავლას უფლებას აძლევს პირად მონაცემებზე. კრიტიკოსები აცხადებენ, რომ ნამდვილ ღიაობას მოითხოვს ტრენინგი მონაცემების გაზიარება, რადგანაც ის მიიჩნევა AI-ს „წყაროს კოდად“. თუმცა, ღია კოდის ინიციატივა (OSI) იცავს თავის პოზიციას, რომ მოდელი კვლავ შეიძლება კლასიფიცირდეს როგორც ღია წყარო. ### Modelx. ai-ის ინოვაციები Modelx. ai მუშაობს კერძო მონაცემების დაცვის საკითხებში, რომელიც ახდენს მოდელის მონაცემების კონფიდენციალობას და მიმოხილვა ღია მახასიათებლებს. პრობლემა მდგომარეობს იმაში, რომ AI-ის ეფექტურად სწავლება მარეგულირებელ სფეროებში, როგორიცაა ჯანდაცვა, სადაც პაციენტთა მონაცემები ვერ ეყრება თავისუფლად გაზიარება HIPAA კანონმდებლობის გამო. Modelx. ai ინოვირებს, რათა საშუალებას მისცეს კლინიკებს AI მოდელების გაუმჯობესება მათი კერძო მონაცემების გამოყენებით, რაც არ შლის კონფიდენციალობას. ეს პროცესი მოიცავს ერთ კლინიკის კერძო მონაცემებით სავალდებულო ღია მოდელის სწავლებას, რომელიც შემდეგ ნიშნავს ფედერირებულ მოდელზე, რომელიც აერთიანებს მონაცემებს რამდენიმე კლინიკიდან. გაუმჯობესებები ბლოკჩეინზე იწერება, რაც უზრუნველყოფს ფინანსურ კონტრიბუციებს და მონაწილეების კომპენსაციას მათი ნახევრივი წვლილის საფუძველზე. თითოეული კლინიკა პლასტმასები მოდელის გამოყენებასთან ერთად, და ფედერირებული მოდელის ხარისხი მუდმივად შეფასდება. ბოლო განახლებების მიხედვით ოქტომბერში 2024 წელს, ღია კოდის მოდელების კრიტიკა შემცირდაDeepSeek-ის მსგავს პროგრესებთან დაკავშირებით, რაც აჩვენებს გაუმჯობესებულ ეფექტურობას და რეაგირების კონტექსტში AI-ის შესრულებაში.