Az elmúlt évtizedben a mesterséges intelligencia fejlődése szinte minden képzeletet felülmúlt. Az önvezető autók, a nyelvi modellek vagy éppen a személyes asszisztensek mára a mindennapjaink részévé váltak. A háttérben azonban egy fontos tény húzódik meg: az MI legnagyobb ugrásait néhány technológiai óriáscég érte el, amelyeknek elképesztő mennyiségű adat és számítási kapacitás áll rendelkezésére saját szerverparkjaikban. Ez a centralizált modell hatékony volt a kezdetekben, de egyre világosabb, hogy korlátai és kockázatai is vannak. Egyre többen vetik fel a kérdést: vajon jó irány, ha mindent néhány vállalat kezében van az ellenőrzés, vagy inkább szükség lenne egy új, megosztott megközelítésre, amely lehetővé teszi, hogy sok szereplő vegyen részt az MI fejlődésében?
A központosított modell árnyoldalai
A centralizált rendszer első és talán legnagyobb problémája az adatvédelem. A központi adattárolás célpontot jelent a hackerek számára, amit számos adatlopási botrány igazol. Nemrég például több millió ember genetikai adatai kerültek illetéktelen kezekbe, rávilágítva arra, mennyire sebezhetőek a központi adattárházak. Az ilyen események aláássák a felhasználók és szervezetek bizalmát, így egyre kevesebben hajlandók adataikat megosztani, ha azok egyetlen kézbe kerülnek.
A második nagy probléma az irányítás kérdése. Az MI jövőjét érintő legfontosabb döntéseket ma gyakran egy szűk vezetői kör hozza meg. Az OpenAI körüli 2023-as vezetőváltási válság például világosan megmutatta, milyen törékeny egy ilyen struktúra. Ha néhány ember döntései társadalmi szinten is hatással vannak, akkor felmerül a kérdés: hol marad a szélesebb társadalmi kontroll?
A harmadik terület a kompenzáció körüli konfliktusok. Az utóbbi években egyre több művész, író és fejlesztő szólalt fel amiatt, hogy munkáikat engedély és ellenszolgáltatás nélkül használták fel mesterséges intelligencia modellek betanításához. Ez sorozatos pereket indított el, és komoly társadalmi feszültségeket szült. Az emberek úgy érzik, hogy a centralizált modellben egyetlen nagy szereplő aratja le a hasznot sokak erőfeszítéseiből.
Végül ott van az innováció kérdése. A nagyvállalatok üzleti logikája érthető módon zárt ökoszisztémák építésére irányul, hiszen így tarthatják fenn piaci előnyüket. Ez azonban akadályozza a szabad ötletáramlást, és sok ígéretes fejlesztést eleve elfojt. A kisebb szereplők gyakran esélyt sem kapnak, mert a belépési küszöb túl magas, vagy egyszerűen nem férnek hozzá azokhoz az erőforrásokhoz, amelyek a nagyoknak rendelkezésre állnak.
Új trendek a decentralizáció felé
Mindezek mellett új technológiai irányok is megjelentek, amelyek a decentralizáció felé mutatnak. Az egyik legfontosabb a személyre szabott ügynökök térnyerése. Az MI-asszisztensek egyre inkább a felhasználó privát adataira és szokásaira épülnek. Ha mindez egy központi rendszeren keresztül történik, könnyen kialakulhat egyfajta digitális megfigyelőállam. A decentralizált keretrendszer ezzel szemben lehetővé teszi, hogy az ügynökök személyre szabottak legyenek, anélkül hogy minden információ egy kézbe kerülne.
Ehhez szorosan kapcsolódik az úgynevezett AI-PC-k megjelenése. Ezek a speciális hardverrel felszerelt személyi számítógépek már képesek saját maguk futtatni és akár betanítani is MI-modelleket. Ez azt jelenti, hogy a számítás egyre inkább helyben, a felhasználó eszközén történik, így az adatok nem hagyják el az eredeti környezetet. Bár technikailag ez hatalmas előrelépés, új kihívásokat is jelent, hiszen milliárdnyi eszközt kellene összehangoltan működtetni.
A harmadik trend a monolitikus modellek helyett a polilithikus rendszerek térnyerése. A jövő MI-je nem egyetlen mindentudó modellben, hanem sok kisebb, specializált ügynök együttműködésében rejlik. Az ilyen rendszerek előnye, hogy rugalmasabban alkalmazkodnak a feladatokhoz, de csak akkor működnek jól, ha a különböző szereplők koordináltan tudnak együtt dolgozni – ami ismét a decentralizáció felé tereli a fejlődést.
Mi az a decentralizált MI?
A decentralizált mesterséges intelligencia lényege, hogy az adatokat, modelleket és számítási kapacitást nem egyetlen központi szervezet birtokolja, hanem sok kisebb szereplő között oszlik meg. Ez egy olyan „MI-hálózatot” eredményez, ahol minden résztvevő hozzájárulhat valamilyen erőforrással, de senki sem uralja teljes egészében a rendszert. Az analógia az internettel könnyen érthető: nincs központi szerver, amely mindent ellenőriz, mégis működik a globális kommunikáció, mert közös protokollokat követünk.
A decentralizáció ígérete
A decentralizált megközelítés több területen is áttörést ígér. Először is, nagyobb adatbiztonságot kínál, hiszen az adatok a forrásnál maradnak, nem kerülnek központi adattárházakba, amelyek könnyen célponttá válhatnának. Emellett demokratizálja a számítási kapacitást is: a világ telefonjai, laptopjai és IoT-eszközei együttesen képesek lehetnek egy szuperszámítógép erejével dolgozni. Ez a modell nyitottabb együttműködést is lehetővé tesz, amelyben nem csak a technológiai óriások, hanem kórházak, egyetemek vagy startupok is részt vehetnek, és valódi átláthatóságot biztosítanak. Végül pedig a decentralizáció felgyorsíthatja az innovációt, mivel több szereplő több ötletet hozhat be a közös térbe, ami dinamizálja a fejlődést.
Előképek és kísérletek
A decentralizált MI nem a nulláról indul, hiszen számos meglévő megközelítés mutatja az utat. A föderált tanulás például már ma is lehetőséget ad arra, hogy közös modellt képezzünk úgy, hogy az adatok a helyükön maradnak. A Web3 és a blokklánc technológia megmutatta, hogyan jöhet létre “bizalommentes” együttműködés felek között. Az elosztott deep learning a nagy modellek párhuzamos tréningjét tette lehetővé, az önkéntes számítási projektek pedig bizonyították, hogy sok kicsi hozzájárulásból is hatalmas erőforrás állhat össze. A nyílt forráskódú együttműködések szintén jó példák arra, hogyan épülhetnek globális közösségi rendszerek.
Ezek a kezdeményezések mind értékes építőkövek, de egyik sem ad teljes választ. A decentralizált MI célja éppen az, hogy ezeket egy átfogóbb, rugalmas keretbe illessze, és így egy új paradigmát hozzon létre.
Merre tovább?
A mesterséges intelligencia centralizált modellje láthatóan válságba került. Az adatbiztonság, a társadalmi bizalom és az innováció is sérülhet, ha minden döntés és erőforrás néhány nagyvállalatnál összpontosul. A decentralizált megközelítés ezzel szemben új ígéretet hordoz: szélesebb részvételt, nagyobb átláthatóságot és biztonságosabb együttműködést.
A kérdés most az, hogy mitől lesz valóban működőképes egy decentralizált MI, és milyen pillérekre épülhet a jövő rendszere. Ezekre a kérdésekre keressük a választ a cikksorozat második részében, ahol bemutatjuk a decentralizált MI öt alappillérét és iparági lehetőségeit.
(Forrás: MIT)
(Címlapkép: Depositphotos)
