Yapay Zeka Neden Merkezi Olmamalı?

Yapay zeka, şimdiye kadar sahip olduğumuz en güçlü ve etkileyici teknolojidir. Yapay zeka, insanların gerçekleştirebileceğinden çok daha verimli ve hızlı bir şekilde veri analizi yapabilir, kalıpları tanıyabilir ve kararlar alabilir.

Günümüzdeki yapay zeka çoğunlukla birkaç etkili kuruluşun kontrolünde bulunan merkezi sistemlerde yer almaktadır. Bu kontrol yoğunluğu, yapay zekanın demokratik potansiyeline karşı çıkar ve toplumu, finansı ve yaratıcılığı bir avuç kontrolsüz varlığa bırakır.

Yapay zeka sistemleri geliştikçe, merkezi olmayan bir yapıya sahip olmaları daha da önemli hale gelmektedir. Güvenilir, izin gerektirmeyen yapay zeka, endüstriler genelinde inovasyona güç sağlayabilir.

Peki ya açık kaynaklı yapay zeka? Hugging Face gibi platformlar, 450.000’den fazla açık kaynaklı yapay zeka modeline ev sahipliği yapmaktadır, bu da büyük dil modellerini, görüntü oluşturucularını ve daha fazlasını içermektedir.

Açık kaynak modelleri önemli bir adım olabilir, ancak genellikle izole bir şekilde oluşturulur. Yapay zekayı etkili bir şekilde merkezi olmaktan çıkarmak için, açık kaynak geliştiricilerin birbirlerinden öğrenebilecekleri makine öğrenimi modellerini koordine etmeleri önemlidir. Merkezi olmayan ekipler arasındaki işbirliği, merkezi alternatiflere karşı rekabet edebilecek yapay zeka sistemlerinin oluşturulmasının anahtarıdır.

Bu zorluğun üstesinden gelmek için, yerleşik yapay zeka yığınını aşağıdan yukarıya yeniden tasarlamak gerekecektir. Bu makalede, mevcut merkezi ve merkezi olmayan yapay zeka manzarasını inceleyecek ve daha rekabetçi merkezi olmayan alternatifler üretmek için koordinasyon sağlayacak potansiyel yolları önermeye odaklanacağız.

MERKEZİ OLMAYAN YAPAY ZEKA NEDİR?

Merkezi olmayan yapay zeka, iç çalışmaları halktan gizlenen kara kutu yapay zeka sistemlerini, makine zekasını ortak hedefler doğrultusunda koordine etmek için açık ağlara dönüştürmek üzere blockchain teknolojisinden yararlanıyor. Bu, merkezi olmayan, güvenilir uygulamaların küçük bir grup güvenilir kuruluşa güvenmeye gerek kalmadan yapay zekayı kullanmasına olanak tanır.

Merkezi Olmayan Yapay Zekanın Vaatleri

Merkezi olmayan yapay zeka, gücünü odaklamak yerine, insanlığın en yetenekli teknolojisi üzerinde kontrolü dağıtarak çalışır; bu da herhangi bir varlığın kapsayıcı etki potansiyelini azaltır.

Yapay zeka gelişimi ve yönetişimi, farklı teşviklere ve önceliklere sahip kuruluşlar arasında dağıldığında, homojen sonuçları dayatmak yerine bireysel ihtiyaçlara daha iyi uyan bir şekilde ilerleyebilir. Bu yaklaşım, kültürden bağımsız olarak çeşitli uygulamaların gelişimine katkıda bulunur, tek bir modelin egemenliği yerine çeşitliliği teşvik eder.

Merkezi olmayan yapay zeka ayrıca hükümetlerin veya şirketlerin kitlesel gözetleme ve manipülasyonuna karşı kontroller sağlar. Merkezi kontrol, büyük ölçekli yapay zeka kullanımında vatandaşların çıkarlarına karşı potansiyel bir tehdit oluşturabilir. Ancak merkezi olmayan yapay zeka, bu tür baskılara karşı sınırlar getirir.

Genel olarak, merkezi olmayan yapay zeka, böylesine kritik bir araç için gerekli olan tek bir dizi teşvik, kısıtlama veya hedefin empoze edilmesini sınırlayarak, çeşitli paydaşların katılımını teşvik eder.

Yapay Zeka Nasıl Merkezi Olmayan Hale Getirilir?

Yapay zeka yığınını merkezileştirmek amacıyla, temel katmanları gözden geçirmeliyiz. Bu, bilgi işlem gücü, veriler, model eğitimi, ince ayar ve çıkarım gibi unsurları içerir. Yığının diğer bölümleri, eğitim veya çıkarım için bilgi işlem sağlayan varlıklar gibi merkezi kalırsa, sadece açık kaynak modellerinin kullanılması yeterli olmayacaktır.

Gerçek merkeziyetsizlik, yapay zeka yığınının tüm katmanlarında etkin bir koordinasyon gerektirir. Sonuç olarak, ağlar, en az merkezi olmayan bileşenleri kadar merkezi olmayacaktır.

Bu noktada, piyasalar gerekli desteği sağlayabilir. Piyasalar, insanları organize etmek için en iyi koordinasyon mekanizmalarına sahiptir. Bu nedenle, merkezi olmayan yapay zeka ağları, temel modüler işlevlere ayrıştırılarak ve etrafında pazarlar oluşturularak, merkezi benzerleriyle rekabet edebilir.

Örneğin, Render gibi ağlar, bilgi işlem kaynaklarına sahip olmayan sanatçılarla paylaşan katılımcıları ödüllendirerek ağdaki görüntü oluşturmaya ihtiyaç duyanları destekler. Bu çözümler, yapay zeka yığınındaki insanları finansal teşviklerle koordine eder ve blockchain teknolojisi bu süreci mümkün kılar.

Ancak yapay zeka toplumu daha kritik hale geldikçe, şu iki sınırlı seçenekle karşı karşıyayız:

1. Merkeziyetsizliği feda ederek en son teknolojiye sahip özel yapay zekayı kullanmak, ya da
2. Mevcut en güçlü teknolojiye erişimden vazgeçerek, şu anda yetenekler açısından merkezi modellerin gerisinde kalan tamamen merkezi olmayan alternatiflere odaklanmak.

Bu ödünleşimi kırmak için, yığının katmanlarındaki farklı katılımcılar arasında koordinasyona ihtiyaç duyuyoruz. Nihai hedef, merkezi olmayan altyapının takılabileceği ve yapay zeka yeteneklerinden en iyi şekilde yararlanabileceği işbirlikçi bir yapay zeka alt yapısıdır.

Merkezi olmayan erişim ve izinlerin mümkün kılınabilmesi için, merkezi olmayan yönetim tüm yığına yayılmalıdır – veri sağlamadan model eğitimine ve dağıtımına kadar. Ancak sadece bu şekilde merkezi olmayan ağlar, yapay zekaya erişirken güvenilir bir mimariyi koruyabilir.

Şu anda, pazar yığı, kapsamlı bir merkezi olmayanlıktan yoksundur. Modeller açık kaynak olsa bile, insanlar genellikle eğitim veya tüketim için merkezi sunuculara güvenirler. Sağlayıcılar çıkarım yapma işlevini büyük ölçüde merkezileştirir.

Merkezi ağlar, çoğu tek bir kuruluşun çatısı altında çalıştıkları için katılımcılar arasındaki koordinasyon maliyetlerinden avantaj sağlar. Ancak, merkezi olmayan ağlar, daha yüksek koordinasyon maliyetlerini, bilgi işlem, veri, çıkarım ve yapay zeka yığınının diğer katmanlarında daha ayrıntılı pazara dayalı teşviklerin getirdiği daha yüksek ödüllerle telafi etme avantajına sahiptir.

Geleceğe yönelik yol, yapay zekanın tüm bileşenlerinin kapalı dikeyler yerine açık ekosistemler aracılığıyla nasıl sinerji oluşturabileceğini yeniden düşünmeyi gerektiriyor.

Merkezi Olmayan Sistemlerin Faydaları

Merkezi olmayan yapay zeka geçişi, bir dizi avantaj sunmaktadır.

Topluluk Zekası
Merkezi olmayan bir ağdaki modeller, sürekli olarak birbirlerinden öğrenir. Bu durum, ağın kolektif zekasını artırır ve zaman içinde kendi kendini geliştirmesine olanak tanır.

Evrensel Erişim
İzinsiz ve şekillendirilebilir erişim, her yerdeki inşaatçıların yapay zeka ile yenilik yapmasına ve yaratmasına olanak tanır. Temel bir unsur olarak, bu erişim şekli inovasyonu destekler.

Korumalı Çıkışlar
Sıfır bilgi teknolojisi ve kriptografik doğrulama kullanımı, doğrulanabilir şekilde güvenli ve değiştirilemez yapay zeka modeli çıktılarını mümkün kılar. Bu da yapay zekanın kararlarına güven sağlar.

Talep Üzerine Ölçeklenebilirlik
Merkezi olmayan yapay zeka, yüksek performans ve sağlam güvenlik sağlarken talebe göre ölçeklenerek sınırsız uyum ve genişleme imkanı sunar.

Gizlilik Koruması
Gerçekten merkezi olmayan bir yapay zeka ağı, kişisel verileri yerel işleme yoluyla koruyabilir. Bu da ihlal riskini azaltır ve kullanıcı gizliliğini güvence altına alır.

Azaltılmış Önyargı
Merkezi olmayan yapay zeka ağları, çeşitli veri girişlerinden faydalanarak önyargıyı azaltır. Bu, daha dengeli ve adil yapay zeka odaklı sonuçları beraberinde getirir.

Yapay Zekanın Erişilebilir Geleceği

Mevcut yapay zeka ortamı, sadece bir tehdit değil, aynı zamanda büyük bir potansiyeli de içinde barındırıyor.

Son beş yılda yapay zeka, büyük ölçüde kapalı ve merkezi sistemlerde gerçekleşen hızlı bir ilerleme kaydetmiştir. Ancak, gerçek ilerleme ve gelişim, merkezi olmayan yapay zeka sistemlerinde gerçekleşmelidir. Bu yaklaşım, duvarlı bahçe yapay zeka sistemlerinde mümkün olmayan karmaşık uygulamaları mümkün kılan gelişmiş erişilebilirlik, esneklik ve ifade yeteneği sunar.

Merkezi olmayan bir yapay zeka geleceğine ulaşmak için, veri işleme, model eğitimi ve dağıtımını içeren tüm yapay zeka katmanlarını koordine etmemiz gerekiyor. Ancak bu şekilde, merkezi olmayan yapay zekanın tam potansiyelini keşfedecek ve gerçek anlamda ilerleyebileceğiz.