Desentralisasi AI: Masa depan cerdas yang didorong oleh Blockchain

Teknologi AI telah menyusup ke dalam kehidupan sehari-hari kita, mulai dari analisis dokumen yang cepat hingga brainstorming kreatif, dan pengalaman hiburan yang dipersonalisasi, mencakup semuanya. Namun, meskipun AI membawa banyak kemudahan, ia juga menimbulkan serangkaian masalah serius.

Saat ini, model AI yang paling canggih dan banyak digunakan terutama dikendalikan oleh beberapa perusahaan teknologi besar, dengan mekanisme operasional internal yang tidak transparan. Kami memiliki sedikit informasi tentang sumber data pelatihan model ini, proses pengambilan keputusan, serta penerima manfaat dari pembaruan. Kontribusi pencipta seringkali tidak mendapatkan pengakuan dan imbalan yang semestinya, sedangkan bias mungkin meresap tanpa disadari. Yang lebih mengkhawatirkan adalah alat-alat yang membentuk masa depan kita ini beroperasi secara diam-diam, tanpa pengawasan publik.

Berdasarkan alasan-alasan ini, orang mulai merasakan keberatan terhadap model pengembangan AI saat ini. Kekhawatiran tentang pelanggaran privasi, penyebaran informasi palsu, kurangnya transparansi, serta monopoli pelatihan AI dan pembagian keuntungan oleh sejumlah perusahaan semakin meningkat. Kekhawatiran ini mendorong permintaan untuk sistem AI yang lebih transparan, lebih mementingkan perlindungan privasi, dan lebih mendorong partisipasi yang luas.

Desentralisasi AI (DeAI) muncul sebagai solusi baru untuk masalah-masalah ini. Sistem semacam ini mendistribusikan data, komputasi, dan kekuasaan pemerintahan, sehingga operasi model AI menjadi lebih bertanggung jawab, transparan, dan inklusif. Dalam model ini, para kontributor dapat memperoleh imbalan yang adil, sementara komunitas dapat bersama-sama memutuskan arah pengembangan alat-alat kuat ini.

Perbedaan AI Desentralisasi dan AI Tradisional

Sistem AI tradisional biasanya menggunakan arsitektur terpusat, di mana satu perusahaan bertanggung jawab atas pengumpulan data, pelatihan model, dan kontrol keluaran. Dalam pola ini, publik sulit untuk berpartisipasi atau mengawasi operasi sistem, dan pengguna tidak tahu proses pembangunan model atau potensi bias.

Sebaliknya, AI desentralisasi mengadopsi pendekatan yang sama sekali berbeda. Dalam model ini, data didistribusikan di berbagai node jaringan, dan model dikelola bersama oleh komunitas atau protokol, dengan proses pembaruan yang terbuka dan transparan. Sistem ini dibangun di atas dasar kolaborasi publik, dengan aturan yang jelas dan mekanisme insentif partisipasi, bukan dikendalikan oleh kotak hitam yang tidak transparan.

Ibaratkan, AI tradisional seperti museum yang dikelola oleh yayasan swasta. Anda dapat mengunjungi pameran, bahkan mungkin melihat bayangan data Anda, tetapi Anda tidak memiliki hak untuk memutuskan bagaimana pameran dibangun, dan Anda tidak akan mendapatkan pengakuan atau imbalan karena kontribusi Anda. Proses pengambilan keputusan tidak transparan, dan sebagian besar operasi di balik layar tidak diketahui.

Dan AI desentralisasi lebih mirip dengan pameran seni terbuka yang dibuat bersama oleh komunitas global. Seniman, sejarawan, dan warga biasa bersama-sama menyumbangkan ide, berbagi data, dan berpartisipasi dalam kurasi. Setiap kontribusi dapat dilacak dan transparan, peserta diberi imbalan karena meningkatkan pameran. Struktur ini membantu memperkuat perlindungan pengguna dan meningkatkan akuntabilitas, yang merupakan masalah paling mendesak yang perlu dipecahkan di bidang AI saat ini.

Pentingnya AI Desentralisasi

Kendali terpusat pada model AI tradisional membawa banyak masalah serius. Ketika sejumlah kecil perusahaan menguasai kepemilikan model, mereka mengendalikan konten pembelajaran, cara berperilaku, dan akses model, yang dapat menyebabkan risiko berikut:

1. Kekuatan yang terlalu terpusat: Sebagian kecil perusahaan mendominasi arah pengembangan AI, kurangnya pengawasan publik.
2. Bias algoritma: Sumber dan perspektif data yang terbatas dapat menyebabkan sistem yang tidak adil dan eksklusif.
3. Pengguna kehilangan kontrol: Orang-orang menyumbangkan data tetapi tidak memiliki hak untuk menentukan penggunaannya, dan juga tidak dapat memperoleh imbalan yang sesuai.
4. Inovasi terbatas: Kontrol terpusat membatasi keragaman dan ruang eksperimen model.

Desentralisasi AI membuka jalan baru untuk membangun sistem AI yang lebih transparan, adil, dan inovatif dengan mendistribusikan kepemilikan dan kontrol. Kontributor global dapat bersama-sama membentuk model, memastikan bahwa model tersebut mencerminkan perspektif yang lebih luas. Transparansi memainkan peran kunci di sini, banyak sistem AI desentralisasi yang mengadopsi prinsip sumber terbuka, mempublikasikan kode dan metode pelatihan, yang memudahkan audit model, menemukan masalah, dan membangun kepercayaan.

Namun, AI sumber terbuka tidak sama dengan desentralisasi. Model dapat bersifat sumber terbuka tetapi tetap bergantung pada infrastruktur terpusat, atau kurang memiliki mekanisme perlindungan privasi yang diperlukan. Keduanya memiliki kesamaan dalam menekankan transparansi, aksesibilitas, dan partisipasi komunitas. Dalam AI desentralisasi, pengguna tidak perlu melepaskan hak kontrol data mereka untuk berpartisipasi, dan lebih mungkin untuk berkontribusi secara aktif dan mendapatkan manfaat. Meskipun desentralisasi bukanlah obat mujarab, ia memberikan kemungkinan untuk membangun sistem AI yang lebih sesuai dengan kepentingan publik dan kurang terpengaruh oleh perusahaan swasta.

Prinsip Kerja AI Desentralisasi

Desentralisasi AI menggantikan model kontrol terpusat, menggunakan sistem terdistribusi untuk pelatihan, optimasi, dan penyebaran model. Metode ini menghindari titik kegagalan tunggal, meningkatkan transparansi, dan mendorong partisipasi yang lebih luas.

Teknologi kunci yang mendukung Desentralisasi AI meliputi:

1. Federated Learning: Memungkinkan model AI belajar dari data di perangkat lokal tanpa perlu mengunggah informasi sensitif ke server pusat, hanya berbagi pembaruan model.
2. Komputasi terdistribusi: Menyebarkan tugas pelatihan dan menjalankan model AI ke banyak mesin dalam jaringan, meningkatkan kecepatan, efisiensi, skalabilitas, dan ketahanan sistem.
3. Zero-Knowledge Proof (ZKP): alat kriptografi yang dapat memverifikasi keakuratan data atau operasi tanpa mengungkapkan konten spesifik, memastikan keamanan dan keandalan sistem terdistribusi.

Teknologi Blockchain memberikan dukungan kunci untuk sistem AI desentralisasi:

1. Kontrak pintar: Melaksanakan aturan yang telah ditetapkan secara otomatis, seperti pembayaran atau pembaruan model, tanpa intervensi manusia.
2. Oracle: Sebagai jembatan antara Blockchain dan dunia luar, menyediakan input data dunia nyata.
3. Desentralisasi penyimpanan: membuat data pelatihan dan file model disimpan secara terdistribusi di jaringan, meningkatkan ketahanan terhadap perubahan dan kemampuan untuk menanggulangi sensor.

Keuntungan Desentralisasi AI

Desentralisasi AI bukan hanya merupakan perubahan teknis, tetapi juga mewakili perubahan dalam nilai-nilai. Ini membangun sistem yang mencerminkan nilai-nilai bersama manusia seperti privasi, transparansi, keadilan, dan partisipasi. Melalui desentralisasi kekuasaan, dicapai keuntungan berikut:

1. Memperkuat perlindungan privasi: Menggunakan teknologi seperti pembelajaran federasi, pelatihan perangkat lokal, dan bukti nol pengetahuan untuk menjamin privasi data.
2. Mekanisme transparan bawaan: Sistem terbuka memudahkan audit, melacak proses pengambilan keputusan, dan mengidentifikasi potensi bias.
3. Tata Kelola Bersama: Komunitas bersama-sama menetapkan aturan, mekanisme insentif, dan jalur evolusi model.
4. Insentif ekonomi yang adil: Kontributor mendapatkan imbalan karena menyediakan data, sumber daya komputasi, atau perbaikan model.
5. Mengurangi bias: kelompok kontributor yang lebih beragam membawa perspektif yang lebih inklusif, mengurangi titik buta.
6. Meningkatkan ketahanan sistem: Tidak ada titik kegagalan tunggal, sistem lebih sulit diserang atau ditutup.

Tantangan dan Keterbatasan

Meskipun prospek AI desentralisasi cerah, masih ada banyak tantangan yang dihadapi:

1. Skalabilitas: Pelatihan model besar membutuhkan daya komputasi yang sangat besar, koordinasi terdistribusi dapat mengurangi efisiensi atau menambah kompleksitas.
2. Intensif sumber daya: Model AI itu sendiri sangat menghabiskan sumber daya, dan operasi terdistribusi semakin memperburuk tekanan bandwidth dan konsumsi energi.
3. Ketidakpastian regulasi: Perbedaan besar dalam undang-undang di berbagai daerah, dan tanggung jawab dalam sistem desentralisasi cukup kompleks.
4. Risiko fragmentasi: Kurangnya pengawasan pusat dapat menyebabkan standar yang tidak uniform dan partisipasi yang tidak seimbang.
5. Keamanan dan Keandalan: Sistem yang tidak mempercayai masih mungkin diserang, seperti manipulasi data atau racun model.
6. Pengalaman pengguna yang kompleks: Mengelola kunci pribadi, mengoperasikan beberapa antarmuka, dan faktor lainnya dapat menghambat penyebaran.

Ini semua adalah tantangan nyata, tetapi tidak mustahil untuk diatasi. Dengan perkembangan teknologi dan penyempurnaan ekosistem, saya percaya bahwa masalah ini pada akhirnya akan teratasi.

Aplikasi Desentralisasi AI

Desentralisasi AI telah menunjukkan nilai aplikasi praktis di berbagai bidang. Berikut adalah beberapa proyek yang sedang mengembangkan Desentralisasi AI:

1. Acurast: Mengubah perangkat yang tidak terpakai menjadi bagian dari cloud yang aman dan desentralisasi, pengguna dapat memperoleh imbalan dengan menyediakan kemampuan komputasi yang tidak digunakan.
2. OriginTrail: Membangun grafik pengetahuan desentralisasi, menghubungkan dan mengorganisir data terpercaya di bidang rantai pasokan, pendidikan, dan lainnya.
3. Phala: Membangun lapisan privasi untuk Web3, memungkinkan kontrak pintar dijalankan dalam lingkungan komputasi rahasia, melindungi data sensitif.
4. PEAQ: Menyediakan infrastruktur untuk ekonomi mesin, memungkinkan manusia dan perangkat mendapatkan hadiah dengan menyelesaikan tugas nyata.
5. Bittensor: Menciptakan pasar terbuka, model AI bersaing dan berkolaborasi di sini, dengan insentif token untuk menghargai kontribusi yang berharga.

Desentralisasi AI bukan hanya perubahan teknis, tetapi juga mencerminkan perubahan dalam nilai-nilai. Ini menantang pandangan tradisional bahwa sistem pintar harus dikendalikan oleh segelintir perusahaan, dan menawarkan alternatif yang lebih terbuka dan lebih bertanggung jawab. Sistem ini mendistribusikan kekuasaan, melindungi privasi, dan mendorong partisipasi global untuk bersama-sama membentuk alat yang mengubah dunia.

Teknologi Blockchain memungkinkan tercapainya visi ini. Dengan mengoordinasikan pembaruan, melindungi data, dan memberikan penghargaan kepada kontributor, ini membentuk dasar untuk membangun sistem AI yang transparan. Seiring dengan perkembangan teknologi yang terus berlanjut dan munculnya lebih banyak proyek inovatif, AI desentralisasi diharapkan akan memainkan peran yang semakin penting di masa depan, mendorong teknologi AI menuju arah yang lebih terbuka, adil, dan bertanggung jawab.