原文：https://polkadot.com/blog/what-is-decentralized-ai/

作者：Joey Prebys

編譯：OneBlock+

AI 無所不在，它幫助我們幾秒鐘內分析密集文件、即興頭腦風暴商業點子、把自己變成喜歡電影中的角色，甚至回答我們不敢大聲問的問題，但儘管AI 很有用，它也帶來了嚴重的擔憂。

當今最受歡迎、最強大的模型由少數科技公司控制，其內部機制不透明。我們不知道訓練資料來源、決策過程，也不清楚模型改進時誰在獲益，創作者往往得不到認可和報酬。偏見無聲無息地滲入，而塑造我們未來的工具則是在幕後暗箱操作。

這就是為什麼人們開始抵制，對監控、錯誤訊息、缺乏透明度以及少數公司控制AI訓練和收益分配的擔憂日益增加。這些擔憂催生了對更透明、更保護隱私、更開放廣泛參與系統的需求。

去中心化AI（DeAI）提供了解決方案，這些系統分佈資料、計算和治理，使AI模型更負責任、更透明、更包容。貢獻者能公平獲得回報，社群能共同決定這些強大工具的運作方式。 Polkadot 已經支持這個未來，提供建立公平去中心化AI系統的基礎設施，這些系統服務於每個人，而非少數人。

什麼是去中心化AI，它與集中式AI 有什麼不同？

現今大多數AI 運行在集中式系統上，單一公司收集資料、訓練模型、控制輸出。這些系統通常不開放公眾輸入或監督，使用者無法知道模型如何建構或潛在偏見。

去中心化AI 則根本不同，資料分佈在各節點，模型由社群或協定治理，更新過程透明公開。你得到的是一個在公開協作下建構的系統，有明確規則和參與激勵，而不是一個由黑箱控制的系統。

打個比方：集中式AI 就像一個私人基金會經營的博物館，你可以參觀陳列品，甚至看到自己的數據被藝術反映，但你不能決定展品如何構建，也不會因貢獻得到認可或報酬，決策過程不透明，幕後大多數事宜不為人知。

而去中心化AI 則像是由全球社區共建的露天藝術展。藝術家、歷史學家和市民共同貢獻想法、分享數據、幫助策展。每個貢獻都可追蹤透明，貢獻者因改善展覽而獲得回報。這種架構支援更強的使用者保護和更高的責任制—這正是當今AI 領域最迫切的需求。

為什麼去中心化AI 很重要？

集中式AI 的控制帶來嚴重問題，當少數公司擁有模型，就掌控了模型學習內容、行為和存取權，帶來以下風險：

• 權力集中：少數公司掌控AI發展，缺乏公眾監督。

• 演算法偏見：數據和視角有限，導致系統不公平、排他。

• 無用戶控制權：人們貢獻數據卻無權決定其用途，也無報酬。

• 創新受限：集中控制限制了模型多樣化和實驗。

去中心化AI 改變了平衡，透過分散所有權和控制權，開放了更透明、公平和創新的AI系統大門。全球貢獻者可以共同塑造模型，確保其反映更廣泛的視角。透明度也起著關鍵作用，許多去中心化AI 系統採用開源AI 原則，程式碼和訓練方法公開，這使得審計模型、發現問題、建立信任更容易。

但開源AI 並不總是去中心化，模型可以開源但依賴集中基礎設施，或缺乏隱私保護機制。兩者共享的核心特徵是透明、可訪問和社區參與。使用者無需放棄資料控制權即可參與，更可能積極貢獻並從中受益。去中心化不是萬能解藥，但它打開了建構更符合公眾利益、少受私企左右的AI 系統的大門。

去中心化AI 如何運作？

去中心化AI 以分散式系統取代集中控制，模型訓練、最佳化和部署在獨立節點網路中進行，避免單點故障，提升透明度，邀請更廣泛參與。

支撐去中心化AI 的技術有哪些？

• 聯邦學習：讓AI模型在本地設備（手機、筆記本等）上學習數據，不將敏感資訊上傳中心伺服器，隻共享模型更新。例如手機鍵盤學你的打字習慣，推薦更精準的自動更正，但不會上傳訊息內容。它保留了資料隱私並分散處理，符合去中心化AI目標。

• 分散式運算：將訓練和運行AI模型的重負載分散到網路中多台機器，相當於數千台小型電腦分擔工作，提升速度、效率、可擴展性和韌性。

• 零知識證明（ZKP） ：密碼學工具，能驗證資料或操作而不暴露內容，確保分散式系統的安全可信。

區塊鏈如何支援去中心化AI？

去中心化AI 系統需要協調任務、保護資料和獎勵貢獻者，區塊鏈提供了關鍵基礎。

• 智能合約：自動執行支付或模型更新等透明、預設規則，無需人工幹預。

• 預言機：作為區塊鏈與外部世界的橋樑，提供天氣、價格或感測器數據等真實資訊。

• 去中心化儲存：讓訓練資料和模型檔案在網路中分散存儲，比傳統伺服器更抗篡改、審查和單點故障。

Polkadot 獨特架構支援這些系統，它允許不同網路專注不同任務——隱私、運算、治理等，同時保持互通性。模組化設計讓去中心化AI 可擴展且靈活、安全、高效。不同組件針對各自功能優化，同時協同工作。

去中心化AI 的優勢有哪些？

去中心化AI 不僅是技術轉變，更是價值觀轉變。它建構體現隱私、透明、公平、參與的人類共享價值系統，透過分權，實現以下優勢：

• 更好隱私保護：聯邦學習、設備本地訓練和零知識證明等技術保障資料隱私。

• 內建透明性：開放系統便於審計、追蹤決策和識別偏見。

• 共享治理：社群共同製定規則、激勵和模型演進。

• 公平經濟誘因：貢獻者因提供數據、計算或模型改進而獲得回報。

• 減少偏見：更多元貢獻者帶來包容視角，降低盲點。

• 更強韌性：無單點故障，系統更難被攻破或關閉。

Polkadot 透過模組化架構支援這些優勢，不同網路可專注隱私、運算或治理，同時無縫協作，協助去中心化AI 規模化發展而不犧牲安全、使用者自主權或效能。

挑戰與限制

去中心化AI雖有潛力，但面臨挑戰：

• 擴展性：大型模型訓練需大量算力，分散式協調可能減速或複雜化。

• 運算資源密集：AI模型資源消耗高，分散式運算加劇頻寬和能耗壓力。

• 監理不確定：不同地區法規差異，去中心化系統責任歸屬複雜。

• 碎片化：無中心監管可能導致標準不統一、參與度不均。

• 安全與可靠性：去信任系統仍易受攻擊，如資料操控、模型投毒。

• 使用者體驗複雜：管理私鑰、多介面操作阻礙普及。

這些是真實難題，但可克服。 Polkadot 模組化架構提供強共享安全、原生互通，讓不同網路聚焦挑戰同時生態協作，支援負責任成長和共擔風險。

去中心化AI 現在哪些地方被應用？

去中心化AI 不只是理論。 Web3專案已在現實中展示了分散式智慧如何推動應用，Polkadot 發揮關鍵作用。以下是五個在Polkadot 上建構去中心化AI 的專案：

Acurast：日常設備上的機密計算

Acurast 讓任何人都可以將舊手機和其他裝置變成安全、去中心化雲端的一部分。您可以透過提供未使用的運算能力來獲得獎勵。開發人員利用這種能力來運行隱私敏感型任務，而無需依賴大型科技公司伺服器，從而創建一個更私密、以人為本的互聯網。

OriginTrail：去中心化知識圖譜

OriginTrail 在去中心化知識圖譜上運行，該知識圖譜連接和組織供應鏈、教育等領域的可信數據。它就像一個公共事實庫，任何人都可以貢獻或檢查，但沒有一家公司可以控制。這有助於驗證產品來源或證書是否真實等訊息，而無需依賴中央機構。

Phala：隱私保護智能合約

Phala 正在為Web3 建立隱私層。它允許開發人員在機密運算環境中運行智慧合約，因此即使在應用程式使用敏感資料（如身分或健康資訊）時，這些資料也保持私密，將其視為應用程式建立者無法看到的資料的安全工作區。

PEAQ：機器經濟的基礎設施

Peaq 透過讓人們和設備透過完成實際任務獲得獎勵，幫助為去中心化的實體基礎設施提供動力。把它想像成機器的零工經濟。機器人可能會為電動車充電，或者感測器可能會報告空氣質量，兩者都可以透過網路獲得報酬，Peaq 使協調和獎勵這種機器驅動的工作變得容易。

Bittensor：激勵性AI 模式訓練

Bittensor 創造了一個開放市場，AI 模式在這裡競爭與協作，提供最佳產出。任何人都可以加入網絡，貢獻計算力、訓練模型或評估性能。系統透過代幣激勵獎勵有價值的貢獻，打造一個自我完善、抗審查且不依賴集中控制的AI經濟。

Polkadot 正在建構去中心化AI 的未來

去中心化AI 不僅是技術上的變革，更是價值觀的轉變，它挑戰了智慧應該被少數公司控制的觀念，提供了更開放、更負責任的替代方案。這些系統分散權力、保護隱私，並邀請全球參與共同塑造改變世界的工具。

區塊鏈使這一切成為可能。透過協調更新、保護資料和獎勵貢獻者，它為天生透明的AI 系統提供了基礎。而Polkadot 則增加了一層模組化基礎設施，使專門化網路能夠在各自功能上卓越，同時受益於Polkadot 的原生特性，並在更廣泛生態中保持無縫互通性。這種彈性讓去中心化AI系統可以在不犧牲安全、效能或使用者自主權的前提下，持續演進和擴展。

從機密運算到去中心化資料管理，Polkadot 生態已經擁有多個將這些原則付諸實踐的項目，而這只是個開始。