Мероприятие Decentralized AI (28 апреля 2025)
Только что побывал на мероприятии Decentralized AI в TalTech, организованном Astra Tikas. Вдохновляющий вечер, который заставил меня подумать и сделать заметки.
Во-первых, главной мотивацией и обозначенной проблемой было владение. Мы боимся, что LLM-модели непрозрачны в части архитектуры и обучающих данных. Мы боимся монополий, раздающих AI-модели. Монополий, которые могут выключать модели, вшивать свои предубеждения и политическую волю и стать более серьёзным способом контроля населения. То есть вместо пузыря, который создают поисковики и соцсети, нам может промывать мозги AI. Или хуже - мы отдадим контроль над образованием, инфраструктурой или армией неизвестным LLM, которые без нормальной оценки могут выстрелить нам в ногу.
Во-вторых, я увидел, что вокруг определения децентрализованного AI много путаницы. Похоже, каждый спикер видел в нём кусочек пазла и имел своё представление. Я вижу децентрализованный AI как слои, и каждый из них можно принять за настоящий децентрализованный AI
- распределённый деплой - у вас несколько устройств вместо одной машины
- устойчивость к разделению сети - AI-узлы могут падать и возвращаться в строй
- управление и владение - работает на машинах, принадлежащих разным людям
- открытость - вы видите исходный код, веса модели, подробную научную статью, обучающий датасет (но лицензия может быть своя!)
- offline-first и деплой на edge - работает офлайн на маломощном устройстве с локальными данными
- распределённое состояние - если AI нужно глобальное хранилище (которое нельзя удалить по прихоти какой-то корпорации), используется блокчейн
- privacy-first - децентрализованные AI-узлы могут обмениваться конфиденциальными данными аутентификации, платежей и здоровья без риска утечек
- распределённая оплата операций - AI-узлы продают свою работу и могут выставлять пользователю микросчета (проблема "смерти от тысячи порезов")
- агентность - AI-узлы это процессы, работающие в цикле и выполняющие задачи от других агентов, используя свои или внешние ресурсы
Наличие одного свойства ещё не делает систему децентрализованным AI.
Сомневаюсь, что в этот список можно добавить "заслуживающий доверия", "этичный", "самоосознающий". Думаю, будущее сложное, и мы увидим всевозможные смеси архитектур. Уверен, появятся и агентные военные дроны, вышедшие из-под контроля, и централизованно принадлежащий корпорации парк роботов, сливающий видеозаписи повседневной жизни дома, и AI-трекеры здоровья, продающие данные корпорациям для рекламы, и AI-автомобили с зашитыми в обучение предпочтениями, кого сбивать (пожилых или детей) в зависимости от приоритетов правительства и возрастной структуры населения.
Но в то же время мы строим то будущее, в котором хотим жить.
AI как новая промышленная революция освободит время множества людей, повысив эффективность и качество не только в программировании, но и в физическом мире.
Ваш 🐝 улей станет роботом, и с ним можно будет разговаривать (инвестируйте сейчас!)
Возвращаясь к митапу: помимо блокчейна, DAO и микроплатежей, поднимались такие темы:
- AI Tinder-агент, который от вашего имени договаривается с другим агентом о взаимовыгодном взаимодействии или партнёрстве :) -> Innar Liiv
- регулирование ЕС
- Децентрализованный AI - это сложно 🚀 и поэтому интересно строить (согласен) -> Tevo Saks
Вопросы из зала
- Зачем нам крипта вместо фиата (очевидно, слишком мелкие суммы, деньги сложно двигать)
- Как подключить агентов к реальному миру (очевидно, MCP)
- Практические бизнес-решения в условиях гонки на понижение (цен на облачные LLM)
- маркетинговые агенты
- осведомлённость про децентрализованные небольшие LLM
- enterprise = решения вокруг воркфлоу. KYC
- web3 = гейминг, креативные AI-решения
Astra привела пример: тостер не агент, потому что он ничего не решает.
Но это заставило меня задуматься: а что такое настоящее принятие решений?
У кого есть такая свобода? Кто разумен и не только самоосознан, но и способен предвидеть последствия решения?
Если LLM обучили на каких-то данных, а потом посадили в коробку обрабатывать задачи - свободна ли она на самом деле? А мы?
В конце я хотел спросить про реальные примеры агентов, которыми пользуются участники панели, но время закончилось.
Может, вы просветите меня в комментариях?
Большое спасибо Astra Tikas, спикерам из TalTech, Microsoft, AIRE и всем, кто участвовал в панели. Отдельный респект SingularityNET и DeepFunding за поддержку движения к открытому и заслуживающему доверия AI.
Чувствую заряд и надежду на будущее, где AI остаётся открытым, честным и децентрализованным 🐝