Искусственный интеллект не становится опасным, потому что он слишком умный.
Он становится опасным, потому что он слишком централизован.
Современные системы ИИ обучаются за закрытыми дверями, на данных, которыми вы не владеете, управляемых стимулами, с которыми вы никогда не соглашались. Несколько компаний решают, чему обучаются модели, что они игнорируют и кто получает доступ. Предвзятость, наблюдение и контроль доступа не являются ошибками, это структурные результаты.
Децентрализованный ИИ переворачивает эту модель.
Вместо того чтобы данные извлекались, они вносятся.
Вместо непрозрачного обучения, оно прозрачное.
Вместо интеллекта, контролируемого несколькими, он формируется сообществами.
Вот где проекты, такие как OORT, выделяются.
OORT строит децентрализованную инфраструктуру данных, где участники получают вознаграждение, а не эксплуатируются. С помощью RLHF, Обучения с подкреплением от человеческой обратной связи, реальные люди помогают обучать системы ИИ так, чтобы они отражали человеческие предпочтения, а не корпоративные укорочения. Результат — ИИ, соответствующий человеческим ценностям, поддерживаемый четкими стимулами и ответственностью.
Децентрализованный ИИ больше не теория. Его тихо строят, тестируют и принимают.
Стоит обратить внимание.
Сдвиг уже начался.