Ý kiến của: Salman Avestimehr, đồng sáng lập và CEO của ChainOpera
Giá trị thị trường của trí tuệ nhân tạo được kỳ vọng sẽ vượt quá 1,3 nghìn tỷ USD vào năm 2030, AI đã khơi gợi trí tưởng tượng của người dùng và nhà đầu tư, giúp thế giới làm việc thông minh hơn và đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của ứng dụng AI tạo ra chủ yếu diễn ra theo mô hình phát triển tập trung, trong đó hai thành phần quan trọng – người dùng và nhà phát triển – phần lớn bị cắt quyền, không có tiếng nói, cổ phần hay quyền sở hữu đối với quá trình phát triển.
Mô hình tập trung trong việc tạo ứng dụng, cùng với việc thiếu sự tham gia của người dùng và nhà phát triển, đồng nghĩa với việc các tác nhân và ứng dụng hiện nay thiếu sự cá nhân hóa thực sự để đưa các tác nhân AI lên một cấp độ mới của việc chấp nhận và phát triển hướng tới một kỳ vọng nền kinh tế AI nghìn tỷ USD. Bằng cách phi tập trung hóa sự tạo ra ứng dụng AI và tác nhân AI, người dùng và nhà phát triển sẽ được trao quyền sở hữu, dẫn đến các ứng dụng tốt hơn, đổi mới hơn bắt đầu từ năm 2025.
Hệ sinh thái ứng dụng AI tạo ra
Với hơn một nửa dân số toàn cầu đã sở hữu một chiếc điện thoại thông minh và lô hàng điện thoại thông minh AI tạo ra dự kiến sẽ tăng 364% năm sau vào năm 2024, tiềm năng của AI để nâng cao trải nghiệm người dùng thông qua cá nhân hóa trên thiết bị là rất lớn. Hệ sinh thái ứng dụng AI hiện tại có những khiếm khuyết nghiêm trọng làm tổn thương trải nghiệm người dùng, gây bực bội cho các nhà phát triển AI và cản trở sự phát triển bền vững.
Có nhiều mối lo ngại rằng các mô hình AI như ChatGPT và các chatbot dựa trên LLM khác có thể không bảo vệ dữ liệu người dùng hoặc ưu tiên chất lượng dữ liệu. Cũng đã có vấn đề với các tác nhân AI thể hiện sự thiên vị chính trị hoặc đóng góp vào việc phát tán thông tin hoàn toàn sai lệch. Hơn nữa, nhiều công ty AI đang cạn kiệt dữ liệu để đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn và thuật toán AI của họ, với 25% dữ liệu từ các nguồn chất lượng cao bị hạn chế từ tháng 4 năm 2023 đến tháng 4 năm 2024.
Đến nay, các nhà phát triển hầu hết bị giới hạn trong việc sử dụng các mô hình do các tổ chức lớn tập trung phát hành, điều này làm hạn chế khả năng đổi mới và cản trở khả năng của các nhà phát triển trong việc giải quyết các vấn đề xung quanh quyền riêng tư dữ liệu của người dùng. Các nhà phát triển AI muốn tạo ra các ứng dụng tốt hơn với dữ liệu và tri thức con người độc đáo để cải thiện chất lượng và cá nhân hóa của các tác nhân, và người dùng mong muốn có trải nghiệm cá nhân hóa hơn mà bảo vệ quyền riêng tư của họ và khen thưởng đóng góp của họ.
Phi tập trung hóa là giải pháp
Các mô hình tập trung đã sai lầm khi bỏ quên hai đối tượng chủ chốt: nhà phát triển và người dùng. Các thực thể tập trung đã tạo ra GPT-4 và các ứng dụng AI cùng với tác nhân hiện tại sau cánh cửa kín. Không có sự minh bạch hay tham gia của nhà phát triển và người dùng trong quá trình xây dựng, nhà phát triển phải tin tưởng các mô hình kết quả và người dùng phải chấp nhận các ứng dụng kết quả. Có một cách khác.
Bằng cách sử dụng cách tiếp cận phi tập trung trong việc tạo ứng dụng và tác nhân, nhà phát triển và người dùng được trao quyền có tiếng nói và quyền sở hữu. Tầng cơ bản của phát triển ứng dụng nên bao gồm một mạng lưới phi tập trung các GPU, đảm bảo quá trình phát triển duy trì sự mở và minh bạch thay vì bị che giấu sau nhà cung cấp tính toán tập trung, người cũng có thể có ảnh hưởng không cần thiết.
Một lợi ích bổ sung của tính toán phi tập trung là nó có thể rẻ hơn rất nhiều so với phụ thuộc vào các nhà cung cấp tập trung, những người đang trải qua tình trạng nghẽn cổ chai lớn trong nhu cầu do sự phát triển của các ứng dụng AI cùng với các nhu cầu xử lý dữ liệu liên quan.
Các thành viên cộng đồng nên có quyền kiểm soát lớn hơn về dữ liệu nào được các nhà phát triển sử dụng trong việc tạo ra ứng dụng được cho là điều chỉnh theo nhu cầu của họ. Cách duy nhất để khuyến khích sự tham gia của cộng đồng là thông qua phần thưởng dựa trên giá trị, điều này có thể đạt được tốt nhất bằng cách sử dụng khả năng kiếm tiền do công nghệ blockchain mang lại. Khi mọi người được thưởng kinh tế cho việc cung cấp dữ liệu của họ, họ có xu hướng thực hiện điều đó.
Khi người dùng ngày càng ý thức về rủi ro bảo mật trực tuyến, họ yêu cầu sử dụng dữ liệu an toàn và bảo mật. Các nhà cung cấp tập trung thu thập thông tin nhạy cảm có nguy cơ lưu trữ dữ liệu như vậy trong các cơ sở dữ liệu trở thành miếng mồi cho tin tặc. Chúng ta đã thấy tác động dây chuyền của các cuộc tấn công cơ sở dữ liệu như vụ tấn công Equifax năm 2017, trong đó 148 triệu người Hoa Kỳ đã bị ảnh hưởng.
Hậu quả của một vụ tấn công vào cơ sở dữ liệu công ty AI sẽ có khả năng gây hại và lan rộng hơn. Các mạng lưới phi tập trung không có cơ sở dữ liệu tập trung như vậy để thu hút tin tặc, làm cho mô hình này an toàn hơn nhiều.
Khi được hỗ trợ bởi công nghệ an toàn và với các động lực thích hợp, các nhà phát triển có thể thu thập dữ liệu cá nhân chất lượng cao, từ đó có thể được áp dụng để tạo ra những ứng dụng phù hợp nhất với người dùng. Các mô hình tập trung phần lớn hoạt động bằng cách quét dữ liệu trên Internet, nhưng có giới hạn cho việc cá nhân hóa của một tác nhân có thể đạt được theo phương pháp đó.
Nếu thay vào đó, mọi người chia sẻ an toàn thông tin cá nhân của họ về sức khỏe, tài chính và các thông tin nhạy cảm khác thông qua một hệ thống phi tập trung mà đồng thời bảo vệ và thưởng cho những đầu vào dữ liệu đó, thì khả năng cho các tác nhân tùy chỉnh có thể tư vấn cho chúng ta dựa trên hồ sơ sức khỏe, tài chính hay giáo dục độc đáo của chúng ta gần như vô hạn.
Nhìn về phía trước
Dân chủ hóa phát triển ứng dụng AI và tạo ra các cộng đồng nơi tất cả các đối tượng có giá trị và được khen thưởng sẽ thúc đẩy sự phát triển bền vững của AI. Sử dụng tri thức con người chất lượng và dữ liệu cá nhân thông qua các mạng phi tập trung sẽ cho phép các ứng dụng nâng cao đáng kể năng suất, giao tiếp và tương tác social của chúng ta trong khi bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu người dùng.
Từ các ứng dụng sức khỏe cá nhân và chăm sóc sức khỏe cung cấp lời khuyên và khuyến nghị dinh dưỡng tùy chỉnh đến các nhà kế hoạch tài chính thông minh có thể phân tích thói quen chi tiêu của chúng ta và thiết lập các mục tiêu tài chính hoặc các nhà tạo mẫu ảo gợi ý quần áo và phụ kiện dựa trên sở thích phong cách của chúng ta, chúng ta chỉ mới bắt đầu tưởng tượng những khả năng cho các tác nhân được xây dựng theo cách hợp tác và phi tập trung thực sự ưu tiên nhà phát triển và người dùng cuối.
Salman Avestimehr là đồng sáng lập và CEO của ChainOpera.
