مؤسس CoinFund: تدابير الامتثال في Anthropic تبرز مخاطر المركزية في الذكاء الاصطناعي، وقد يصبح الذكاء الاصطناعي اللامركزي قوة توازن مهمة

تحديثات TechFlow العميقة، في 14 يونيو، صرح مؤسس CoinFund جاك بروخمان مؤخرًا أن نماذج الذكاء الاصطناعي تتميز بطابع مركزي قوي بطبيعتها، مما يجعلها أكثر عرضة لرقابة الحكومات وسياساتها في مختلف الدول. ويعتقد أن تنفيذ شركة أنثروبيك مؤخرًا لإجراءات الامتثال لتصدير القيود يعزز هذا الاتجاه التطوري.

وأشار بروخمان إلى أن الشبكات اللامركزية قد تصبح قوة توازن مهمة في مشهد الذكاء الاصطناعي الحالي، وأن بناء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي اللامركزي المفتوح والعام والذي يمتلك خصائص السيادة، يظل التحدي التقني الأكبر هو تنظيم واستخدام موارد الحوسبة.

وأضاف أن السوق يعتقد عمومًا أن الشركات التكنولوجية الكبرى ذات القيمة السوقية تريليونات الدولارات فقط هي القادرة على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا، لكن في الواقع، هناك العديد من موارد الحوسبة العامة باستخدام وحدات معالجة الرسوميات (GPU) المتاحة على مستوى العالم، والتحدي الحقيقي هو تطوير خوارزميات تدريب موزعة أكثر كفاءة.

ذكر بروخمان أن فرقًا مثل Gensyn وPrime Intellect وBagel وPluralis وNous Research وMacrocosmos AI وCovenant AI تستكشف حاليًا حلول التدريب الموزع للذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن هذا الاتجاه كان موضع شك واسع في بدايته، إلا أن الممارسات أظهرت أن التقنيات ذات الصلة ليست فقط قابلة للتنفيذ، بل يمكنها أيضًا في بعض السيناريوهات تحقيق كفاءة تقارب التدريب المركزي التقليدي بتكلفة أقل.

بالإضافة إلى التحديات التقنية، يعتقد أن الذكاء الاصطناعي اللامركزي يحتاج أيضًا إلى معالجة تحديات الاستدامة الاقتصادية. وأوضح بروخمان أن النماذج المفتوحة المصدر دفعت الابتكار في الصناعة، لكنها تفتقر إلى نماذج تجارية ناضجة على المدى الطويل، وأن بعض المشاريع تحاول استكشاف أنظمة توزيع قيمة جديدة من خلال مشاركة أوزان النماذج وآليات التوكن.

يرى بروخمان أن صناعة الذكاء الاصطناعي تمر حاليًا بنقطة تطور مهمة، وأن المستقبل سواء كان يتجه نحو مزيد من المركزية والخضوع لرقابة صارمة، أو نحو بناء نظام بيئي عام للذكاء الاصطناعي على أساس الشبكات المفتوحة، سيكون له تأثير عميق على مسار تطور القطاع بأكمله.