Desentralisasi AI: Era Cerdas yang Didorong oleh Blockchain

Teknologi AI sedang mempengaruhi kehidupan sehari-hari kita secara mendalam, mulai dari analisis dokumen cepat hingga brainstorming kreatif, bahkan membantu kita berubah menjadi karakter film dan TV yang kita sukai. Namun, meskipun AI membawa banyak kemudahan, itu juga memicu serangkaian kekhawatiran serius.

Model AI yang paling maju dan kuat saat ini seringkali dikuasai oleh beberapa raksasa teknologi, dan mekanisme operasional internal mereka sering kali tidak transparan. Kami sangat sedikit mengetahui tentang sumber data pelatihan model-model ini, proses pengambilan keputusan, dan siapa yang diuntungkan setelah model ditingkatkan. Kontribusi pencipta sering kali tidak mendapatkan pengakuan dan imbalan yang layak, sementara potensi bias mungkin secara diam-diam meresap. Alat kuat ini yang membentuk masa depan kita tampaknya beroperasi diam-diam di balik layar.

Situasi ini memicu perasaan penolakan di kalangan masyarakat. Kekhawatiran tentang pelanggaran privasi, penyebaran informasi palsu, kurangnya transparansi, serta monopoli pelatihan AI dan distribusi keuntungan oleh beberapa perusahaan semakin meningkat. Kekhawatiran ini mendorong masyarakat untuk menyerukan pembentukan sistem AI yang lebih transparan, lebih memperhatikan perlindungan privasi, dan lebih terbuka untuk partisipasi.

Desentralisasi AI (DeAI) muncul untuk memberikan pemikiran baru dalam menyelesaikan masalah ini. Sistem semacam ini mendistribusikan data, komputasi, dan kekuasaan pemerintahan, membuat model AI lebih bertanggung jawab, lebih transparan, dan lebih inklusif. Kontributor dapat memperoleh imbalan yang adil, dan komunitas dapat bersama-sama menentukan arah pengembangan alat-alat kuat ini.

Esensi AI Desentralisasi dan Perbedaannya dengan AI Tradisional

Saat ini, sistem AI yang dominan umumnya menggunakan arsitektur terpusat, di mana satu perusahaan bertanggung jawab atas pengumpulan data, pelatihan model, dan kontrol keluaran. Pola ini biasanya tidak menerima pengawasan publik, sehingga pengguna sulit untuk memahami proses pembangunan model dan potensi bias.

Sebaliknya, AI desentralisasi menggunakan pendekatan yang sama sekali berbeda. Data disimpan secara terdistribusi di berbagai node, model dikelola secara bersama oleh komunitas atau protokol, dan proses pembaruan bersifat terbuka dan transparan. Dalam model ini, sistem AI dibangun atas dasar kolaborasi publik, dengan aturan yang jelas dan mekanisme insentif partisipasi, bukan dikendalikan oleh kotak hitam yang tertutup.

Ibaratkan, AI tradisional seperti museum yang dikelola oleh sebuah yayasan swasta. Para pengunjung dapat menikmati pameran, bahkan melihat data mereka dipresentasikan dalam bentuk seni, tetapi tidak dapat berpartisipasi dalam proses pengambilan keputusan, dan tidak akan diakui atau diberi imbalan karena kontribusi mereka. Cara operasional museum tidak transparan, dan sebagian besar informasi internal tidak terlihat oleh dunia luar.

Dan AI desentralisasi lebih mirip dengan pameran seni luar ruangan yang dibangun bersama oleh komunitas global. Seniman, sejarawan, dan warga biasa bersama-sama menyumbangkan ide, berbagi data, dan terlibat dalam kurasi. Setiap kontribusi dapat dilacak dan transparan, peserta mendapatkan imbalan karena meningkatkan pameran. Struktur ini mendukung perlindungan hak pengguna dan meningkatkan akuntabilitas sistem, yang merupakan kebutuhan paling mendesak di bidang AI saat ini.

Pentingnya AI Desentralisasi

Model AI terpusat tradisional memiliki masalah serius. Ketika sejumlah kecil perusahaan mengendalikan model, mereka menentukan apa yang dipelajari model, cara berperilaku, dan hak akses, yang membawa risiko berikut:

• Konsentrasi kekuasaan yang berlebihan: Arah pengembangan AI dikendalikan oleh sejumlah kecil perusahaan, kurangnya pengawasan publik.
• Bias algoritma: Sumber data dan perspektif yang terbatas dapat menyebabkan sistem yang tidak adil dan eksklusif.
• Pengguna kehilangan kontrol: Orang-orang menyumbangkan data tetapi tidak memiliki hak untuk memutuskan penggunaannya, dan juga tidak mendapatkan imbalan yang seharusnya.
• Inovasi terbatas: Kontrol terpusat membatasi keragaman dan ruang eksperimen model.

Desentralisasi AI membuka kemungkinan untuk membangun sistem AI yang lebih transparan, adil, dan inovatif dengan mendistribusikan kepemilikan dan kontrol. Kontributor global dapat bersama-sama membentuk model, memastikan bahwa model tersebut mencerminkan pandangan yang lebih luas. Transparansi memainkan peran kunci, banyak sistem AI desentralisasi yang mengadopsi prinsip sumber terbuka, mempublikasikan kode dan metode pelatihan, memudahkan audit model, menemukan masalah, dan membangun kepercayaan.

Perlu dicatat bahwa AI sumber terbuka tidak sama dengan AI desentralisasi. Model dapat bersifat sumber terbuka tetapi masih bergantung pada infrastruktur terpusat, atau kekurangan mekanisme perlindungan privasi yang diperlukan. Kedua karakteristik inti yang sama adalah transparansi, aksesibilitas, dan keterlibatan komunitas. Dalam AI desentralisasi, pengguna tidak perlu menyerahkan kontrol data untuk berpartisipasi, dan lebih mungkin untuk memberikan kontribusi aktif dan mendapatkan manfaat dari itu. Desentralisasi bukanlah obat mujarab, tetapi membuka jalan baru untuk membangun sistem AI yang lebih sesuai dengan kepentingan publik dan tidak terpengaruh oleh perusahaan swasta.

Prinsip kerja AI Desentralisasi

Desentralisasi AI mengadopsi sistem terdistribusi untuk menggantikan kontrol terpusat. Pelatihan, optimisasi, dan penerapan model dilakukan dalam jaringan node independen, menghindari kegagalan titik tunggal, meningkatkan transparansi, dan mendorong partisipasi yang lebih luas.

Teknologi kunci yang mendukung Desentralisasi AI termasuk:

• Pembelajaran Federasi: Memungkinkan model AI untuk belajar dari data di perangkat lokal, tanpa perlu mengunggah informasi sensitif ke server pusat, hanya berbagi pembaruan model.
• Komputasi terdistribusi: Menyebarkan beban pelatihan dan operasi model AI ke banyak mesin di jaringan, meningkatkan kecepatan, efisiensi, skalabilitas, dan ketahanan sistem.
• Bukti Nol-Knowledge (ZKP): alat kriptografi yang dapat memverifikasi kebenaran data atau operasi tanpa mengungkapkan konten spesifik, memastikan keamanan dan kepercayaan sistem terdistribusi.

Teknologi Blockchain memberikan dukungan penting untuk AI Desentralisasi. Kontrak pintar dapat secara otomatis mengeksekusi aturan yang telah ditetapkan, seperti pembayaran atau pembaruan model, tanpa intervensi manusia. Oracle bertindak sebagai jembatan antara Blockchain dan dunia luar, menyediakan input data dari dunia nyata. Penyimpanan desentralisasi memungkinkan data pelatihan dan file model disimpan secara terdistribusi di jaringan, lebih tahan terhadap manipulasi, sensor, dan titik kegagalan tunggal dibandingkan dengan server tradisional.

Keuntungan AI Desentralisasi

Desentralisasi AI bukan hanya merupakan perubahan teknologi, tetapi juga perubahan nilai. Ini membangun sistem yang mencerminkan nilai-nilai bersama manusia seperti privasi, transparansi, keadilan, dan partisipasi. Melalui desentralisasi kekuasaan, ia mencapai keuntungan berikut:

• Perlindungan privasi yang lebih baik: Menggunakan teknologi seperti pembelajaran federasi, pelatihan perangkat lokal, dan bukti nol pengetahuan untuk menjamin privasi data.
• Transparansi bawaan: Sistem terbuka memudahkan audit, melacak proses pengambilan keputusan, dan mengidentifikasi potensi bias.
• Tata kelola bersama: Komunitas bersama-sama menetapkan aturan, mekanisme insentif, dan arah evolusi model.
• Insentif ekonomi yang adil: Kontributor mendapatkan imbalan karena menyediakan data, sumber daya komputasi, atau perbaikan model.
• Mengurangi bias: Kontributor yang lebih beragam membawa perspektif inklusif, mengurangi risiko blind spot.
• Ketahanan sistem yang lebih kuat: tidak ada titik kegagalan tunggal, sistem lebih sulit untuk diserang atau ditutup.

Tantangan dan keterbatasan

Meskipun potensi AI desentralisasi sangat besar, namun juga menghadapi banyak tantangan:

• Skalabilitas: Pelatihan model besar membutuhkan kekuatan komputasi yang besar, koordinasi terdistribusi dapat menyebabkan penurunan kecepatan atau meningkatkan kompleksitas.
• Sumber daya yang intensif: Model AI itu sendiri sangat menghabiskan sumber daya, dan operasi terdistribusi mungkin memperburuk tekanan bandwidth dan konsumsi energi.
• Ketidakpastian regulasi: Perbedaan regulasi yang signifikan di berbagai daerah, dengan kepemilikan tanggung jawab sistem desentralisasi yang cukup kompleks.
• Risiko Fragmentasi: Kurangnya pengawasan terpusat dapat mengakibatkan standar yang tidak seragam dan partisipasi yang tidak seimbang.
• Masalah keamanan dan keandalan: Sistem tanpa kepercayaan masih dapat diserang, seperti manipulasi data, peracunan model, dan lain-lain.
• Pengalaman pengguna yang kompleks: Mengelola kunci pribadi, beroperasi di banyak antarmuka, dan faktor lainnya dapat menghambat adopsi.

Ini semua adalah tantangan yang nyata, tetapi tidak mustahil untuk diatasi. Dengan kemajuan teknologi yang terus-menerus dan penyempurnaan ekosistem secara bertahap, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa tantangan ini pada akhirnya akan teratasi.

Aplikasi nyata dari Desentralisasi AI

Desentralisasi AI tidak lagi terbatas pada diskusi teoretis, beberapa proyek Web3 sedang menunjukkan bagaimana kecerdasan terdistribusi mendorong aplikasi nyata. Berikut adalah beberapa proyek representatif yang sedang membangun Desentralisasi AI:

• Acurast: Memungkinkan pengguna untuk mengubah perangkat yang tidak terpakai (seperti ponsel lama) menjadi bagian dari cloud desentralisasi, dengan memberikan kemampuan komputasi yang tidak terpakai untuk mendapatkan imbalan.
• OriginTrail: Berbasis pada Blockchain pengetahuan terdesentralisasi, menghubungkan dan mengorganisir data tepercaya di bidang rantai pasokan, pendidikan, dan lainnya, membangun sebuah basis fakta publik.
• Phala: Membangun lapisan privasi untuk Web3, memungkinkan pengembang menjalankan kontrak pintar dalam lingkungan komputasi yang rahasia, melindungi data sensitif.
• PEAQ: Menyediakan infrastruktur untuk ekonomi mesin, memungkinkan orang dan perangkat mendapatkan imbalan dengan menyelesaikan tugas nyata, menciptakan ekonomi gig versi mesin.
• Bittensor: Menciptakan pasar terbuka, model AI bersaing dan berkolaborasi di sini, memberikan penghargaan atas kontribusi yang berharga melalui insentif token, membangun sistem ekonomi AI yang mandiri, tahan sensor.

Proyek-proyek ini menunjukkan potensi aplikasi AI desentralisasi di dunia nyata, dari komputasi privasi hingga manajemen pengetahuan, dari ekonomi mesin hingga pelatihan model AI, mencakup beberapa bidang penting. Seiring kematangan teknologi yang terus berlanjut dan perbaikan ekosistem secara bertahap, kita memiliki alasan untuk berharap munculnya lebih banyak aplikasi inovatif.

Desentralisasi AI mewakili cara baru dalam membangun sistem cerdas, yang menantang pola kontrol terpusat tradisional dan menawarkan pilihan yang lebih terbuka dan bertanggung jawab. Dengan mendistribusikan kekuasaan, melindungi privasi, dan mendorong partisipasi global, sistem AI baru ini diharapkan dapat membentuk masa depan cerdas yang lebih adil dan transparan. Meskipun menghadapi banyak tantangan, dengan kemajuan teknologi yang terus berlanjut dan penyempurnaan ekosistem, desentralisasi AI pasti akan memainkan peran yang semakin penting dalam membentuk dunia digital kita.