去中心化 AI

通过构建中心化人工智能，是因为传统中心化人工智能系统难以充分解决的几个关键因素。去中心化人工智能发展的关键需求是多方面的。

• 激励与利益一致性:传统的人工智能系统在激励数据贡献者、模型开发者和验证者参与生态系统方面均无法实现。而去中心化人工智能引入了代币化和激励机制,例如代币奖励或权益质押,使参与者的利益保持一致。这鼓励了积极参与、数据共享和去中心化网络内部的协作。

• 数据隐私与安全性:中心化人工智能系统通常需要在一个位置集中存储大量敏感数据,这对隐私和安全性带来重大风险。而去中心化人工智能可以直接在用户设备或分散在网络中进行数据处理,最大限度减少对中央数据存储的需求,降低数据泄露或未经授权访问的风险。

• 可扩展性:随着数据量和复杂性不断增长,可扩展性成为人工智能系统的一个关键考虑因素。去中心化人工智能利用分布式计算资源,可以在节点网络上实现横向扩展。这种方法提供了更大的灵活性和适应性,能高效应对不断增长的计算需求。

• 弹性和容错性:中心化人工智能系统容易受到单点故障的影响,从而破坏运行并削弱可靠性。去中心化人工智能架构在多个节点间分布计算,提高了弹性和容错能力。即使个别节点出现故障或被攻破,系统仍可在没有重大中断的情况下继续运行。