鼓狮快讯重磅报道:在人工智能技术日新月异、席卷全球的浪潮中,xTAO 创始人兼 CEO Karia Samaroo 深度剖析了 AI 去中心化的重要性,并强调 xTAO 作为唯一一家专注 Bittensor 生态系统的上市公司,正引领着这一变革性趋势。尽管人工智能以惊人的速度俘获了公众的想象力,但其背后潜藏的权力集中问题已引发广泛担忧。当前主流 AI 模型均掌握在少数科技巨头手中,从设计到应用完全受其掌控。Crypto.news 特别采访了 xTAO 创始人兼 CEO Karia Samaroo,这位致力于推动 Bittensor (TAO) 去中心化 AI 生态系统的领军人物,详解了构建替代模型的必要性,旨在打造更开放、民主、真正满足用户需求的 AI 体系。
区块链技术为人工智能带来了怎样的革新?Bittensor 在这一进程中扮演着怎样的关键角色?Karia Samaroo 指出:”中心化是 AI 发展面临的最大挑战。随着 AI 成为人类历史上最强大的工具,若被少数企业垄断,将产生灾难性的集中风险。”她将 Bittensor 类比为比特币,强调两者都致力于解决中心化问题。”比特币通过去中心化机制解决了货币领域的集中化难题——不受通胀侵蚀,人人可访问,且无任何中间人。Bittensor 将这一理念延伸至人工智能领域,构建了一个开放透明的 AI 生态系统。”对于 OpenAI 等中心化 AI 模型,单一机构掌握着模型训练、数据选择、偏差控制和访问权限的绝对权力,这无疑是一个重大隐患。而 Bittensor 则借鉴比特币的成功模式,通过去中心化机制破解这一困局。
那么,企业如何将去中心化理念融入人工智能?Karia Samaroo 介绍了多个优秀案例:”Grass 通过激励机制促进数据收集,专注于 AI 堆栈的特定环节;Render 构建了去中心化计算网络,为 AI 发展奠定基础。但 Bittensor 的愿景更为宏大,堪称’AI 的全球网络’。”她解释道,Bittensor 不仅关注数据或计算等单一领域,而是建立了多个相互连接的子网络,每个子网络都针对 AI 堆栈的不同环节提供解决方案,形成了一个完整的去中心化 AI 生态系统。
为何众多企业选择在 Bittensor 上构建,而非使用 OpenAI 等成熟模型?Samaroo 分析了几个关键因素:首先是哲学层面的认同。许多开发者被 Bittensor 去中心化 AI 的使命所吸引,认为参与构建这一开放网络具有深远意义。从技术角度看,去中心化网络在可扩展性上具有天然优势。以比特币为例,其激励机制已构建出全球最大的分布式计算系统,遍布不同地域、网络和电源的众多节点使其永不会被关闭。此外,Bittensor 促进了开放创新,任何开发者都可以自由试验、迭代和商业化自己的 AI 模型,无需经过守门人的审批。在传统 AI 行业,工程师往往需要经历繁琐的求职流程,最终在大型企业中从事特定任务;而在 Bittensor 上,开发者可以直接选择子网进行挖掘,构建模型,参与竞争,并即时获得报酬。
面对大型科技公司拥有的海量数据优势,如 Grok 拥有的 Twitter 数据,去中心化 AI 如何实现竞争?Samaroo 以 Grass 为例说明:”去中心化系统通过众包数据并建立激励机制,同样能获取高质量数据集。”她强调,在中心化模式下,用户数据被无偿使用却无法获得回报;而去中心化网络则将利益与创造者和贡献者直接挂钩,这才是合理的分配方式。”正如照片创作者应获得署名权,文章作者应分享收益一样,去中心化网络实现了这一理想状态。”
去中心化 AI 如何应对模型的安全和社会影响问题?Karia Samaroo 分享了 Bittensor 的解决方案:安全风险主要来自训练数据和模型输出。针对数据偏见、毒性或敏感信息问题,Bittensor 与中心化系统一样重视,并持续投入研发解决。模型输出安全则由验证者负责,他们通过检测有害或低质量输出获得奖励,这一机制已融入网络设计。虽然基金会仍保留部分监控政策,但长远目标是逐步淘汰这些措施,让安全治理成为验证者的核心职责。
关于模型审查的担忧,Samaroo 以中心化媒体为例进行类比:”当单一决策者可以决定内容显示与否时,无论出于何种动机,都存在权力滥用的风险。社交媒体上已出现此类现象,大型平台可以推行特定叙事,这反映了激励机制的内在逻辑。”她认为去中心化 AI 更能代表民意,虽然不完美,但 Bittensor 上的参与者可以通过投票调整激励措施,对表现不佳的子网进行惩罚。这种透明机制使系统更易于审计——激励结构和代码公开可见,而封闭系统则缺乏这种透明度,这正是人们担忧中心化 AI 的根本原因。