KI entwickelt sich mit halsbrecherischer Geschwindigkeit. Experten prognostizieren, dass der KI-Markt zwischen 2024 und 2030 um über wachsen wird 28% jedes Jahr. Bis 2030 wird es voraussichtlich einen erstaunlichen Wert von über 800 Milliarden US-Dollar erreichen.

Dieser schnelle Fortschritt birgt jedoch große Risiken. Die heutige KI-Landschaft wird von einer Handvoll großer, zentralisierter Unternehmen wie OpenAI, Google und Microsoft dominiert, die die meisten Daten- und Rechenressourcen kontrollieren. Da die von ihnen entwickelten KI-Tools immer leistungsfähiger werden, werden Fragen zu Datenschutz, Sicherheit und Kontrolle immer dringlicher.

Kontinuierlich Datenschutzverletzungen bei Technologieunternehmen haben Milliarden von Benutzerdatensätzen offengelegt und die Sicherheitslücken der zentralisierten Datenspeicherung hervorgehoben. Die Bundesregierung, die personenbezogene Daten aus der gesamten Gesellschaft absaugt, ist nicht besser. Die Zentralisierung der KI-Entwicklung führt auch zu Problemen wie Zensur und Vorurteile, trotz Absicht.

Es zeichnet sich ein neuer Ansatz ab, der viele der Probleme mit zentralisierter KI angeht und gleichzeitig neue Möglichkeiten für Innovation und Benutzerkontrolle eröffnet: die dezentrale KI.

Inhaltsverzeichniss

• Zentralisierte vs. dezentrale KI

• Schlüsseltechnologien, die dezentrale KI ermöglichen

• Die dezentrale KI-Landschaft

• Venices Ansatz zur dezentralen KI

• Die Zukunft der KI ist dezentralisiert

Zentralisierte vs. dezentrale KI

Dieser Ansatz ermöglicht zwar die effiziente Verarbeitung riesiger Datensätze, birgt jedoch das Risiko von Datenmonopolen, einzelnen Ausfallpunkten und dem potenziellen Missbrauch konzentrierter Macht.

Im Gegensatz dazu verteilt die dezentrale KI Rechenressourcen, Daten und vor allem die Kontrolle auf viele Teilnehmer. Dies bietet mehrere wichtige Vorteile:

1. Verteiltes Rechnen: Anstatt sich auf zentralisierte Rechenzentren zu verlassen, nutzt die dezentrale KI ein Netzwerk verteilter Knoten für die Verarbeitung.

2. Datenhoheit: Dezentrale Systeme verhindern, dass Daten in einzelnen Datenbanken unter der Kontrolle einzelner monolithischer Parteien gesammelt werden. ,

3. Widerstandsfähigkeit: Verteilte Systeme sind von Natur aus resistenter gegenüber einzelnen Fehlerstellen, was die Robustheit des Gesamtsystems verbessert. Diese Widerstandsfähigkeit wird durch Redundanz und Lastverteilung auf mehrere Knoten erreicht. So wird sichergestellt, dass das System bei Ausfall eines Teils des Netzwerks weiter betrieben werden kann, indem Aufgaben auf andere verfügbare Knoten umverteilt werden.

4. Demokratisierte Innovation: Durch den Abbau von Markteintrittsbarrieren kann dezentrale KI ein vielfältigeres Ökosystem von Entwicklern und Anwendungen fördern und so Innovationen und mehr Benutzeroptionen fördern.

5. Transparenz: Viele dezentrale KI-Initiativen legen den Schwerpunkt auf die Open-Source-Entwicklung, was eine genauere Prüfung und von der Community betriebene Verbesserungen ermöglicht.

Es ist wichtig zu beachten, dass Dezentralisierung zwar den Datenschutz und die Sicherheit verbessern kann, dies jedoch keine inhärenten Merkmale sind. Ordnungsgemäße Implementierung von Techniken zum Schutz der Privatsphäre sind auch notwendig, um die Vorteile voll auszuschöpfen, was der gesamte Zweck der Gründung Venices.Die Dezentralisierung bietet eine entscheidende Grundlage, die Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes unterstützen kann, aber der Datenschutz selbst erfordert bewusste Designentscheidungen und deren Implementierung.

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Hier ist ein Vergleich von zentralisierten und dezentralen KI-Infrastrukturen:

Dieser Übergang von einer zentralisierten zu einer dezentralen Infrastruktur stellt eine grundlegende Neuinterpretation der Art und Weise dar, wie KI-Systeme entwickelt, eingesetzt und verwaltet werden. Dezentrale KI hat das Potenzial, ein offeneres, widerstandsfähigeres und demokratisierteres KI-Ökosystem zu schaffen.

Schlüsseltechnologien, die dezentrale KI ermöglichen

Dezentrale KI integriert eine Reihe von Schlüsseltechnologien, um ihre Ziele der verteilten Verarbeitung, verbesserter Datensicherheit und offener Innovation zu erreichen:

• Open Source: Open-Source-Modelle sind zwar nicht ausschließlich an dezentrale KI gebunden, spielen aber oft eine ergänzende Rolle. Sie erhöhen die Transparenz, ermöglichen Audits und Verbesserungen durch die Gemeinschaft und entsprechen dem Ethos der Dezentralisierung. Aus diesem Grund verwendet Venice Open-Source-Modelle, aber es ist wichtig zu beachten, dass nicht alle dezentralen KI-Systeme Open-Source-Modelle verwenden und nicht alle Open-Source-Modelle Teil dezentraler Systeme sind.

• Dezentrales Rechnen: Diese Netzwerke ermöglichen es Einzelpersonen und Organisationen, ungenutzte Rechenleistung für KI-Aufgaben bereitzustellen, wodurch die Gesamtkapazität erhöht, die Kosten gesenkt und die Verfügbarkeit von Rechenressourcen verbessert wird. Indem Rechenleistung in eine gemeinsam genutzte, handelbare Ressource umgewandelt wird, wird der Zugang zur KI-Infrastruktur demokratisiert.

• Föderiertes Lernen: Mit dieser Technik können KI-Modelle auf mehreren dezentralen Geräten oder Servern trainiert werden, ohne Rohdaten auszutauschen. Föderiertes Lernen kann den Datenschutz verbessern, indem sensible Informationen lokal gespeichert werden und gleichzeitig von unterschiedlichen Datensätzen profitiert wird. Um diese Vorteile des Datenschutzes voll auszuschöpfen, ist jedoch eine sorgfältige Implementierung erforderlich.

• Edge-Computing: Durch die Verarbeitung von Daten auf lokalen Geräten statt auf zentralisierten Cloud-Servern reduziert Edge Computing die Latenz bei KI-Inferenzen und kann die Datenlokalität verbessern. Dies ist besonders wichtig für Anwendungen, die eine Verarbeitung in Echtzeit erfordern oder in Umgebungen mit eingeschränkter Konnektivität betrieben werden.

• Peer-to-Peer-Netzwerke (P2P): P2P-Architekturen ermöglichen eine direkte Interaktion zwischen Netzwerkteilnehmern, ohne dass Vermittler erforderlich sind. In der dezentralen KI können P2P-Netzwerke verteiltes Rechnen, Datenaustausch und kollaboratives Modelltraining erleichtern.

• Blockkette: Blockchains bieten sichere und transparente Möglichkeiten, Transaktionen aufzuzeichnen und Daten netzwerkübergreifend auszutauschen. Im Zusammenhang mit KI können sie die Herkunft der Daten sicherstellen, überprüfbare Spuren von KI-Entscheidungen erstellen und den sicheren Peer-to-Peer-Austausch von KI-Daten ermöglichen.

• Intelligente Verträge: Diese selbstausführenden Verträge, bei denen die Vertragsbedingungen direkt in den Code geschrieben sind, können Transaktionen automatisieren und Regeln in dezentralen KI-Netzwerken durchsetzen. Sie können eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung der Zugriffsrechte auf KI-Modelle und -Daten sowie bei der Einführung fairer Vergütungsmechanismen für Beiträge zur KI-Entwicklung spielen.

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Diese Technologien bilden zusammen die Grundlage, auf der dezentrale KI-Plattformen aufgebaut werden, und ermöglichen ein neues KI-Paradigma, das verteilte Innovation und Benutzerbefähigung priorisiert.

Die dezentrale KI-Landschaft

Die dezentrale KI-Landschaft entwickelt sich rasant. Zahlreiche Projekte befassen sich mit verschiedenen Aspekten des KI-Stacks. Hier finden Sie eine Übersicht über einige wichtige Akteure in verschiedenen Kategorien:

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Bildquelle: @Suyu0x

Dezentralisiertes Rechnen

• Akash: Dezentraler Cloud-Computing-Marktplatz

• Morpheus: Peer-to-Peer-Netzwerk für Allzweck-KI und intelligente Agenten

• TogetherAI: Kollaborative KI-Entwicklungsplattform

Dezentraler Speicher

• Filecoin: Dezentrales Netzwerk für die Dateispeicherung

• Arweave: Permanenter, dezentraler Datenspeicher

KI-Infrastruktur

• Ocean Protocol: Dezentralisiertes Datenaustauschprotokoll

• Oasis: Plattform, die sich auf datenschutzkonformes KI-Computing konzentriert

• SingularityNET: Marktplatz für KI-Dienste

Dezentrale Daten und Schulungen

• Gensyn: Dezentrales Netzwerk für maschinelles Lernen

• Bittensor: Peer-to-Peer-Netzwerk für KI-Training

Nous Research, bekannt für die Entwicklung hochwertiger Open-Source-Sprachmodelle, treibt verteilte KI-Trainingsmethoden voran. Ihre Innovation, DiSTRO (Distributed Training Over-the-Internet), ist ein neuer Optimierer, der es ermöglicht, KI-Modelle über verteilte Netzwerke hinweg mithilfe von Internetverbindungen für Endverbraucher zu trainieren. In Venice hosten wir die neuesten Nous-Modelle - probiere sie hier.

Diese Plattformen arbeiten daran, ein offeneres, transparenteres und dezentraleres KI-Ökosystem zu schaffen. Im nächsten Abschnitt werden wir uns eingehender damit befassen, wie Venice dieses Ökosystem nutzt und was dies für unsere Nutzer bedeutet.

Venices Ansatz zur dezentralen KI

Venice nutzt die dezentrale Infrastruktur, um eine private, unzensierte Alternative zu Mainstream-KI-Apps von zentralisierten Technologieunternehmen zu bieten. Unsere Plattform basiert auf dezentralen Systemen und ermöglicht es uns, leistungsstarke KI-Funktionen anzubieten und gleichzeitig den Datenschutz der Nutzer, die Freiheit von Anfragen und den erlaubnisfreien Zugriff zu priorisieren.

So implementieren wir dezentrale KI-Prinzipien:

Dezentrale Inferenz

Wir nutzen Netzwerke verteilter GPU-Anbieter für KI-Inferenz, wie Akash-Netzwerk. Wenn Sie Venice verwenden, können Sie deutlich sehen, welcher Anbieter für die Generierung der Ausgabe verwendet wurde.

Dieser Ansatz stellt sicher, dass keine einzelne Einheit unsere Rechenressourcen kontrolliert, was die allgemeine Widerstandsfähigkeit und Skalierbarkeit unserer KI-Dienste verbessert.

Zahlungsmöglichkeiten für Kryptowährungen

Wir haben Kryptowährung als Zahlungsoption eingeführt und unser Engagement für die Dezentralisierung auf den finanziellen Aspekt unserer Dienstleistungen ausgedehnt. Dieser Ansatz unterstützt ein dezentrales Finanzökosystem und ermöglicht einen verbesserten, erlaubnisfreien Zugang zu KI-Diensten weltweit.

Durch die Integration von Zahlungen in Kryptowährung bieten wir nicht nur eine alternative Zahlungsmethode an, sondern stellen auch sicher, dass unsere Finanzinfrastruktur unserem Kernprinzip des offenen, dezentralen KI-Zugangs entspricht.

Infrastruktur, bei der Datenschutz an erster Stelle steht

Unser gesamtes System ist konzipiert mit Datenschutz als Grundprinzip. Alle Benutzerkonversationen und Daten bleiben in Ihrem lokalen Browser und berühren niemals unsere Server. Wir sehen oder speichern keine Benutzeraufforderungen oder KI-Antworten. Dieses Design gibt Benutzern die volle Kontrolle über ihre KI-Interaktionen, reduziert das Risiko von Datenschutzverletzungen oder unbefugtem Zugriff erheblich und ermöglicht es Benutzern, KI-Funktionen zu nutzen, ohne ihre Privatsphäre zu gefährden.

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Venice baut auf dezentralen Systemen auf und bietet eine Plattform, auf der Benutzer auf leistungsstarke KI-Funktionen zugreifen und gleichzeitig die Kontrolle über ihre Privatsphäre und Entdeckungsfreiheit behalten können. Dieser Ansatz verbessert das individuelle Nutzererlebnis, trägt aber auch zu einem offeneren, vielfältigeren und widerstandsfähigeren KI-Ökosystem bei.

‍Die Zukunft der KI ist dezentralisiert

Dezentrale KI stellt einen grundlegenden Wandel in unserer Herangehensweise an künstliche Intelligenz dar und bietet eine überzeugende Alternative zu den zentralisierten Modellen, die derzeit die Landschaft dominieren.

Venice nutzt dezentrale KI-Systeme, um leistungsstarke KI-Funktionen bereitzustellen und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer, die Freiheit der Anfragen und den unzensierten Zugriff zu priorisieren. Durch die Verteilung von Rechenressourcen, die Implementierung einer Infrastruktur, bei der der Datenschutz an erster Stelle steht, und die Unterstützung von Zahlungen in Kryptowährung zeigen wir, dass es möglich ist, eine KI-Plattform zu schaffen, die zu einem offeneren, erlaubnisfreien und dezentralisierten KI-Ökosystem beiträgt.

Der Weg zur vollen Ausschöpfung des Potenzials der dezentralen KI hat gerade erst begonnen, und viele Herausforderungen in Bezug auf Skalierbarkeit, Interoperabilität und Regulierung müssen noch angegangen werden. Wir glauben jedoch, dass eine fortgesetzte Zusammenarbeit im gesamten dezentralen KI-Ökosystem diese Hürden überwinden wird.

Die Zukunft der KI ist dezentralisiert und erlaubnislos, und Venice wird dieses Ethos weiter verfolgen.

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