۱. رشد سریع قابلیت‌های هوش مصنوعی و نقش تمرکزگرایی در محدودیت‌های سخت‌افزاری

در دو سال گذشته، قابلیت‌های هوش مصنوعی به‌طرز چشمگیری رشد کرده‌اند. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند ChatGPT، Dall-E و Midjourney به ابزارهایی روزمره تبدیل شده‌اند که در حال حاضر به پاسخ‌گویی به ایمیل‌ها، نوشتن کپی‌های بازاریابی، ضبط آهنگ‌ها و ایجاد تصاویر از ورودی‌های ساده می‌پردازند.

۲. چالش‌های توسعه هوش مصنوعی و خطر تمرکزگرایی

با وجود این رشد چشمگیر، توسعه هوش مصنوعی با چالش‌هایی روبه‌رو است. یکی از مهم‌ترین چالش‌ها، نیاز به منابع محاسباتی بسیار زیاد است که در حال حاضر، شرکت‌های بزرگ فناوری به دلیل سرمایه‌های عظیم خود، برتری قابل توجهی دارند و این موضوع خطر تمرکزگرایی هوش مصنوعی را به‌همراه دارد.

۳. محدودیت‌های محاسباتی در توسعه هوش مصنوعی

تقاضا برای قدرت محاسباتی هوش مصنوعی به‌طور مداوم در حال افزایش است. طبق مطالعه‌ای از World Economic Forum، قدرت محاسباتی مورد نیاز برای توسعه هوش مصنوعی سالانه بین ۲۶٪ تا ۳۶٪ رشد می‌کند. مطالعه دیگری توسط Epoch AI نشان می‌دهد که هزینه‌های مرتبط با آموزش و اجرای برنامه‌های هوش مصنوعی به زودی به میلیاردها دلار خواهد رسید.

۴. سرمایه‌گذاری‌های عظیم شرکت‌های فناوری و رشد تمرکزگرایی

در سال گذشته، مایکروسافت ۱۰ میلیارد دلار در OpenAI سرمایه‌گذاری کرد و اخیراً خبرهایی منتشر شده مبنی بر اینکه این دو شرکت قصد دارند یک مرکز داده با سوپرکامپیوتری به ارزش ۱۰۰ میلیارد دلار بسازند. این سرمایه‌گذاری‌ها نشان‌دهنده تمرکز شرکت‌های بزرگ فناوری در توسعه هوش مصنوعی است.

۵. راهکارهای مقابله با تمرکزگرایی: تمرکززدایی محاسبات هوش مصنوعی

راه‌حلی که برای مقابله با این تمرکزگرایی پیشنهاد می‌شود، تمرکززدایی محاسبات هوش مصنوعی است. یکی از پلتفرم‌های نوآورانه در این زمینه، Qubic Layer 1 blockchain است که از الگوریتم اثبات کار مفید (uPoW) استفاده می‌کند. این روش برخلاف روش‌های سنتی، قدرت محاسباتی را برای وظایف هوش مصنوعی مانند آموزش شبکه‌های عصبی به کار می‌گیرد.

۶. نتیجه‌گیری: آیا تمرکززدایی می‌تواند آینده هوش مصنوعی را تغییر دهد؟

در حالی که نوآوری‌های هوش مصنوعی تازه آغاز شده‌اند، تمرکززدایی می‌تواند نه‌تنها هزینه‌های محاسباتی را کاهش دهد، بلکه نقش شرکت‌های بزرگ فناوری در کنترل داده‌ها و منابع هوش مصنوعی را کم‌رنگ‌تر کند.