Como os DePINs abordam a lacuna de GPU e os problemas éticos da IA

Com a explosão de projetos de inteligência artificial generativa, o poder computacional se tornou um recurso altamente disputado. À medida que a IA se torna mais onipresente e a corrida por suprimentos de unidades de processamento gráfico (GPU) se intensifica, a necessidade de acesso mais amplo e democratizado ao poder computacional se tornou uma prioridade urgente para empresas não MAANG. Combine essa demanda acirrada com a escassez que está rapidamente se transformando em exclusividade de recursos, e o resultado feio e provável é que um ecossistema de IA está sendo amplamente moldado por um pequeno punhado de grandes corporações de tecnologia.

Mark Rydon é cofundador e chefe de estratégia da Aethir, uma rede de computação em nuvem descentralizada de nível empresarial.

Se quisermos evitar isso, o futuro da IA e suas implicações éticas dependem da capacidade de distribuir esses recursos amplamente, em vez de depender de um punhado de corporações para monopolizar esse poder.

Abordando o lado da oferta das demandas de computação

À medida que a procura por computação aumenta , a infra-estrutura actual luta para KEEP o ritmo. Conforme relatado no Washington Post , vários estados estão com falta de energia. A Virgínia do Norte, por exemplo, precisa de várias grandes centrais nucleares para servir todos os novos centros de dados planeados e em construção.

Além disso, os custos crescentes do treinamento de modelos levantam questões críticas sobre o futuro do desenvolvimento da IA: de onde virá esse poder computacional necessário? A China anunciou recentemente que pretende aumentar a sua capacidade computacional em 50% na próxima década e meia, mas esta via T estará disponível para todos.

Uma maneira de resolver isso é através de um modelo descentralizado.

Redes de Infraestrutura Física Descentralizadas (DePINs) podem ser usadas para agregar GPUs empresariais subutilizadas e colocá-las em uso, redistribuindo o fornecimento anteriormente inacessível de volta ao mercado. Elas também podem ajudar a alavancar a capacidade de computação latente em dispositivos de consumo, criando uma rede vasta e acessível de GPUs que podem ser utilizadas para treinamento de IA e outras tarefas intensivas em computação. Essas abordagens democratizam o fornecimento e o acesso a recursos computacionais, desafiando os monopólios tradicionais de GPU e fomentando a inovação.

Além disso, a infraestrutura distribuída otimiza o uso de recursos, garantindo que o poder computacional não utilizado possa contribuir para projetos significativos de IA. Essa abordagem maximiza a eficiência e se alinha com os princípios ESG de redução do desperdício de energia e impactos ambientais associados a data centers de grande escala.

Desbloqueando novos oceanos de dados

Os DePINs não só podem enfrentar o desafio de fornecimento e recursos que impulsiona a acessibilidade computacional. Também podem ajudar a desbloquear novos oceanos de dados que podem fornecer os diversos conjuntos de dados necessários para treinar modelos de IA mais especializados, robustos e inclusivos. Esta abordagem melhora a qualidade dos sistemas de IA e promove a soberania e a Política de Privacidade dos dados.

Os DePINs usam Tecnologia blockchain e métodos avançados de criptografia para garantir que os dados permaneçam seguros e que a propriedade seja claramente definida. Esta abordagem descentralizada alarga o espectro de informação, incluindo a das regiões e comunidades sub-representadas, conduzindo a modelos de IA mais precisos e inclusivos.

Além disso, os DePINs dão aos proprietários dos dados mais controlo sobre as suas informações, melhorando a Política de Privacidade e incentivando a partilha generalizada de dados. Por exemplo, considere um cenário de cuidados de saúde onde os dados de um paciente de vários hospitais e clínicas podem ser partilhados de forma segura sem comprometer a Política de Privacidade. Ao aproveitar os DePINs, os pesquisadores podem acessar um conjunto de dados rico e diversificado que aumenta sua capacidade de desenvolver melhores ferramentas de diagnóstico e planos de tratamento. Da mesma forma, no campo da ciência ambiental, os DePINs podem facilitar a partilha de dados climáticos de vários sensores, muitas vezes localizados em residências e propriedades privadas em todo o mundo, levando a modelos e previsões mais precisos.

O Imperativo Ético

Também vale a pena notar como a concentração do desenvolvimento de IA em algumas poucas empresas Big Tech levanta preocupações éticas significativas. Quando o treinamento e a implantação de modelos avançados de IA são monopolizados por algumas entidades, isso restringe o potencial da IA de beneficiar a todos. Esse controle centralizado pode reforçar as desigualdades existentes e restringir o escopo do impacto positivo da IA na sociedade.

A concentração de poder pode levar a sistemas de IA tendenciosos que refletem as perspectivas e prioridades de um segmento estreito da população, exacerbando as disparidades sociais e econômicas. Tal cenário contradiz o potencial democratizante da IA, onde as inovações devem idealmente servir comunidades diversas e abordar uma ampla gama de desafios sociais.

Democratizar o acesso aos recursos de GPU não é apenas um imperativo para a indústria – é uma necessidade ética. Ao garantir que pesquisadores, startups e inovadores em todo o mundo possam acessar o poder computacional necessário para desenvolver tecnologias de IA, podemos promover um cenário de IA mais inclusivo e equitativo. O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, que cunhou o termo "IA Soberana", também enfatiza que as nações devem criar IA para garantir a preservação cultural. Esse acesso mais amplo incentiva perspectivas diversas no desenvolvimento de IA, levando a soluções de IA mais justas, equilibradas e eficazes que podem beneficiar a sociedade.

Impacto na Inovação

O impacto potencial da infraestrutura descentralizada de GPU na inovação e na investigação, especialmente nos Mercados emergentes, não pode ser exagerado. Por exemplo, nossa recente colaboração com TensorOpera AI para avançar no treinamento de modelo de linguagem em larga escala (LLM) em uma infraestrutura de nuvem descentralizada mostrou os benefícios tangíveis dessa abordagem. Ao aproveitar o poder das GPUs descentralizadas, o TensorOpera agora pode realizar execuções significativas de treinamento LLM sem depender de recursos tradicionais e centralizados. Esta democratização do poder da computação abre agora caminho para projetos inovadores e esforços de investigação anteriormente inatingíveis devido a restrições de recursos.

Reduzindo a lacuna da computação

A infraestrutura descentralizada de GPU representa um passo fundamental para reduzir a divisão computacional e democratizar o acesso aos recursos de IA. Ao distribuir o poder computacional de forma mais equitativa, podemos garantir que os benefícios da IA ​​são realizados por um espectro mais amplo da sociedade, aumentando assim a inovação em todos os níveis. Esta abordagem aborda os desafios éticos colocados pelos monopólios de IA e promove a inovação e a investigação globais, especialmente nos Mercados emergentes.

À medida que avançamos, adotar modelos descentralizados e alavancar capacidades computacionais latentes será crucial para atender às crescentes demandas do desenvolvimento de IA. O futuro da IA depende da nossa capacidade de construir um cenário computacional mais inclusivo, equitativo e descentralizado.

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