FLock.io, platforma do tworzenia zdecentralizowanych modeli sztucznej inteligencji w łańcuchu, współpracuje z siecią DePIN IO.Net, aby zwiększyć jej możliwości dzięki zdecentralizowanej mocy obliczeniowej. Projekty łączą siły, aby ulepszyć zdecentralizowane platformy szkoleniowe w zakresie sztucznej inteligencji poprzez zaawansowane zdecentralizowane przetwarzanie danych. Celem tego partnerstwa jest zajęcie się krytycznymi lukami w zabezpieczeniach scentralizowanych systemów sztucznej inteligencji poprzez promowanie rozproszonego podejścia do zarządzania i obliczeń.

The collaboration aligns with the broader industry trend towards decentralization, seen as essential for reducing risks such as data monopolization and privacy breaches. By integrating IO.Net’s decentralized compute resources, FLock aims to offer more robust AI solutions that are community-driven and less prone to the pitfalls of central control.

FLock utilizes federated learning for AI model training, where models learn from decentralized data sources without relocating the data, maintaining prywatność and reducing the risk of misuse. IO.Net contributes by harnessing idle computing power, offering significant cost savings compared to traditional cloud providers.

Ahmad Shadid, dyrektor generalny IO.Net, podzielił się swoimi spostrzeżeniami na temat synergii technologicznej pomiędzy obiema firmami. „To partnerstwo nie tylko zwiększa dostępność zdecentralizowanej mocy obliczeniowej, ale także stanowi krok naprzód w tworzeniu odpornych ram dla rozwoju sztucznej inteligencji” – powiedział Shadid.

FLock.io umożliwia szkolenie modeli AI bezpośrednio na urządzeniach użytkowników, zapewniając, że wrażliwe dane nie opuszczą źródła. Takie podejście chroni prywatność i wykorzystuje różnorodny zakres danych, co potencjalnie prowadzi do dokładniejszych i reprezentatywnych modeli sztucznej inteligencji.

Jiahao Sun, dyrektor generalny FLock.io, szczegółowo opisał ekonomiczne skutki zdecentralizowanej sztucznej inteligencji. „Chociaż zdecentralizowane rozwiązania są często postrzegane jako środki oszczędzające koszty w porównaniu z tradycyjnymi usługami w chmurze, ich prawdziwa wartość polega na możliwości przetwarzania wrażliwych danych przy zwiększonej prywatności” – wyjaśnił. Firma Sun argumentowała, że ​​obecna wydajność scentralizowanych platform zostanie ostatecznie zrównoważona korzyściami, jakie zapewniają modele zdecentralizowane w zakresie prywatności i specjalistycznej wydajności.

Firma Sun twierdzi, że decentralizacja sztucznej inteligencji jest równie krytyczna, jak ruch decentralizacyjny obserwowany w finansach. Uważa, że ​​przyszłość sztucznej inteligencji leży w zdecentralizowanych podejściach, które zwiększają prywatność i dokładność modeli, szczególnie w wrażliwych sektorach, takich jak finanse i opieka zdrowotna.

Powiedział CryptoSlate,

„Wierzę, że zdecentralizowana sztuczna inteligencja oferuje korzyści zarówno w zakresie redukcji kosztów, jak i ochrony przed zagrożeniami związanymi ze scentralizowaną sztuczną inteligencją, zwłaszcza graniczną sztuczną inteligencją […]

Prawdziwa niezrównana zaleta zdecentralizowanej sztucznej inteligencji polega na jej potencjale dostępu do prywatnych danych w sposób całkowicie chroniący prywatność. Dzięki temu sztuczna inteligencja może służyć branżom i sektorom, do których wcześniej trudno było dotrzeć scentralizowanym zewnętrznym dostawcom szkoleń w zakresie sztucznej inteligencji, takim jak finanse i opieka zdrowotna”.

Według firmy Sun zdecentralizowana sztuczna inteligencja może uzyskiwać dostęp do prywatnych danych bez naruszania prywatności, co stwarza potencjał w zakresie doskonałej wydajności modeli w różnych domenach. „Integrując technologię blockchain, możemy ułatwić zmianę w szkoleniu w zakresie modelu sztucznej inteligencji, która kładzie nacisk na zaangażowanie społeczności i bezpieczeństwo danych” – dodał Sun.

Dyskusja na temat zdecentralizowanej sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej istotna w miarę postępu technologii. Wizja firmy Sun dotycząca FLock.io obejmuje przystosowanie sztucznej inteligencji do działania w zdecentralizowanej infrastrukturze i ponowne przemyślenie, w jaki sposób sztuczna inteligencja może zapewnić bardziej włączający i bezpieczny charakter. „Przygotowujemy grunt pod przyszłe zastosowania, w których zdecentralizowana sztuczna inteligencja może prowadzić do przełomów w branżach, które wcześniej były hamowane przez obawy dotyczące prywatności danych” – podsumował Sun.

As the partnership progresses, FLock and IO.Net will continue to explore how decentralized computing can revolutionize AI, making it more adaptable, private, and aligned with user-centric governance. Sun predicted that a move toward locally run decentralized AI models

„ma moc przekształcania krajobrazu sztucznej inteligencji i torowania drogi dla przełomowych aplikacji, które kiedyś uważano za niepraktyczne lub niewykonalne”.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://cryptoslate.com/flock-io-net-partner-to-train-decentralized-ai-models-to-reduce-centralized-privacy-risk/