Bittensor 希望成为人工智能领域的比特币，xTAO 创始人表示

xTAO创始人兼首席执行官Karia Samaroo，这家唯一致力于Bittensor生态系统的上市公司，解释了为什么人工智能需要去中心化。

人工智能已经像少数几种技术一样捕获了公众的想象力。然而，在其潜力之下隐藏着对权力和控制集中的严重担忧。目前，最受欢迎的人工智能模型是几家大型科技公司的专有财产，这些公司对其设计和使用拥有完全控制权。

Crypto.news采访了Karia Samaroo，他是xTAO的创始人兼首席执行官，这是一家致力于Bittensor (TAO)去中心化人工智能生态系统的上市公司。Samaroo解释了为什么需要一种替代模型，使人工智能更加开放、去中心化，并符合用户的需求。

crypto.news：区块链为人工智能带来了什么，Bittensor扮演什么角色？

Karia Samaroo：中心化是人工智能最大的问题。随着人工智能成长为人类有史以来创造的最强大工具，仅由少数几家公司控制它会造成巨大的集中风险。我经常将Bittensor与比特币进行比较。比特币解决了围绕货币的中心化问题：它不会通胀，任何人都可以访问它，并且没有看门人。Bittensor将同样的理念应用于人工智能。

在中心化人工智能中，如OpenAI，一个权威决定模型如何训练，使用什么数据，有什么偏见，以及审查什么内容。他们还可以随时切断访问权限。这是一个大问题。Bittensor使用比特币的模型来为人工智能解决这个问题。

CN：公司如何将去中心化引入人工智能？

KS：有一些很好的去中心化人工智能解决方案的例子。Grass激励数据收集，尽管它专注于人工智能堆栈的一部分。Render是一个去中心化计算网络，这也非常重要。

Bittensor更广泛。我称它为"人工智能的全球网络"。它不仅仅专注于数据或计算等一个领域。它有多个子网络，每个子网络解决人工智能堆栈中的不同问题，它们都是相互连接的。

CN：为什么公司选择在Bittensor上构建，而不是使用像OpenAI这样更成熟的模型？

KS：我认为有几个原因。一个是哲学上的。许多在Bittensor上构建的人看到了为去中心化网络和去中心化人工智能使命做贡献的价值。这肯定有很大的吸引力。

另一个是技术上的。去中心化网络在可扩展性方面有优势。例如，比特币通过其激励机制创建了世界上最大的计算机。它分布如此广泛，永远不会被关闭，因为有许多节点在不同地方、不同网络和电源上运行。

然后是开放创新的概念。任何人都可以在没有看门人的情况下实验、迭代和将他们的模型货币化。如果你是一名人工智能工程师，通常你必须申请工作，通过面试，被雇用，然后最终在该公司内部从事非常具体的任务。在Bittensor上，你可以选择你想要挖矿的子网，构建你的模型，与他人竞争，并立即获得报酬。

CN：大型科技公司运行的人工智能模型受益于大量数据，比如Grok拥有Twitter。去中心化人工智能如何竞争？

KS：我认为Grass是一个很好的例子，Bittensor上也有类似的项目。这个想法是众包数据并激励人们收集和整理它。该网络已经显著增长。这就是去中心化网络如何带来同等甚至更好质量数据集的方式。大型科技公司今天控制着最丰富的数据，但有了正确的激励，去中心化系统可以竞争。

另一个大问题是，当Meta或Twitter拥有你的数据时，你什么也得不到。作为贡献者，你没有得到奖励。去中心化网络改变了这一点。它们将激励与创作者和贡献者对齐，这才是应该的方式。如果你拍照，你应该得到认可。如果你发帖，你应该从中受益。

CN：去中心化人工智能如何解决其模型的安全和社会影响问题？

KS：安全有几个方面。一个是训练数据。如果它有偏见、有毒或包含敏感信息，那是一个问题，这对中心化和去中心化系统都是如此。这是人们每天都在努力解决的问题。

另一个是模型的输出。如何防止有害输出？在Bittensor中，这由验证者处理。他们负责检测有害或低质量的输出，他们做得越好，获得的奖励就越多。这已经融入了网络设计中。

基金会也有一些监控政策，但目标是逐步淘汰这些政策。随着时间的推移，安全和治理真正成为验证者的工作。

CN：你是否担心这些模型未来会受到审查，无论是来自政府还是作为对有偏见输出的反应？

KS：这是一个好问题。我会将其比作中心化或国有媒体，在那里单一决策者可以选择展示或不展示什么。如果他们受到压力或只是内部决定，他们可以改变输出的样子。

这是一个大问题。我们已经在社交媒体上看到了这一点。如果Meta想推动某种叙事，他们会这样做。这不一定是邪恶的——这只是激励机制的运作方式。

去中心化人工智能更能代表人民。它并不完美，但如果Bittensor上的子网或产品变得过于偏颇，网络中的参与者可以投票并调整激励机制。这意味着表现不佳的会获得更少的奖励。

这个想法是，如果系统反映了人口，人们将支持那些感觉公平和透明的产品。而且它更可审计——你可以看到激励结构，你可以看到代码。在封闭系统中，你做不到这一点。这就是人们对中心化人工智能担忧的原因。