AI數據壟斷挑戰加密貨幣的去中心化願景

執行摘要

人工智能（AI）公司在整合大量數據集方面的迅速崛起，造成了顯著的數據壟斷，對加密行業去中心化的基本原則構成了嚴峻挑戰。預計到2025年，AI公司將主要透過對大量抓取數據進行模型訓練，產生超過3000億美元的收入，數字經濟正見證著信息控制權發生根本性轉變。加密行業被認為目前將重心錯誤地放在了去中心化金融（DeFi）分叉等舉措上，因此被敦促轉向開發強大、去中心化的數據歸屬和許可基礎設施，以對抗日益增長的中心化趨勢。

事件詳情：AI數據壟斷的出現

AI公司透過對來自研究人員、作家和領域專家等不同來源的數萬億代幣進行模型訓練，系統地建立了龐大的數據壟斷。這些AI數據集的特點是不可移植性，它們與昂貴且耗時的訓練運行密不可分，每次訓練可能花費1億美元並耗時數月才能完成。諸如擁有二十年搜索查詢數據的Google和擁有十五年社交互動數據的Meta等主要實體就是這一趨勢的例證。此外，OpenAI與出版商建立的戰略合作關係，確保了內容的獨家訪問權，進一步鞏固了這些數據優勢。這種對海量數據集的專有控制，為市場進入設置了巨大障礙，並鞏固了這些AI實體的壟斷地位。

市場影響：加密貨幣的戰略性錯配

儘管加密行業倡導去中心化已十年之久，但一些分析師認為，它目前正在忽視本十年最具影響力的基礎設施之戰——對智能本身的控制。當AI公司完善中心化控制機制時，加密行業的反應主要集中在複製去中心化金融協議上。這種被認為的注意力錯配，使加密行業面臨在由中心化AI主導的信息環境中變得越來越不相關的風險。專家們建議，加密行業仍有大約兩年的關鍵窗口期來開發和實施有效的解決方案。在此之後，數據集壟斷預計將成為永久性的存在，挑戰去中心化生態系統的長期生存能力。

擬議解決方案與更廣泛背景

解決AI數據壟斷的擴散，需要加密行業內部向開發專業基礎設施進行戰略性轉變。這包括實施數據集註冊表，貢獻者可以在任何AI模型訓練開始之前，透過密碼學方式簽署數據許可證。需要基本的歸屬協議來記錄哪些數據集影響了特定的模型輸出，從而確保透明度和可追溯性。此外，微支付軌道將能夠自動將推論收入分配給原始數據創建者。建立能夠根據測量的模型性能而非主觀指標來對數據集質量進行排名的聲譽系統也至關重要。基於區塊鏈的解決方案，例如Ocean Protocol和Synesis所推動的，為去中心化數據所有權、透明溯源和公平補償提供了框架，直接挑戰了企業所施加的壟斷控制。這些平台旨在使數據訪問民主化，並確保AI模型在道德獲取和多樣化數據上進行訓練，這符合Web3的核心原則。

專家評論

評論員強調，防止AI壟斷需要從根本上重組AI的構建、訪問和治理方式。區塊鏈的去中心化架構被視為將控制權從單一實體轉移到網絡中，從而促進一個無需信任的系統，其中數據和交易是不可變的和透明的。AI的壟斷引發了重大的倫理擔憂，包括監視和權力集中的風險。由區塊鏈技術促進的去中心化被定位為公平的解決方案，能夠更平衡地分配AI的力量，並確保數據創建者得到適當的認可和補償。