Masa Depan Komputasi Desetralisasi di AI

Perdebatan antara komputasi terdesentralisasi dan terpusat semakin meningkat di tengah perkembangan kecerdasan buatan (AI). Penyedia terpusat seperti Amazon Web Services (AWS), yang menawarkan solusi yang tangguh dan dapat diskalakan untuk pelatihan dan penerapan model AI, telah mendominasi pasar.

Komputasi terdesentralisasi, di sisi lain, muncul sebagai pesaing yang kuat; membawa tantangan dan keuntungan unik yang dapat mengubah cara model AI dilatih dan digunakan di seluruh dunia.

Efisiensi Biaya Melalui Sumber Daya yang Tidak Terpakai

Efisiensi biaya adalah manfaat utama dari komputasi terdesentralisasi dalam Artificial Intelligence. Penyedia layanan terpusat melakukan investasi besar dalam infrastruktur; mereka menjaga pusat data yang luas dengan GPU yang dirancang khusus untuk komputasi AI.

Model ini mahal, meskipun kuat. Sebaliknya, komputasi terdesentralisasi menggunakan GPU yang “tidak terpakai” dari berbagai sumber di seluruh dunia.

Komputer pribadi, server yang tidak bekerja, atau bahkan konsol game adalah contoh sumber daya tersebut. Platform terdesentralisasi dapat menawarkan kekuatan komputasi dengan biaya yang lebih murah dari penyedia layanan terpusat dengan memanfaatkan sumber daya yang kurang digunakan ini.

Dengan demokratisasi sumber daya komputasi ini, pengembangan AI menjadi lebih mudah bagi perusahaan rintisan dan bisnis kecil; ini meningkatkan persaingan dan inovasi di bidang AI.

Peningkatan Aksesibilitas GPU

Kemampuan usaha kecil untuk mendapatkan daya komputasi yang diperlukan dari penyedia terpusat telah dipengaruhi secara signifikan oleh kekurangan GPU di seluruh dunia. Dengan mengunci kontrak jangka panjang, perusahaan besar memonopoli akses ke sumber daya vital ini.

Problem ini dikurangi oleh jaringan komputasi terdesentralisasi yang mengambil sumber GPU dari berbagai kontributor, seperti pemain PC individu dan penyedia skala kecil. Dengan peningkatan aksesibilitas ini, organisasi yang lebih kecil juga dapat memperoleh kekuatan komputasi yang mereka butuhkan tanpa terpengaruh oleh raksasa industri.

Data Privacy and User Control

Selama pengembangan AI, privasi data masih menjadi masalah utama. Data perlu ditransfer dan disimpan dalam infrastruktur sistem terpusat, yang secara efektif melepaskan kontrol pengguna.

Sentralisasi ini membahayakan privasi secara signifikan. Dengan mempertahankan komputasi dekat dengan pengguna, komputasi terdesentralisasi menawarkan alternatif yang menarik. Dengan menggunakan penyedia komputasi terdesentralisasi yang aman atau pembelajaran federasi, di mana data tetap ada di perangkat pengguna, hal ini dapat dicapai.

Metode ini dicontohkan oleh Private Cloud Compute dari Apple, yang menggabungkan beberapa node komputasi iCloud di sekitar pengguna tertentu, yang memastikan privasi data sambil memanfaatkan kekuatan komputasi cloud.

Metode ini menunjukkan pergeseran menuju kontrol pengguna yang lebih besar atas data, meskipun masih ada tingkat sentralisasi.

Terlepas dari kelebihannya, komputasi terdesentralisasi menghadapi beberapa masalah. Memverifikasi keamanan dan integritas node komputasi terdesentralisasi adalah salah satu masalah penting.

Masalah yang kompleks adalah memastikan bahwa node-node ini tidak dikompromikan dan bahwa mereka menyediakan daya komputasi yang asli.

Memungkinkan mekanisme pemeriksaan mandiri yang memverifikasi keabsahan node komputasi tanpa mengorbankan keamanan, kemajuan teknologi blockchain menawarkan solusi yang mungkin.

Potensi untuk mengungkapkan data pribadi selama komputasi terdesentralisasi merupakan masalah penting lainnya. Model AI berfungsi dengan baik untuk kumpulan data yang sangat besar; namun, tanpa teknologi yang menjaga privasi, pelatihan yang terdesentralisasi dapat menimbulkan risiko pelanggaran data.

Teknik-teknik seperti Fully Homomorphic Encryption, Zero-Knowledge Proofs, dan Federated Learning dapat mengurangi risiko ini.

Sejak 2017, perusahaan besar telah mengadopsi Federated Learning, yang memungkinkan data untuk tetap berada di dalam negeri sambil tetap berkontribusi pada pelatihan model. Dengan menggabungkan teknologi penjagaan privasi dan enkripsi ini ke dalam jaringan komputasi terdesentralisasi, kami dapat meningkatkan keamanan data dan privasi pengguna sambil meningkatkan batas-batas dari kemampuan AI terdesentralisasi.

Bandwidth dan Efisiensi

Yang juga menjadi perhatian adalah efisiensi jaringan komputasi terdesentralisasi. Karena sifat jaringan yang terdistribusi, efisiensi transmisi dalam sistem terdesentralisasi pasti akan tertinggal di belakang cluster terpusat.

Tantangan logistik dalam transmisi data ditunjukkan oleh kisah-kisah sejarah, seperti AWS yang mengangkut data dari Toronto ke Vancouver selama badai salju.

Teknik AI seperti kompresi model dan fine-tuning LoRA, bagaimanapun, dapat membantu mengurangi kemacetan bandwidth ini. Jaringan komputasi terdesentralisasi dapat mencapai tingkat kinerja yang sebanding dengan jaringan komputasi terpusat dengan meningkatkan teknik pelatihan model dan mengoptimalkan proses transfer data.

Dengan Teknologi yang Berkembang, Kesenjangan dapat diatasi dengan cepat.

Mengatasi banyak masalah yang dihadapi oleh komputasi terdesentralisasi dengan menggabungkan teknologi blockchain dengan AI menawarkan jalan yang menjanjikan.

Untuk menghitung integritas node dan melacak asal usul data, blockchain memberikan buku besar yang tidak dapat diubah dan transparan. Ini menjamin bahwa semua orang yang terlibat dalam jaringan dapat mempercayai data dan komputasi yang dilakukan.

Selain itu, mekanisme konsensus blockchain dapat membantu tata kelola yang terdesentralisasi, meningkatkan jaringan, dan memungkinkan komunitas untuk mengelola secara kolektif.

Selain itu, kemajuan dalam Federated Learning dan Homomorphic Encryption sangat penting untuk menjamin bahwa privasi data dijaga sementara jaringan komputasi yang terdesentralisasi memanfaatkan sifat terdistribusi.

Sehubungan dengan persyaratan privasi yang ketat, teknologi ini memungkinkan model AI untuk belajar dari kumpulan data yang terdistribusi tanpa mengungkapkan informasi sensitif.

Masa Depan Komputasi Terdesentralisasi dalam AI

Sangatlah besar kemungkinan jaringan komputasi terdesentralisasi dapat merevolusikan pengembangan AI. AI terdesentralisasi dapat memberikan alternatif yang kuat untuk sistem terpusat dengan mendemokrasikan akses ke sumber daya komputasi, meningkatkan privasi data, dan memanfaatkan teknologi yang sedang berkembang.

Namun, perjalanan ini penuh dengan tantangan yang membutuhkan upaya kolaboratif dari komunitas blockchain dan AI serta solusi inventif.

Kita harus terus mengeksplorasi dan mengembangkan solusi komputasi terdesentralisasi yang dapat mengatasi tantangan-tantangan ini seiring dengan langkah kita ke depan. Kita dapat memastikan bahwa manfaat AI dapat dinikmati oleh semua orang dengan membangun ekosistem kolaboratif. Ini akan mendorong masa depan yang lebih adil dan inovatif untuk pengembangan AI.

source image: https://emarsys.com/