Bittensor：AI + 區(qū)塊鏈賽道龍頭，讓人工智能去中心化

人工智能正在改變世界。

本周，OpenAI 推出了最新模型 GPT-4o，其強大的能力再次震撼了所有人，AI 的迭代速度遠超大多數(shù)人的想象?？梢韵胍?，在不久的將來，會有越來越多的行業(yè)規(guī)則被 AI 改寫和顛覆。

但是一個事實讓人不寒而栗 —— 目前的 AI 是極度中心化的。

目前的 AI 開發(fā)主要由 OpenAI、谷歌等少數(shù)幾個科技巨頭主導。這些公司擁有龐大的數(shù)據(jù)資源和計算能力，和高昂的研發(fā)投入，因此在 AI 技術(shù)的發(fā)展中占據(jù)主導地位。然而每家公司都只想要自家的模型為自己賺錢，因此這些模型基本都是封閉訓練的，沒有人想和競爭對手共享自己的模型、數(shù)據(jù)。

在這種封閉的、中心化的 AI 系統(tǒng)中，用戶的數(shù)據(jù)難以得到充分的保護，增加了數(shù)據(jù)泄露和濫用的風險。并且現(xiàn)有的 AI 模型在決策過程中的透明度不足，容易導致算法偏見和不公平現(xiàn)象。

而開發(fā)和維護高性能的 AI 模型，需要巨大的計算資源和資金投入，這對于許多小型企業(yè)和研究機構(gòu)來說是一個重大障礙。那么，怎樣能夠讓 AI 變得更加開放、去中心化呢？

Bittensor —— 讓 AI 模型去中心化

于是 Bittensor 出現(xiàn)了，它希望通過去中心化的方式解決現(xiàn)有 AI 模式中的這些問題。

Bittensor 是一個去中心化的機器學習平臺，希望創(chuàng)建一個全球性的、開放的 AI 市場。 這個平臺允許用戶在去中心化網(wǎng)絡(luò)中共享 AI 模型，來促進創(chuàng)新和知識共享。

Bittensor 利用區(qū)塊鏈技術(shù)來保障網(wǎng)絡(luò)的安全和透明，并通過激勵機制鼓勵參與者貢獻高質(zhì)量的模型和數(shù)據(jù)。它讓任何人都可以貢獻計算資源和數(shù)據(jù)，從而參與到 AI 模型的開發(fā)和訓練中。這樣不僅可以打破大型科技公司的壟斷，還可以提高數(shù)據(jù)隱私和安全性，促進資源的公平分配。

Bittensor 的架構(gòu)和工作原理

那么 Bittensor 具體是怎么做到這些的呢？

Bittensor 的核心架構(gòu)包括以下幾個部分：

1. 子網(wǎng)（Subnets）：Bittensor 網(wǎng)絡(luò)被劃分為多個子網(wǎng)，也就是基于激勵的競爭市場，每個子網(wǎng)專注于不同的 AI 任務(wù)。子網(wǎng)之間可以相互競爭和協(xié)作，從而促進網(wǎng)絡(luò)的整體發(fā)展。每個子網(wǎng)可以為自己的競賽創(chuàng)建自定義激勵機制，也可以加入 Bittensor 生態(tài)系統(tǒng)中已有的競賽。子網(wǎng)是 Bittensor 生態(tài)系統(tǒng)的核心。

2. Subtensor：Subtensor 是 Bittensor 網(wǎng)絡(luò)的核心區(qū)塊鏈，負責記錄所有交易和模型的貢獻情況。Subtensor 確保網(wǎng)絡(luò)的透明性和安全性，并管理激勵機制。

3. Bittensor API：Bittensor API 負責連接上述兩個組件中的所有基本元素，并連接子網(wǎng)和區(qū)塊鏈。

簡單來說，Subtensor 是 Bittensor 網(wǎng)絡(luò)的中樞區(qū)塊鏈，負責協(xié)調(diào)和管理整個網(wǎng)絡(luò)的運行。子網(wǎng)則是 Subtensor 上的獨立平臺，每個子網(wǎng)專注于特定的 AI 任務(wù)或領(lǐng)域。通過這種架構(gòu)設(shè)計，Bittensor 可以實現(xiàn)資源的高效分配和任務(wù)的專業(yè)化處理，同時確保整個網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一性和協(xié)調(diào)性。

激勵機制

Bittensor 的激勵機制是其核心之一。

前面說到，每個子網(wǎng)有自己獨特的任務(wù)和激勵機制（競賽規(guī)則）。想要理解其激勵機制，首先要了解子網(wǎng)中的幾個重要角色：

• 子網(wǎng)礦工（miner）：每個子網(wǎng)礦工各自執(zhí)行一項有用的任務(wù)，即解決子網(wǎng)激勵機制中定義的某些問題。（是不是很像比特幣當中的礦工？）

• 子網(wǎng)驗證人（validator）：每個子網(wǎng)驗證人獨立評估子網(wǎng)礦工執(zhí)行的任務(wù)，然后各自表達對礦工任務(wù)完成質(zhì)量的看法。然后，使用 Bittensor API 將子網(wǎng)驗證器的這些意見作為集體輸入提供給區(qū)塊鏈上的 Yuma 共識機制。

• 提名人（Nominee） ：將 TAO 質(zhì)押給所選擇的驗證人，并根據(jù)驗證人的工作質(zhì)量獲得獎勵。質(zhì)押沒有鎖定期，鑒于每天發(fā)行固定數(shù)量的 $TAO 并在委托人之間分配，質(zhì)押獎勵 APR  會發(fā)生波動，目前的 APR 在 13%-20% 不等。

Subtensor 區(qū)塊鏈上的 Yuma 共識機制，將決定如何分配子網(wǎng)礦工和子網(wǎng)驗證者的獎勵。獎勵的形式是 Bittensor 的原生代幣 TAO，獎勵的數(shù)量和質(zhì)量取決于礦工所做貢獻的質(zhì)量。

由于每個子網(wǎng)都有其獨特的任務(wù)和目標，礦工可以根據(jù)自身的優(yōu)勢選擇適合的子網(wǎng)，從而最大化其收益。

在 Bittensor 網(wǎng)絡(luò)中，子網(wǎng)之間存在競爭和淘汰機制。每個子網(wǎng)都需要不斷優(yōu)化其模型和算法，以保持在網(wǎng)絡(luò)中的地位。如果某個子網(wǎng)的貢獻質(zhì)量低于其他子網(wǎng)，它將面臨被淘汰的風險。這種末位淘汰機制確保了整個網(wǎng)絡(luò)的高效運行和不斷進步。

Bittensor 子網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀

目前 Bittensor 中除了根網(wǎng)（Root）之外，有 36 個子網(wǎng)，各自專注于不同任務(wù)，例如自然語言處理、計算機視覺、影像生成和推薦系統(tǒng)等。

這些子網(wǎng)不僅在各自領(lǐng)域內(nèi)取得了顯著的成果，還通過相互協(xié)作推動了整個生態(tài)的發(fā)展。

Bittensor 為什么選擇 Polkadot 技術(shù)棧

Bittensor 的基礎(chǔ)設(shè)施使用了 Polkadot SDK，這是因為 Polkadot 的架構(gòu)為 Bittensor 提供了互操作性、可擴展性和安全性，以支持其去中心化 AI 網(wǎng)絡(luò)所需的大量計算需求和數(shù)據(jù)處理。Polkadot 讓 Bittensor 能夠跨網(wǎng)絡(luò)無縫交換 AI 見解和資源，進一步推動其創(chuàng)新的去中心化 AI 解決方案的開發(fā)和采用。

總結(jié)

Bittensor 利用了去中心化網(wǎng)絡(luò)的力量，用巧妙的激勵機制，讓人工智能模型之間不再是零和博弈，而是能夠把群體智慧聚集在一起，讓知識能夠快速擴展和共享，從而推動了人工智能模型的開源和創(chuàng)新。