國會爲何要關注去中心化人工智能？

隨着國會與美國證券交易委員會主席加里·根斯勒舉行聽證會，並努力更好地監管和刺激不斷髮展的數字經濟，國會必須認識到去中心化人工智能的獨特需求——這是區塊鏈與人工智能交叉領域中一個關鍵卻常被忽視的部分。

儘管存在這種交叉，但去中心化人工智能不能從金融視角進行立法，也不能被強行納入人工智能法規。然而，鑑於其在不同領域存在重疊，立法者很有可能會試圖將其納入人工智能和加密貨幣法案——或者乾脆完全忽略它——這對這個國家的創新來說將是一個錯失的機會。

簡單地說，去中心化人工智能允許數據、計算和決策過程在多個設備或節點之間分佈，使它們能夠在不依賴中央權威的情況下協同工作，通常利用開源軟件和模型。這給開發人員提供了工具，讓他們能夠協作共享數據來構建人工智能模型，還能從各種來源獲取計算資源。這是一個強大的框架，能讓這些開發人員爲人工智能生態系統作出貢獻，無需自己管理整個過程，也能讓研究人員和初創企業參與到一個成本持續上升、准入難度大且有可能將他們排擠出去的領域。

這就是爲什麼當立法者開始對人工智能進行監管時，務必不能忽視去中心化人工智能。

考慮到更廣泛的人工智能行業正在迅猛發展，並由一些世界上最大的公司所主導，忽視它或許是人的天性。

它們正在收購初創企業，推動進步，並且以驚人的速度推出新產品。

雖然微軟、Meta、Alphabet 等在該行業大力投資沒什麼問題，但立法者需要爲研究人員、企業家和開發者創造蓬勃發展的空間；這尤其需要在反壟斷方面保持警覺，並確保政府支持的研發資金不只是讓巨頭受益。

雖然國會在推進全面立法以明確加密貨幣的規則方面取得了令人欣喜的進展，但這些法案是單向度的——本質上是金融方面的——並且沒有指出同一協議的基礎數字資產與在同一協議上運行的去中心化人工智能應用之間的明顯差異。

金融監管機構不應該僅僅因爲項目發行代幣就最終監管去中心化人工智能；那就好比美國證券交易委員會因爲強生公司發行普通股而去監管牙膏。

我們把這事處理好至關重要，因爲去中心化的人工智能是一個關鍵領域，它可以挽救催生了人工智能革命的那些組織——並且可能爲我們帶來下一波浪潮。那些開創了機器學習和神經網絡概念的大學正面臨威脅，因爲它們無法與大肆搶購全球 GPU 和頂尖人才的大型科技公司相抗衡。同理，將人工智能推向市場的各類初創企業也面臨類似的限制，往往不得不推遲項目。如果這些美國創新的引擎不能正常運轉，進步將掌握在少數幾家大公司手中。這是立法者需要注意的一個教訓，因爲這些大學和小企業有助於構成美國經濟的結構，併爲選民創造就業機會和機會。

去中心化的人工智能可以對抗這種市場集中的趨勢。該領域使得資金有限的組織能夠在節點之間共享數據和進行計算，開發人員把多個數據庫拼接成一個網絡來爲其模型提供數據，並利用分散的 GPU 爲其提供動力。這是一種更經濟實惠的解決方案，能讓規模較小的參與者參與進來並作出貢獻。它還解決了許多關於數據隱私的問題：開發人員可以在本地處理數據，最大限度地減少了將敏感信息傳輸到集中式服務器的需要。這降低了數據泄露和未經授權訪問的風險。

所有這些都表明了制定能夠讓分散式人工智能蓬勃發展的規則和條例的重要性。國會必須爲數據隱私和安全確立清晰的規定，以在本地處理個人信息時對其加以保護，並提高人工智能算法的透明度和問責制，從而保護道德標準並防止分散式系統中的偏見。

立法者應當考慮爲分散式人工智能構建一個獨特的監管框架，與《算法問責法案》中的傳統人工智能法規以及《區塊鏈監管確定性法案》中的金融指南分開。新的立法需要應對分散式人工智能的特殊挑戰，確保算法決策的透明度，併爲分散式網絡中的問責制提供指導方針。此外，國會應該考慮擴大《國家人工智能倡議法案》下的資助機會，以確保分散式人工智能項目——尤其是來自大學和小企業的項目——獲得政府研發資金和稅收優惠，防止大型科技公司壟斷人工智能創新。依此思路，國會若能考慮加強反壟斷執法，以阻止大型企業掌控關鍵的人工智能基礎設施，那將是明智之舉。

並且，責任並非單單落在國會的肩上。

隨着立法者重新將目光投向加密貨幣和人工智能，當下正是去中心化人工智能的支持者發聲併爲該行業進行呼籲的時候。

而且咱們得面對現實，該行業在闡述其工作內容以及蓬勃發展所需條件方面並非一直表現良好。

沒錯，這項技術挺複雜，但這不代表倡導者無法跳出技術語言的範疇，用一種沒有工程學位的工作人員和立法者能懂的方式來闡述。

最重要的是，強調做好這件事的重要性極爲關鍵，以此來保住創新、就業和機會；這是那種能讓國會議員產生共鳴的語言，並且能將這個領域推向下一個臺階。