فهرست مطالب
1 مقدمه
پیشرفت سریع هوش مصنوعی چالشهای حیاتی ناشی از کنترل متمرکز توسط شرکتهای بزرگ را برجسته کرده است که منجر به سوگیریها، مشارکت محدود عمومی و نگرانیهایی درباره یکپارچگی مدل شده است. AIArena با بهرهگیری از فناوری بلاکچین، این مسائل را با ایجاد یک پلتفرم غیرمتمرکز آموزش هوش مصنوعی حل میکند که در آن شرکتکنندگان مدلها و منابع محاسباتی را ارائه میدهند و از طریق مکانیسمهای اجماع زنجیرهای، شفافیت و پاداشهای عادلانه را تضمین میکنند.
2 معماری سیستم
معماری AIArena شامل گرههای آموزشی، اعتبارسنجها و نمایندگان است که از طریق قراردادهای هوشمند روی بلاکچین با یکدیگر تعامل دارند. این سیستم همکاری غیرمتمرکز و توزیع عادلانه مشوقها را تضمین میکند.
2.1 مکانیسم اجماع زنجیرهای
مکانیسم اجماع، مشارکتها را تأیید و پاداشها را بر اساس سهم و عملکرد توزیع میکند. این مکانیسم از اصول اثبات سهام برای جلوگیری از سوار مجانی و تضمین یکپارچگی دادهها استفاده میکند.
2.2 مدل تشویقی
شرکتکنندگان برای پیوستن به وظایف، توکنها را وثیقه میگذارند. پاداشها به صورت $R = S \times P$ محاسبه میشوند که در آن $S$ میزان سهم و $P$ امتیاز عملکرد است. این مدل مشارکت فعال و کمکهای باکیفیت را تشویق میکند.
3 پیادهسازی فنی
AIArena روی شبکه آزمایشی Sepolia بلاکچین Base پیادهسازی شده است و از Solidity برای قراردادهای هوشمند و Python برای آموزش مدل هوش مصنوعی استفاده میکند.
3.1 فرمولبندی ریاضی
تابع زیان برای آموزش مدل به صورت $L(\theta) = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (y_i - f(x_i; \theta))^2$ تعریف میشود که در آن $\theta$ پارامترهای مدل و $N$ تعداد نمونههای داده است. نزول گرادیان پارامترها را به صورت $\theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla L(\theta_t)$ بهروزرسانی میکند.
3.2 مثال کد
// Solidity smart contract snippet for reward distribution
function distributeRewards(uint taskId) public {
require(validators[taskId].length > 0, "No validators");
uint totalStake = getTotalStake(taskId);
for (uint i = 0; i < validators[taskId].length; i++) {
address validator = validators[taskId][i];
uint reward = (stakes[validator] * totalReward) / totalStake;
payable(validator).transfer(reward);
}
}4 نتایج آزمایشی
ارزیابی روی شبکه آزمایشی Base امکانسنجی AIArena را نشان داد، با تکمیل وظایف در کمتر از 24 ساعت و دستیابی به اجماع بین بیش از 100 گره. شکل 1 نمای کلی سیستم را نشان میدهد که تعامل بین گرههای آموزشی، اعتبارسنجها و بلاکچین را نشان میدهد.
5 کاربردهای آینده
AIArena را میتوان برای یادگیری فدرال، هوش مصنوعی در بهداشت و درمان و سیستمهای خودمختار به کار برد و آموزش مدل غیرمتمرکز بدون مرجع مرکزی را ممکن میسازد. کارهای آینده شامل ادغام تکنیکهای حفظ حریم خصوصی مانند حریم خصوصی تفاضلی و گسترش به اکوسیستمهای چند زنجیرهای است.
6 مراجع
- Z. Wang et al. "AIArena: A Blockchain-Based Decentralized AI Training Platform." WWW Companion '25, 2025.
- Goodfellow, I., et al. "Deep Learning." MIT Press, 2016.
- Buterin, V. "Ethereum White Paper." 2014.
- McMahan, B., et al. "Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Training Data." Google AI Blog, 2017.
7 تحلیل اصلی
نکته کلیدی: AIArena تلاش میکند انحصار هوش مصنوعی را مختل کند اما با موانع مقیاسپذیری و پذیرشی مواجه است که میتواند تأثیر آن در دنیای واقعی را محدود کند. اگرچه چشمانداز قانعکننده است، اما اجرا روی یک شبکه آزمایشی مانند Base-Sepolia سوالاتی درباره آمادگی آن برای بارهای کاری تولیدی ایجاد میکند.
زنجیره منطقی: ارزش پیشنهادی پلتفرم بر اساس شفافیت ذاتی بلاکچین و اتوماسیون قراردادهای هوشمند، یک محیط آموزشی هوش مصنوعی بدون نیاز به اعتماد ایجاد میکند. با ترکیب اجماع مبتنی بر سهم و معیارهای عملکرد، AIArena یک ساختار تشویقی اقتصادی مشابه شبکههای اثبات سهام ایجاد میکند. با این حال، این رویکرد معاوضههای اساسی بلاکچین را به ارث میبرد - فرآیند اعتبارسنجی غیرمتمرکز که عادلانه بودن را تضمین میکند، همچنین تاخیری را معرفی میکند که برای برنامههای کاربردی هوش مصنوعی حساس به زمان میتواند مشکلساز باشد. در مقایسه با جایگزینهای متمرکز مانند یادگیری فدرال گوگل (مک ماهان و همکاران)، AIArena شفافیت بهتری ارائه میدهد اما احتمالاً عملکرد بدتری دارد.
نقاط قوت و ضعف: نوآوری اصلی در مکانیسم توزیع پاداش مبتنی بر سهم نهفته است که مشوقهای همسو بدون هماهنگی مرکزی ایجاد میکند. ادغام اعتبارسنجها و گرههای آموزشی یک سیستم کنترل و تعادل ایجاد میکند که نگرانیهای مربوط به کیفیت داده را برطرف میکند. با این حال، وابستگی پلتفرم به اقتصاد رمزارز میتواند یک شمشیر دو لبه باشد - در حالی که مشارکت جهانی را ممکن میسازد، شرکتکنندگان را نیز در معرض نوسانات بازار قرار میدهد. پیادهسازی فعلی روی یک شبکه آزمایشی نشان میدهد که این فناوری هنوز برای پذیرش سازمانی به اندازه کافی成熟 نیست و مقاله داده محدودی درباره دقت مدل در مقایسه با معیارهای متمرکز ارائه میدهد.
بینش عملی: برای محققان هوش مصنوعی، AIArena نشاندهنده یک جهت امیدوارکننده برای دموکراتیک کردن توسعه هوش مصنوعی است، اما باید به عنوان زیرساخت آزمایشی در نظر گرفته شود نه یک راهحل آماده تولید. سازمانها باید تحول پلتفرم را زیر نظر داشته باشند در حالی که استراتژیهای ترکیبی را توسعه میدهند که کارایی متمرکز را با شفافیت غیرمتمرکز در جای مناسب ترکیب میکند. فوریترین کاربرد ممکن است در سناریوهایی باشد که در آن مبدأ داده و قابلیت حسابرسی بر نیازهای عملکردی اولویت دارند، مانند سیستمهای هوش مصنوعی مطابق با مقررات.
این تحلیل شباهتهایی با تکامل سیستمهای غیرمتمرکز مانند BitTorrent و Ethereum ترسیم میکند، جایی که محدودیتهای فنی اولیه به تدریج جای خود را به اکوسیستمهای قوی دادند. همانطور که در مقاله CycleGAN (Zhu و همکاران) اشاره شده است، موفقیت پارادایمهای جدید هوش مصنوعی اغلب نه تنها به شایستگی فنی، بلکه به پذیرش جامعه و utility عملی بستگی دارد.