İçindekiler
- 1 Giriş
- 2 Sistem Mimarisi
- 3 Teknik Uygulama
- 4 Deneysel Sonuçlar
- 5 Gelecekteki Uygulamalar
- 6 Kaynakça
- 7 Özgün Analiz
1 Giriş
Büyük şirketlerin merkezi kontrolü nedeniyle yapay zekanın hızlı ilerleyişi; önyargılar, sınırlı kamu katılımı ve model bütünlüğüne ilişkin endişeler gibi kritik zorlukları öne çıkarmıştır. AIArena, katılımcıların modeller ve hesaplama kaynakları sağladığı, şeffaflık ve adil ödüllerin zincir üstü mutabakat mekanizmalarıyla sağlandığı merkeziyetsiz bir yapay zeka eğitim platformu oluşturmak için blockchain teknolojisinden yararlanarak bu sorunları ele almaktadır.
2 Sistem Mimarisi
AIArena'nın mimarisi, blok zincirindeki akıllı sözleşmeler aracılığıyla etkileşim kuran eğitim düğümlerini, doğrulayıcıları ve temsilci atayanları içerir. Sistem, merkezi olmayan iş birliğini ve adaletli teşvik dağılımını sağlar.
2.1 On-Chain Consensus Mechanism
Mutabakat mekanizması, katkıları doğrular ve pay ile performansa dayalı olarak ödülleri dağıtır. Bedel ödemeden yararlanmayı önlemek ve veri bütünlüğünü sağlamak için proof-of-stake prensiplerini kullanır.
2.2 Incentive Model
Katılımcılar, görevlere katılmak için token teminatında bulunur. Ödüller $R = S \times P$ formülüyle hesaplanır; burada $S$ teminat miktarını, $P$ ise performans puanını temsil eder. Bu model, aktif katılımı ve yüksek kaliteli katkıları teşvik eder.
3 Teknik Uygulama
AIArena, Base blockchain Sepolia testnet üzerinde uygulanmış olup akıllı sözleşmeler için Solidity, AI model eğitimi için Python kullanılmaktadır.
3.1 Matematiksel Formülasyon
Model eğitimi için kayıp fonksiyonu $L(\theta) = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (y_i - f(x_i; \theta))^2$ şeklinde tanımlanır; burada $\theta$ model parametrelerini, $N$ ise veri örneklerinin sayısını temsil eder. Gradyan inişi parametreleri $\theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla L(\theta_t)$ şeklinde günceller.
3.2 Kod Örneği
// 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 Deneysel Sonuçlar
Base testnet üzerinde yapılan değerlendirme, AIArena'nın uygulanabilirliğini gösterdi; görevler 24 saat içinde tamamlandı ve 100'den fazla düğüm arasında fikir birliği sağlandı. Şekil 1, eğitim düğümleri, doğrulayıcılar ve blok zinciri arasındaki etkileşimi gösteren sistem genel bakışını sunmaktadır.
5 Gelecekteki Uygulamalar
AIArena, federated learning, healthcare AI ve otonom sistemlere uygulanabilir; merkezi otorite olmadan merkeziyetsiz model eğitimine olanak tanır. Gelecekteki çalışmalar, differential privacy gibi gizlilik koruma tekniklerini entegre etmeyi ve çok zincirli ekosistemlere genişlemeyi içerir.
6 Kaynakça
- Z. Wang ve ark. "AIArena: Blok Zincir Tabanlı Merkeziyetsiz Bir AI Eğitim Platformu." WWW Companion '25, 2025.
- Goodfellow, I., ve ark. "Deep Learning." MIT Press, 2016.
- Buterin, V. "Ethereum White Paper." 2014.
- McMahan, B., ve diğerleri. "Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Training Data." Google AI Blog, 2017.
7 Özgün Analiz
İğne batırır batırmaz kan çıkması AIArena, yapay zeka oligopolünü bozma girişiminde bulunuyor ancak gerçek dünya etkisini sınırlayabilecek ölçeklenebilirlik ve benimseme engelleriyle karşı karşıya. Vizyon etkileyici olsa da Base-Sepolia gibi bir test ağında yürütülmesi, üretim iş yüklerine hazır olup olmadığı konusunda soru işaretleri doğuruyor.
Mantık zinciri Platformın değer önerisi, blok zincirinin doğal şeffaflığı ve akıllı sözleşme otomasyonu üzerine inşa edilerek güven gerektirmeyen bir AI eğitim ortamı yaratır. Hisse bazlı mutabakatı performans metrikleriyle birleştiren AIArena, proof-of-stake ağlarına benzer bir ekonomik teşvik yapısı oluşturur. Ancak bu yaklaşım, blok zincirinin temel ödünleşimlerini miras alır - adaleti sağlayan merkeziyetsiz doğrulama süreci, zaman duyarlı AI uygulamaları için sorun yaratabilecek gecikmeler de getirir. Google'ın Federated Learning (McMahan vd.) gibi merkezi alternatiflerle karşılaştırıldığında, AIArena daha iyi şeffaflık sunar ancak potansiyel olarak daha düşük performans gösterebilir.
Artılar ve Eksiler: Ana yenilik, merkezi koordinasyon olmadan uyumlu teşvikler yaratan hisse-ağırlıklı ödül dağıtım mekanizmasında yatmaktadır. Doğrulayıcılar ve eğitim düğümlerinin entegrasyonu, veri kalitesi endişelerini ele alan bir denge ve denetim sistemi oluşturur. Ancak platformun kripto para ekonomisine bağımlılığı çift taraflı bir kılıç olabilir - küresel katılımı mümkün kılarken, katılımcıları piyasa oynaklığına da maruz bırakır. Test ağındaki mevcut uygulama, teknolojinin kurumsal kullanım için henüz yeterince olgun olmadığını göstermekte ve makale, merkezi kıyaslamalara kıyasla model doğruluğu hakkında sınırlı veri sunmaktadır.
Aksiyon Çıkarımları: AI araştırmacıları için AIArena, AI geliştirmenin demokratikleşmesi için umut verici bir yönü temsil eder, ancak üretime hazır bir çözümden ziyade deneysel altyapı olarak ele alınmalıdır. Kuruluşlar, merkezi verimlilik ile adem-i merkeziyetçi şeffaflığı uygun yerlerde birleştiren hibrit stratejiler geliştirirken platformun evrimini izlemelidir. En acil uygulama, düzenleyici uyumlu AI sistemleri gibi veri kökeni ve denetlenebilirliğin performans gereksinimlerinden daha ağır bastığı senaryolarda olabilir.
Bu analiz, BitTorrent ve Ethereum gibi adem-i merkeziyetçi sistemlerin evrimiyle benzerlikler kurar; bu sistemlerde erken dönem teknik kısıtlamalar zamanla sağlam ekosistemlere yerini bırakmıştır. CycleGAN makalesinde (Zhu vd.) belirtildiği gibi, yeni AI paradigmalarının başarısı sadece teknik değere değil, aynı zamanda topluluk benimsemesine ve pratik faydaya da bağlıdır.