决超出个人能力的复杂问题 协调性差 确保利益相关者一致和合作具有挑战性,因为每个人都可能在知识不完整的情况下进行操作,从而导致潜在的不一致 模块化、可重复使用和高效率 模块化设计允许在各种应用程序中重复使用小型专家系统,通过专用处理器并行执行任务来提高效率 利益相关者知识不完整和不一致 分布式责任导致利益相关者只拥有部分知识,这可能会导致大家不一致,从而影响整个系统的可靠性 复杂性控制与对分布式问题的适应 分解处理分布式系统的任务 战略规划挑战 不同利益相关者难以就特定目标达成一致 无集中攻击点 通过避免中心化瓶颈的方式来增强响应能力,在数据或系统出现问题时弱化故障 信息收集的复杂性 由于无休止的沟通和动态变化,利益相关者必须决定如何以及何时更新其状态。 处理大规模问题 有潜力解决中心化系统无法解决的大规模问题。 资料来源:(Eduardo, L., & Hern, C.,1988) + DWF Ventures 结论 总之,DAI 正以巨大的潜力展开。由于供应商和用户有限,开源替代方案面临困难,而 ChatGPT API 为大众市场提供了实用且经济的选择,提供了易用性和可靠性。 然而,考虑到垄断的通用人工智能的潜在后果,个人应该重新权衡其选择和行动中的便利性和去中心化。在更广泛的范围内,Web3 和 AI 社区的创新者可以重新定义 AI 工作流程、重新构建基础设施、采用创新范式、高效管理以及开发符合去中心化原则的应用程序来应对挑战。当我们继续沿着这条道路前进时,协作、包容性和道德规范将成为塑造真正造福人类的 DAI 格局的关键。 来源:金色财经lg...