作者：PolkaWorld
人工智慧正在改變世界。
本週，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 的迭代速度遠遠超出大多數人的想像。可以想見，在不久的將來，會有越來越多的產業規則被AI 改寫和顛覆。
但是一個事實讓人不寒而慄—— 目前的AI 是極度中心化的。
目前的AI 開發主要由OpenAI、Google等少數科技巨頭主導。這些公司擁有龐大的資料資源和運算能力，和高昂的研發投入，因此在AI 技術的發展中佔據主導地位。然而每家公司都只想要自家的模型為自己賺錢，因此這些模型基本上都是封閉訓練的，沒有人想和競爭對手分享自己的模型、資料。
在這種封閉的、中心化的AI 系統中，使用者的資料難以得到充分的保護，增加了資料外洩和濫用的風險。且現有的AI 模型在決策過程中的透明度不足，容易導致演算法偏見和不公平現象。
而開發和維護高效能的AI 模型，需要龐大的運算資源和資金投入，這對許多小型企業和研究機構來說是一個重大障礙。那麼，怎麼能讓AI 變得更開放、去中心化呢？
Bittensor —— 讓AI 模型去中心化
於是Bittensor 出現了，它希望透過去中心化的方式解決現有AI 模式中的這些問題。
Bittensor 是一個去中心化的機器學習平台，希望創造一個全球性的、開放的AI 市場。這個平台允許用戶在去中心化網路中共享AI 模型，來促進創新和知識共享。
Bittensor 利用區塊鏈技術來確保網路的安全和透明，並透過激勵機制鼓勵參與者貢獻高品質的模型和資料。它讓任何人都可以貢獻計算資源和數據，從而參與AI 模型的開發和訓練。這樣不僅可以打破大型科技公司的壟斷，還可以提高資料隱私和安全性，促進資源的公平分配。
Bittensor 的架構和工作原理
那麼Bittensor 具體是怎麼做到這些的呢？
Bittensor 的核心架構包括以下幾個部分：
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子網路（Subnets）：Bittensor 網路被劃分為多個子網，也就是基於激勵的競爭市場，每個子網路專注於不同的AI 任務。子網路之間可以相互競爭和協作，從而促進網路的整體發展。每個子網路可以為自己的競賽創造自訂激勵機制，也可以加入Bittensor 生態系統中已有的競賽。子網是Bittensor 生態系的核心。
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Subtensor：Subtensor 是Bittensor 網路的核心區塊鏈，負責記錄所有交易和模型的貢獻情況。 Subtensor 確保網路的透明性和安全性，並管理激勵機制。
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Bittensor API：Bittensor API 負責連接上述兩個元件中的所有基本元素，並連接子網路和區塊鏈。
簡單來說，Subtensor 是Bittensor 網路的中樞區塊鏈，負責協調和管理整個網路的運作。子網則是Subtensor 上的獨立平台，每個子網路專注於特定的AI 任務或領域。透過這種架構設計，Bittensor 可以實現資源的高效分配和任務的專業化處理，同時確保整個網路的統一性和協調性。
激勵機制
Bittensor 的激勵機制是其核心之一。
前面說到，每個子網路都有自己獨特的任務和激勵機制（競賽規則）。想要理解其激勵機制，首先要了解子網路中的幾個重要角色：
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子網路礦工（miner）：每個子網路礦工各自執行一項有用的任務，也就是解決子網路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？）
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子網路驗證人（validator）：每個子網路驗證人獨立評估子網路礦工執行的任務，然後各自表達對礦工任務完成品質的看法。然後，使用Bittensor API 將子網路驗證器的這些意見作為集體輸入提供給區塊鏈上的Yuma 共識機制。
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提名人（Nominee） ：將TAO 質押給所選的驗證人，並根據驗證人的工作品質獲得獎勵。質押沒有鎖定期，鑑於每天發行固定數量的$TAO 並在委託人之間分配，質押獎勵APR 會發生波動，目前的APR 在13%-20% 不等。
Subtensor 區塊鏈上的Yuma 共識機制，將決定如何分配子網路礦工和子網路驗證者的獎勵。獎勵的形式是Bittensor 的原生代幣TAO，獎勵的數量和品質取決於礦工所做貢獻的品質。
由於每個子網都有其獨特的任務和目標，礦工可以根據自身的優勢選擇適合的子網，從而最大化其收益。
在Bittensor 網路中，子網路之間存在競爭和淘汰機制。每個子網路都需要不斷優化其模型和演算法，以保持在網路中的地位。如果某個子網的貢獻品質低於其他子網，它將面臨被淘汰的風險。這種末位淘汰機制確保了整個網路的高效運作和不斷進步。
Bittensor 子網路發展現狀
目前Bittensor 中除了根網（Root）之外，還有36 個子網，各自專注於不同任務，例如自然語言處理、電腦視覺、影像產生和推薦系統等。
這些子網不僅在各自領域內取得了顯著的成果，也透過相互協作推動了整個生態的發展。
Bittensor 為什麼選擇Polkadot 技術棧
Bittensor 的基礎設施使用了Polkadot SDK，這是因為Polkadot 的架構為Bittensor 提供了互通性、可擴展性和安全性，以支援其去中心化AI 網路所需的大量運算需求和資料處理。 Polkadot 讓Bittensor 能夠跨網路無縫交換AI 見解和資源，進一步推動其創新的去中心化AI 解決方案的開發和採用。
總結
Bittensor 利用了去中心化網路的力量，用巧妙的激勵機制，讓人工智慧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，從而推動了人工智慧模型的開源和創新。