Från cypherpunk till AI: kan tillgången till intelligens decentraliseras?

_{Photo: Larry Dyer / Wired (May/June 1993)}

‍

År 1993 skrev Eric Hughes ett kort manifest för cypherpunks, en rörelse av programmerare som ville skydda integriteten på nätet med hjälp av kryptografi. Det var femton år före Bitcoin.

Hughes utgångspunkt var att integritet är nödvändigt för ett öppet samhälle i en elektronisk tidsålder. Pengar var en del av det. Manifestet tar upp både kontanter och elektroniska pengar: betalar du kontant behöver biträdet i butiken inte veta vem du är. Men pengar var aldrig hela poängen. Den större frågan var vem som får veta vad om dig.

Varför kom pengarna först?

Pengar blev det första som fungerade i stor skala. Bitcoin gör det möjligt att skicka värde utan en bank i mitten. Ethereum förde idén vidare till avtal som körs på en blockkedja.

Nu ställs samma frågor om AI. Många berättar mer för en AI-tjänst än de skulle berätta för sin bank. Vem kan se det du frågar? Och vem kan stänga av din tillgång?

Vilka försöker lösa det?

Flera kryptoprojekt angriper olika delar av frågan:

• Venice ger tillgång till AI-modeller med fokus på integritet.
• Bittensor försöker bygga ett öppet system där deltagare konkurrerar om belöning efter det värde de bidrar med.
• Akash Network och Render kopplar ihop ägare av datorkraft med dem som behöver den.
• Near erbjuder privat beräkning för AI, där varje svar kommer med ett signerat bevis.
• Virtuals bygger ett ekosystem där AI-agenter kan ha egen identitet och eget kapital på en blockkedja.

Projekten är exempel på olika angreppssätt. Det är inte en värdering av dem.

Hade Peter Thiel rätt?

“Crypto is decentralizing, AI is centralizing”, sa investeraren Peter Thiel 2018. När det gäller tillverkningen av AI har han hittills fått rätt. De största modellerna kräver kapital, chip och el på en nivå som få kan matcha. Inget tokenprojekt är i närheten.

Det är en förklaring till att decentraliserad träning av modeller har haft svårt att få fäste. Flera välkända öppna modeller har inte heller kommit från kryptovärlden, utan från bolag som Meta och DeepSeek.

Att skapa är inte att använda

Att skapa något och att använda det är två olika saker. Newton behövde vara ett geni för att komma på sina lagar. I dag lär sig skolbarn dem.

På samma sätt är en färdigtränad öppen modell i grunden en fil. Den går att kopiera och köra på annan hårdvara utan att någon behöver ge dig lov. Det gäller inte de slutna modeller som bara nås via bolagens egna tjänster, och de största öppna modellerna kräver kraftfull hårdvara.

Här kan cypherpunkarnas idéer ha en bättre chans. Venice är ett exempel: tjänsten erbjuder tillgång till modeller som andra har tränat, med fokus på integritet.

Vad talar emot?

Decentraliserad tillgång har också tydliga begränsningar:

• En tjänst som Venice drivs av ett bolag och trafiken går genom dess system. Integriteten kan därför delvis bygga på förtroende och avtal, inte enbart på teknik.
• Öppna modeller kan hamna efter de ledande slutna modellerna.
• Många användare kan föredra den enklaste tjänsten framför den mest privata.
• Regler för både AI och kryptotillgångar kan förändras.
• Att en tjänst får många användare betyder inte att dess token blir mer värd.

Tillgången är den öppna frågan

Thiels mening kan behöva ett tillägg: tillverkningen av AI centraliseras, men tillgången till AI kan decentraliseras. Om det blir så återstår att se.

Valour erbjuder kryptocertifikat med exponering mot de kryptotillgångar som nämns i texten, bland annat Venice, Bittensor, Akash, Render, Near och Virtuals. Här finns alla produkter.

‍