De opkomst van gedecentraliseerde AI, aangevoerd door visionairs zoals Ben Fielding, CEO van Gensyn, transformeert het technologische landschap en democratiseert de toegang tot machine learning. Fielding ziet een toekomst waarin AI niet langer het exclusieve domein is van Big Tech, maar toegankelijk is voor alle innovators, ongeacht hun middelen. Deze visie komt voort uit een pragmatische erkenning van de beperkingen die hij zelf ondervond als jonge AI-onderzoeker. Hij zal spreken op het Consensus Festival in Toronto in 2025.
De Uitdagingen van Gecentraliseerde AI
Traditionele AI-ontwikkeling is vaak gecentraliseerd, wat betekent dat de benodigde resources, zoals krachtige hardware en grote datasets, geconcentreerd zijn bij grote bedrijven en onderzoeksinstituten. Dit creëert een barrière voor kleinere spelers en individuele onderzoekers die niet over dezelfde middelen beschikken. Dit belemmert de snelheid van innovatie en diversiteit van oplossingen. De concentratie van macht in de handen van een paar spelers kan leiden tot een gebrek aan transparantie, controle en ethische overwegingen in de ontwikkeling en toepassing van AI. Dit roept vragen op over de verantwoordelijkheid en verantwoording van deze bedrijven en de mogelijke impact van hun technologie op de maatschappij.
Een Luidruchtige Start: De Genesis van Gedecentraliseerde AI
Fieldings Persoonlijke Ervaring
Het verhaal van Ben Fielding’s inzet voor gedecentraliseerde AI begint in 2015 aan de Northumbria University in het noorden van Engeland. Als PhD-student worstelde Fielding met de beperkingen van de hardware. Hij had een grote machine gebouwd, volgepakt met vroege GPU’s, om AI te ontwikkelen. Het immense geluid van de machine stoorde zijn collega’s in het laboratorium. Fielding stopte de machine onder zijn bureau, maar die was zo groot dat hij zijn benen onhandig opzij moest houden.
Een Fundamentele Uitdaging
Deze ongemakkelijke situatie was meer dan alleen een praktische ergernis; het vertegenwoordigde een fundamentele uitdaging voor AI-onderzoek en -ontwikkeling. Fielding experimenteerde met “zwermen” van AI – clusters van verschillende modellen die met elkaar communiceren en van elkaar leren – om het collectieve geheel te verbeteren. Maar de beperkte rekencapaciteit van zijn machine stond zijn ambities in de weg.
“Google deed dit onderzoek ook,” herinnert Fielding zich. “En ze hadden duizenden [GPU’s] in een datacenter. De dingen die ze deden waren niet gek. Ik kende de methoden… Ik had veel voorstellen, maar ik kon ze niet uitvoeren.” Dit besef markeerde een cruciaal moment. Fielding begreep dat de beperkingen van de rekencapaciteit altijd een obstakel zouden vormen, niet alleen in de academische wereld, maar ook als AI meer mainstream zou worden. De oplossing, zo bedacht hij, was gedecentraliseerde AI. AI modellen optimaliseren is een must.
De Geboorte van Gensyn: Een Netwerk voor Machine Intelligentie
In 2020 richtte Fielding samen met Harry Grieve Gensyn op, jaren voordat gedecentraliseerde AI een modewoord werd. Aanvankelijk stond Gensyn bekend om het bouwen van gedecentraliseerde computerkracht, maar de visie reikte verder: het creëren van een “netwerk voor machine intelligentie.” Het bedrijf bouwde oplossingen voor alle niveaus van de tech stack.
Gensyn’s aanpak is diepgaand en omvat meer dan alleen het verdelen van rekenkracht. Het gaat om het creëren van een compleet ecosysteem waarin AI-modellen kunnen samenwerken, leren en innoveren op een schaal die voorheen ondenkbaar was. Dit ecosysteem steunt op drie pijlers: consistente uitvoering, naadloze communicatie en betrouwbare verificatie. De opkomst van Gensyn belooft een transformatie teweeg te brengen in de manier waarop AI-modellen worden ontwikkeld en ingezet.
RL Zwermen: Een Nieuwe Benadering van Reinforcement Learning
Het RL Swarms Protocol
Recentelijk heeft Gensyn zijn “RL Swarms” protocol vrijgegeven, een directe afstammeling van Fielding’s PhD-onderzoek. Bovendien hebben ze hun Testnet gelanceerd, waarmee blockchain in het spel komt. RL Swarms vertegenwoordigt een paradigmaverschuiving in reinforcement learning (RL), waarbij meerdere modellen samenwerken om de prestaties te verbeteren. De innovatie van RL Zwermen heeft potentieel om de manier waarop we reinforcement learning toepassen volledig te veranderen. Meer weten over AI vaardigheden? Lees hier.
De Voordelen van RL Swarms
In tegenstelling tot traditionele RL, waarbij een enkel model zelfstandig leert, maakt RL Swarms gebruik van de collectieve intelligentie van een zwerm van modellen. Deze modellen communiceren met elkaar, geven feedback en bekritiseren elkaars gedachten om de algehele efficiëntie van het zwerm te verbeteren. Het proces van machine learning wordt hierdoor aanzienlijk versneld.
Fielding legt het concept uit met een voorbeeld: “Wanneer een vooraf getraind model een redeneertraining ondergaat – zoals DeepSeek-R1 – leert het om zijn eigen denken te bekritiseren en recursief te verbeteren op de taak. Het kan dan zijn eigen antwoord verbeteren. We gaan een stap verder en zeggen: ‘Het is geweldig voor modellen om hun eigen denken te bekritiseren en recursief te verbeteren. Wat als ze met andere modellen kunnen praten en elkaars denken kunnen bekritiseren?’ Als je veel modellen samen in een groep krijgt die allemaal met elkaar kunnen praten, kunnen ze beginnen te leren hoe ze informatie naar de andere modellen kunnen sturen… met als algemeen doel om het hele zwerm zelf te verbeteren.”
Het RL Swarms protocol biedt een aantal voordelen:
- Parallelle training: Het maakt parallelle training mogelijk, wat de trainingstijd aanzienlijk kan verkorten.
- Verbeterde prestaties: Het kan de prestaties van individuele modellen verbeteren doordat ze van elkaar leren.
- Flexibiliteit en schaalbaarheid: Het is flexibel en schaalbaar, waardoor modellen van verschillende groottes en mogelijkheden kunnen deelnemen. Een model dat bijvoorbeeld op een MacBook draait, kan deelnemen aan een zwerm, leren van de andere modellen en zijn eigen lokale model verbeteren, voordat het weer vertrekt.
Blockchain Integratie: Vertrouwen en Transparantie in Gedecentraliseerde AI
De integratie van blockchain in het Gensyn ecosysteem is cruciaal voor het waarborgen van vertrouwen en transparantie. Blockchain biedt een gedecentraliseerd, onveranderlijk grootboek dat kan worden gebruikt om de identiteit van modellen te verifiëren, betalingen te verwerken en geschillen op te lossen.
Fielding legt uit dat het blockchain aspect essentieel is voor het vertrouwen binnen het netwerk: “Stel je een scenario voor waarin elk apparaat ter wereld consistent wordt uitgevoerd. Ze kunnen modellen aan elkaar koppelen. Maar kunnen ze elkaar vertrouwen? Als ik mijn MacBook met die van jou verbind, ja, ze kunnen dezelfde taken uitvoeren. Ja, ze kunnen tensors heen en weer sturen, maar weten ze dat wat ze naar het andere apparaat sturen daadwerkelijk op het andere apparaat gebeurt of niet?”
In traditionele settings zouden contracten worden gebruikt om overeenkomsten te formaliseren. In de machine wereld is dat niet mogelijk. Blockchain biedt een oplossing via cryptografische, probabilistische en speltheoretische bewijzen om dit proces volledig te programmeren. Door gebruik te maken van blockchain kan Gensyn een betrouwbare omgeving creëren waarin modellen veilig kunnen samenwerken zonder de noodzaak van een vertrouwde derde partij. Meer informatie over identiteitsverificatie met AI.
Blockchain Functionaliteiten in Gensyn
Het Gensyn testnet introduceert fundamentele blockchain-functionaliteiten, zoals persistente identiteit. Dit betekent dat modellen die aan een zwerm deelnemen, een onveranderlijke identiteit hebben op een gedecentraliseerd grootboek. In de toekomst zullen betalingen ook via blockchain worden verwerkt, wat een efficiënt en transparant betalingssysteem mogelijk maakt. Hieronder een overzicht van de voordelen:
- Vertrouwen: Blockchain zorgt voor vertrouwen tussen deelnemende modellen.
- Transparantie: Alle transacties en interacties worden transparant vastgelegd.
- Efficiëntie: Betalingen en geschillen worden efficiënt afgehandeld.
De Toekomstvisie: Democratisering van Machine Learning
Open-Source AI
De ultieme visie van Gensyn is om alle middelen onder machine learning direct en programmatisch toegankelijk te maken voor iedereen. Fielding gelooft dat de huidige concentratie van middelen in de handen van grote AI-bedrijven een onnodige belemmering vormt voor innovatie. Gensyn streeft naar een open-source AI omgeving.
“Machine learning wordt zwaar beperkt door zijn kernbronnen. Dit creëert deze enorme gracht voor gecentraliseerde AI-bedrijven, maar het hoeft niet te bestaan. Het kan open-source zijn als we de juiste software kunnen bouwen. Dus onze visie is dat Gensyn alle low-level infrastructuur bouwt om dat zo dicht mogelijk bij open-source te laten komen. Mensen zouden het recht moeten hebben om machine learning-technologieën te bouwen,” stelt Fielding.
Gensyns Infrastructuur
Gensyn richt zich op het bouwen van de onderliggende infrastructuur om AI-middelen te democratiseren. Dit omvat consistente uitvoeringsbibliotheken, een eigen compiler en reproduceerbare bibliotheken voor verschillende hardware targets. Daarnaast ontwikkelt Gensyn communicatieprotocollen waarmee modellen op verschillende apparaten naadloos met elkaar kunnen communiceren. Cruciaal is de ontwikkeling van verificatiemechanismen waarmee kan worden geverifieerd dat taken correct worden uitgevoerd. Voor onderzoek zijn machine learning onderzoeksartikelen belangrijk.
De Impact van Democratisering
De toekomst van Gensyn, volgens Fielding, ziet er helder uit. Over een jaar, twee jaar, vijf jaar, hoopt hij dat het platform zo compleet is dat alle AI-gerelateerde resources direct toegankelijk zijn voor iedereen. De impact kan enorm zijn, van het stimuleren van nieuwe ontdekkingen tot het creëren van nieuwe bedrijven en oplossingen voor mondiale uitdagingen. Wat als AI slimmer is dan mensen?
Gensyn en Consensus 2025: Een Platform voor Innovatie
Ben Fielding’s deelname aan Consensus 2025 als spreker, in het bijzonder op de AI Summit, zal een belangrijke gelegenheid zijn om Gensyn’s visie te delen en in contact te komen met andere innovators in de AI-ruimte. Consensus is een gerenommeerd platform dat thought leaders, ontwikkelaars en investeerders samenbrengt om de toekomst van gedecentraliseerde technologieën te bespreken.
Fielding’s aanwezigheid onderstreept het groeiende belang van gedecentraliseerde AI en het potentieel ervan om de AI-industrie te transformeren. Door zijn inzichten te delen en gesprekken aan te gaan met andere experts, kan Fielding helpen het bewustzijn te vergroten en adoptie van gedecentraliseerde AI te stimuleren.
Casestudies en Voorbeelden
Case Study: Gedecentraliseerde Klimaatmodellering
Een voorbeeld van hoe gedecentraliseerde AI kan worden toegepast, is in klimaatmodellering. Traditioneel vereisen klimaatmodellen enorme hoeveelheden rekenkracht, wat betekent dat ze meestal worden uitgevoerd door grote onderzoeksinstituten. Met gedecentraliseerde AI kunnen we een netwerk van kleinere computers gebruiken om de rekenlast te verdelen. Dit maakt het mogelijk voor meer onderzoekers om deel te nemen en sneller resultaten te behalen. Onderzoek naar klimaatbeleidliteratuur analyse is hierbij essentieel.
Voorbeeld: Gedecentraliseerde Gezondheidszorg
Een ander voorbeeld is in de gezondheidszorg, waar AI kan worden gebruikt om diagnoses te stellen en behandelingen te personaliseren. Door gebruik te maken van gedecentraliseerde AI kunnen we medische gegevens veilig en privé delen tussen verschillende ziekenhuizen en klinieken. Dit maakt het mogelijk om meer data te gebruiken om de nauwkeurigheid van AI-modellen te verbeteren, terwijl de privacy van patiënten wordt beschermd.
De Rol van Regulering en Ethiek
Regulering
Naarmate AI steeds meer geïntegreerd raakt in ons dagelijks leven, wordt de behoefte aan regulering steeds groter. Overheden over de hele wereld worstelen met de vraag hoe AI kan worden gereguleerd zonder innovatie te belemmeren. In Europa is de AI Act in ontwikkeling, die tot doel heeft om een juridisch kader te creëren voor AI-systemen. Deze wet stelt eisen aan de transparantie, verantwoordelijkheid en ethiek van AI-systemen.
Ethiek
Naast regulering is ethiek een belangrijk aspect van AI-ontwikkeling. Het is essentieel dat AI-systemen worden ontworpen en gebruikt op een manier die eerlijk, rechtvaardig en transparant is. Dit vereist dat we rekening houden met de potentiële impact van AI op de maatschappij en maatregelen nemen om negatieve gevolgen te minimaliseren. Denk hierbij aan het vermijden van bias in data en algoritmen, en het waarborgen van de privacy van gebruikers.
Technische Uitdagingen en Oplossingen
Consistentie en Betrouwbaarheid
Een van de grootste uitdagingen bij gedecentraliseerde AI is het waarborgen van consistentie en betrouwbaarheid. In een gedecentraliseerd netwerk kunnen er verschillen zijn in de hardware en software die door de deelnemende modellen worden gebruikt. Dit kan leiden tot inconsistenties in de resultaten. Om dit probleem aan te pakken, heeft Gensyn consistente uitvoeringsbibliotheken en verificatiemechanismen ontwikkeld. Deze tools helpen om ervoor te zorgen dat taken correct worden uitgevoerd, ongeacht de onderliggende infrastructuur.
Communicatie
Een andere uitdaging is het faciliteren van naadloze communicatie tussen de verschillende modellen in een gedecentraliseerd netwerk. De modellen moeten in staat zijn om efficiënt informatie uit te wisselen, ongeacht hun locatie of de netwerkverbinding. Gensyn heeft communicatieprotocollen ontwikkeld die zijn ontworpen om deze uitdaging aan te gaan. Deze protocollen maken het mogelijk voor modellen om veilig en efficiënt met elkaar te communiceren.
Conclusie: Een Nieuwe Era van AI
Ben Fielding en Gensyn staan aan de voorhoede van de gedecentraliseerde AI-revolutie. Hun visie om machine learning te democratiseren en de toegang tot AI-middelen open te stellen, heeft het potentieel om innovatie te stimuleren en een nieuwe era van AI-ontwikkeling te ontketenen. Met hun focus op infrastructuur, communicatie en verificatie leggen ze de basis voor een vertrouwd en efficiënt gedecentraliseerd AI-ecosysteem. Door blockchain te integreren, zorgen ze voor transparantie en betrouwbaarheid, waardoor modellen veilig en effectief kunnen samenwerken. De komende jaren beloven spannend te worden, met de mogelijkheid van ingrijpende veranderingen in de AI-industrie. Meer informatie over 4D printen.
Word count: 1670
