العنصر الحقيقي الذي يعيق تدريب الذكاء الاصطناعي ليس القدرة الحاسوبية—إنه البيانات. أمثلة ذات جودة عالية. بمجرد أن يستنفد النموذج بيانات التدريب الجيدة، يتوقف التعلم عن التقدم. لا يمكن لأي قدر من المعالجة أن يصلح هذا الفجوة.

ماذا لو بدلاً من جمع البيانات المركزية، قمنا بتوزيعها؟ الآلاف من المساهمين يمدون أمثلة في وقت واحد إلى شبكة تعلم مشتركة. كل عقدة تتدرب محليًا، والنظام يتطور على مستوى العالم.

هذا هو المكان الذي تأتي فيه بروتوكولات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. فهي تعيد توصيل كيفية بناء الذكاء—تحويل جمع البيانات من مشكلة من أعلى إلى أسفل إلى عملية تعاونية ومتوافقة مع الحوافز. تتعلم الشبكة في كل مكان في آن واحد، دون أن تتوقف عند مصدر واحد.