web 2 是去中心化， AI 又变成中心化？

[4ever911]

现在的 AI 模型是基于目前互联网上采集的大数据，而这些数据是用户参与的结果，之前我们不管是用 search ，Quora ， 知乎，或者是去一些 reddit 类似论坛，或者 stackexchange 这样的社区，因为数据大部分是 UGC 产生，所以我们也能看到不同的观点和声音，可以很容易看到不同的角度和观点。

随着 AI 发展，可以预见到，search ，quora ，reddit 存在的意义越来越弱，后面 AI 通过和不同人的交互持续迭代学习，提供更准确（也可能是更偏见）的信息，但是这个时候，我们好像更难鉴别信息的准确醒或者偏见性，因为 AI 变成了中心，变成了标准，那这样话语权会更掌握在少数人手里？

[AoEiuV020JP]

web 3 才是去中心化，
你后面说的“AI 变成了中心”这和去中心化半毛钱关系都没有，

[wyntalgeer]

你把 AI 当成 AI ，就会觉得“中心化”
你把 AI 当个人，就会觉得大趋势还是去中心化

[sillydaddy]

我估计 AI 也不一定是中心化的，因为「去中心化」的个体集合意味着「差异」、「多样化」、「更多的探索」，更有利于 AI 的发展。就像人类一样，如果人类都是一套心智模版，那就不可能取得今天的成就，缺乏多样化的物种，是很容易被淘汰的。

即使把超越人类的人工智能考虑进来，多元化也是未来的一个基本图景: /t/998589

[iloveoovx]

你这问题属于典型 思而不学
至少也看看目前 ai landscape ，你上 reddit 总该知道 localllama 之类的 sub ，为什么有开源潮，为什么大公司还要做小模型；中心化和去中心都是方向，就像阴和阳，不存在抹除任何一边的可能

[wheat0r]

你把大模型搭在家里，这就是去中心了

[a88f5a9bbace]

去中心化是指多中心 并非没有中心。 决策自主下放更多。AI 只是资源中心化 非决策，AI 更多还是决策分散了，就是大家都可以基于 AI 做决策了。

[jaylee4869]

AI 像 OS 。内存看 context length ，CPU 是 reason 能力，硬盘类似参数，I/O 就是人类语言。

[cosette]

大模型现阶段本质上还是中心化，任何有用/好用的模型个人都是很难训练 or 部署的，未来可预见的时间内这依然是一项重资本投入的事情，在源头的大模型供给上很难做到去中心化。

DeepSeek 把相关的技术开源了，但并不是把训练模型需要的投入取消了，或者免费赠送了，你使用的是依然是 DeepSeek 提供的预训练好的模型，而有能力使用 DeepSeek 的技术的依然是头部的老玩家，个人用户能够部署的依然是蒸馏之后的小模型，有用吗？有点用，但大伙儿真正觉得牛逼的依然是那个满血的模型，而不是那些 toy-level 或者差不多的模型。

其次，本地部署模型似乎可以规避一部分审查和数据的泄露，但大模型的审查可以包含在模型的训练中，对于有期望应用大模型技术的商业公司来说，自行部署可以规避很多商业风险，对于个人用户来说，门槛依然很高，畅想每个人都能有自己的 AI assistant 的美好未来离得还很遥远。