去中心化 AI（DeAI）掀起智慧革命：從巨頭壟斷走向全球共創

如同中世歐洲的古騰堡印刷術曾打破知識由菁英掌控的壟斷，使廣大民眾擁有閱讀與書寫的能力，今日的「去中心化人工智慧（DeAI）」也正在重塑 AI 生態，重新定義智慧的「取得方式」與「應用權力」。以往集中在大型科技企業手中的 AI 平台與模型，正面臨由 DeAI 所引領的新技術潮流挑戰。

現今多數人工智慧系統採用封閉式架構，其演算法權重不公開，核心數據與運算流程更被視為企業資產機密。攤開來看，在這種模式下，少數公司決定了 AI 如何運作、服務誰人。但 DeAI 所主張的模式則完全不同，它從根本上改變了智慧生產、分配與管理的方式，在架構上強調公開、可參與與無需許可。

傳統封閉 AI 模型帶來的問題不勝枚舉，包括用戶難以介入的黑箱機制、演算法偏誤，以及導致冤假錯案的警界 AI 辨識系統等。這些爭議大多源於模型與資料由單一機構掌控。舉例而言，OpenAI 曾在 2025 年宣布放棄全面商業化，將組織轉型為非營利旗下的公益法人。這項舉措雖展示了維持公共利益的企圖，但同時也凸顯出企業治理結構與公共承諾之間的張力。

與此相對，去中心化 AI 則將「公用性」與「地方導向」視為核心。開發者能自在地在地端部屬模型，將當地語言與文化特性納入訓練資料。無需企業核准，他們就能創造契合特定需求的 AI 解決方案。例如，印度農民可透過具備當地方言能力的語音助理規劃作物生產；在獅子山，教師使用低數據的訊息機器人取得教學資源；而在瓜地馬拉，偏鄉母親則透過 AI 手機應用即時監測胎兒健康。這些案例無不展現，DeAI 讓原本被科技邊緣化的人群，成為創造與決策的主體。

更進一步降低門檻的是：開發 AI 工具已不再是專業人士的專利。透過圖形化介面或簡單教學，即使非開發人員也能設計初階 AI 代理工具；進階用戶則可自訂其核心功能與模型行為。不只有開發者投入此趨勢，企業界亦早已展現高度關注。零售業者使用小型模型進行供應鏈優化，企業內部資訊系統則與開源模型串連以加強效率。依照 DappRadar 的數據分析，去中心化 AI 應用的市場占有率增長快速，逐漸與 DeFi、鏈遊產業並列為主流分散式應用類型。

不過，DeAI 的發展仍伴隨不少爭議與挑戰。其中最大問題在於一致性不足與假訊息氾濫的風險。這其實與當年印刷術初生之際的質疑如出一轍：更多人可接觸文本，是否也將導致更多錯誤與混亂？歷史最終證明，文盲率下降與科學發展取代了這些擔憂。同理，DeAI 可透過透明模型設計、社群共識與規範框架，在維護開放的同時實現道德約束。

目前人工智慧領域的發展，正處於中央集權與地域自主兩大思維模式的激烈對立中。Anthropic 執行長達里奧·阿莫代伊（Dario Amodei）堅持集中化 AI 更具風險控管能力，並主張由企業主導的 AGI（通用人工智慧）開發模式；相反地，SingularityNET 創辦人本·戈策爾（Ben Goertzel）則認為，只有去中心化才能實現全球協作以及多樣性 AI，並強調 AI 的地方適應性才是真正的創新突破。這兩種路線不僅影響技術未來，更直接牽動各國的法規架構與市場設計。

AI 的主導權與使用權，正迎來重新定義的重要時刻。越來越多的開發者轉向開放平台，政府與公部門亦投資於符合本國主權原則的 AI 基礎建設。在科技巨擘無力顧及的區域，當地社群正主導模型設計與部署。人工智慧的角色，也從「為世界設計」逐漸轉變為「由世界設計」。

如果說第一次文藝復興普及了閱讀與書寫的自由，那麼這場以 DeAI 為核心的「第二次文藝復興」，則是將思考、運算與創造的能力分散至全球社群。未來的 AI 生態系如何建立，關鍵不再取決於少數公司的戰略，而仰賴我們每個人共同的選擇與投入——投資去中心化基礎設施、培育本地計畫、並打造人人皆可參與的智慧開發工具，將是這場革新的起點。