Here are a few suggestions:

Distributed training: Instead of training a model on a single server, break the training process into smaller parts and distribute them across multiple server rooms connected via the internet. This can reduce the computational load on any one machine and make the process more resilient to individual machine failure.

Federated learning: Use federated learning, a decentralized approach to training machine learning models, where each server room trains a local version of the model on its own data and periodically aggregates the updates with a central server to produce a global model. This minimizes the need to share sensitive data across different entities, as each server room retains control over its own data.

Blockchain-based consensus: Use blockchain technology to create a decentralized consensus mechanism for controlling access to training data and models. This can ensure that the right incentives are aligned for contributing to the training process and help prevent the abuse of sensitive information.

Decentralized data marketplace: Create a decentralized data marketplace where data owners can sell access to their data to AI developers, who can then use it to train models. This can incentivize data owners to contribute their data while also helping to minimize data privacy concerns.

Encrypted computation: Use encrypted computation techniques, such as homomorphic encryption, to perform machine learning computations on encrypted data. This can help protect sensitive information while still allowing models to be trained and run on decentralized servers.

These are just a few examples of how to create a decentralized system for training and running AI models. By distributing the computational load and using decentralized consensus mechanisms, it is possible to minimize externalities and reduce the risk of alignment and incentive issues.
ต่อไปนี้เป็นคำแนะนำบางส่วน: การฝึกอบรมแบบกระจาย: แทนที่จะฝึกอบรมโมเดลบนเซิร์ฟเวอร์เครื่องเดียว ให้แบ่งกระบวนการฝึกอบรมออกเป็นส่วนเล็กๆ และกระจายไปยังห้องเซิร์ฟเวอร์หลายห้องที่เชื่อมต่อผ่านอินเทอร์เน็ต วิธีนี้จะช่วยลดภาระในการคำนวณบนเครื่องใดเครื่องหนึ่ง และทำให้กระบวนการมีความยืดหยุ่นมากขึ้นต่อความล้มเหลวของเครื่องแต่ละเครื่อง การเรียนรู้แบบสหพันธรัฐ: ใช้การเรียนรู้แบบสหพันธรัฐ ซึ่งเป็นแนวทางแบบกระจายอำนาจเพื่อฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยที่ห้องเซิร์ฟเวอร์แต่ละห้องจะฝึกฝนโมเดลเวอร์ชันภายในเครื่องด้วยข้อมูลของตัวเอง และรวมการอัปเดตเป็นระยะกับเซิร์ฟเวอร์กลางเพื่อสร้างโมเดลระดับโลก สิ่งนี้จะช่วยลดความจำเป็นในการแบ่งปันข้อมูลที่ละเอียดอ่อนระหว่างเอนทิตีต่างๆ เนื่องจากห้องเซิร์ฟเวอร์แต่ละห้องยังคงควบคุมข้อมูลของตนเองได้ ฉันทามติบนบล็อกเชน: ใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อสร้างกลไกฉันทามติแบบกระจายอำนาจเพื่อควบคุมการเข้าถึงข้อมูลและแบบจำลองการฝึกอบรม สิ่งนี้สามารถรับประกันได้ว่าสิ่งจูงใจที่ถูกต้องนั้นสอดคล้องกันสำหรับการมีส่วนร่วมในกระบวนการฝึกอบรม และช่วยป้องกันการใช้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในทางที่ผิด ตลาดข้อมูลแบบกระจายอำนาจ: สร้างตลาดข้อมูลแบบกระจายอำนาจที่เจ้าของข้อมูลสามารถขายการเข้าถึงข้อมูลของตนให้กับนักพัฒนา AI ซึ่งจากนั้นจะสามารถใช้เพื่อฝึกโมเดลได้ สิ่งนี้สามารถจูงใจเจ้าของข้อมูลให้มีส่วนร่วมในข้อมูลของตนในขณะเดียวกันก็ช่วยลดความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลให้เหลือน้อยที่สุด การคำนวณที่เข้ารหัส: ใช้เทคนิคการคำนวณที่เข้ารหัส เช่น การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิก เพื่อทำการคำนวณการเรียนรู้ของเครื่องกับข้อมูลที่เข้ารหัส วิธีนี้สามารถช่วยปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในขณะที่ยังคงอนุญาตให้โมเดลต่างๆ ได้รับการฝึกฝนและทำงานบนเซิร์ฟเวอร์แบบกระจายอำนาจ นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของวิธีสร้างระบบกระจายอำนาจสำหรับการฝึกอบรมและการรันโมเดล AI ด้วยการกระจายโหลดการคำนวณและใช้กลไกฉันทามติแบบกระจายอำนาจ จึงสามารถลดผลกระทบภายนอกให้เหลือน้อยที่สุด และลดความเสี่ยงในการจัดตำแหน่งและปัญหาแรงจูงใจ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence