Как исследователь с опытом работы в области искусственного интеллекта и технологии блокчейн, я твердо убежден, что продолжающийся юридический спор между Илоном Маском и OpenAI вызывает серьезную обеспокоенность по поводу истинных намерений коммерческих компаний, занимающихся искусственным интеллектом. Хотя трансформация OpenAI в организацию, ориентированную на прибыль, на первый взгляд может показаться привлекательной, ее чрезмерная ориентация на прибыль потенциально может привести к пагубным последствиям для конечных пользователей.
Илон Маск подал иск против OpenAI, обвинив компанию в отклонении от своей первоначальной миссии по созданию общего искусственного интеллекта (AGI) «на благо человечества». Карлос Э. Перес предполагает, что этот судебный иск потенциально может превратить OpenAI в следующую WeWork, что является отсылкой к известной технологической компании, которая столкнулась со значительными финансовыми и репутационными проблемами после периода быстрого роста.
В этом продолжающемся юридическом споре переход OpenAI к получению прибыли находится под пристальным вниманием. Тем не менее, чрезмерный акцент на финансовой выгоде корпорации может скрывать корыстные планы. Кроме того, этот акцент отвлекает от важных соображений для пользователей: обеспечения этической разработки ИИ и эффективной обработки данных.
Grok, детище Илона и конкурент ChatGPT, может получать доступ к «информации в реальном времени» из твитов. OpenAI в любом случае печально известен тем, что очищает данные, защищенные авторским правом, слева, справа и по центру. Теперь Google заключил сделку на 60 миллионов долларов на доступ к данным пользователей Reddit для обучения Gemini и Cloud AI.
Как криптоинвестор, я считаю, что простой поддержки проектов с открытым исходным кодом недостаточно для защиты интересов пользователей в криптопространстве. Вместо этого нам нужны механизмы, обеспечивающие подлинное согласие и справедливую компенсацию для лиц, участвующих в обучении крупных языковых моделей (LLM). Новые платформы, которые облегчают краудсорсинг данных для обучения ИИ, имеют важное значение для решения этой проблемы. Позже я углублюсь в эту тему.
Это в основном некоммерческая деятельность для пользователей.
Примерно 5,3 миллиарда человек во всем мире пользуются Интернетом, и около 93% этой огромной базы пользователей полагаются на централизованные платформы социальных сетей. Следовательно, разумно предположить, что значительная часть из примерно 147 миллиардов терабайт данных, сгенерированных онлайн в 2023 году, исходит от пользователей. По прогнозам, к 2025 году этот объем превысит 180 миллиардов терабайт.
Хотя этот огромный сбор данных или «общедоступная информация» значительно способствует обучению и развитию ИИ, пользователи часто не могут извлечь из этого существенных преимуществ. Им не хватает контроля и истинного владения используемыми данными. Распространенный метод согласия, даваемый через кнопку «Я согласен», в лучшем случае сомнительный, а в худшем — граничащий с принуждением. Вместо этого мы должны стремиться к более прозрачным и значимым способам, позволяющим пользователям понимать и контролировать использование их информации.
Как аналитик данных, я пришел к выводу, что точно так же, как нефть стала ценным ресурсом для промышленности, данные играют аналогичную роль в современной цифровой экономике. Однако важно отметить, что нынешняя динамика власти в отношении владения данными смещена в сторону крупных технологических компаний.
В свете превращения блокчейнов в основополагающую технологию распространения и аутентификации данных, мы достигли захватывающего времени для пользователей. Важно отметить, что современные компании, занимающиеся искусственным интеллектом, отдают приоритет этим решениям для повышения производительности, экономии средств и, прежде всего, улучшения благосостояния человечества.
Краудсорсинг данных для этического обучения искусственному интеллекту
Модель Web2 «чтение-запись-доверие» предполагает, что субъекты и заинтересованные стороны будут вести себя альтруистично. Однако, как заметил Дэвид Юм много веков назад, людьми в первую очередь движут их собственные интересы.
В модели Web3, которая характеризуется принципом «чтение-запись-владение», я использую такие технологии, как блокчейн и криптография, чтобы гарантировать, что ни один отдельный участник децентрализованной сети не сможет действовать злонамеренно или обманным путем. Крис глубоко углубляется в эту концепцию в своей книге.
Как криптоинвестор, я считаю, что технологический стек web3 фундаментально отличается от традиционных технологических систем. Он управляется сообществом и контролируется пользователями, что позволяет людям вернуть себе контроль над своими цифровыми активами и данными. Эта технология предоставляет нам инструменты для безопасного хранения и управления нашей финансовой, социальной, творческой и другими типами информации.
В последнее время появились достижения в области методов конфиденциальности и безопасности, таких как доказательства с нулевым разглашением (zkProofs) и многосторонние вычисления (MPC). Эти инновации предлагают новые решения для проверки, обмена и контроля данных, позволяя сторонам удостоверять факты без раскрытия основной информации.
С точки зрения развития искусственного интеллекта (ИИ) эти обширные возможности значительны. В настоящее время можно получить достоверные данные, не полагаясь на централизованных поставщиков или проверяющих. Однако что действительно отличает web3, так это его децентрализованная и свободная от посредников структура, которая обеспечивает прямое взаимодействие между производителями данных, а именно пользователями, и проектами ИИ, нуждающимися в их данных для обучения моделей.
Как аналитик, я бы сказал это так: устранение необходимости в «доверенных посредниках» и «контролерах» приводит к существенной экономии средств. Кроме того, эта настройка позволяет проектам напрямую вознаграждать пользователей за их вклад и усилия. Пользователи могут воспользоваться такими возможностями, как запись сценариев на своем родном диалекте или идентификация и классификация объектов, зарабатывая взамен криптовалюты. Эти микрозадачи включают в себя такие задачи, как распознавание и маркировка изображений, сортировка неструктурированных данных и многое другое.
Вместо «Компании, с другой стороны, могут создавать более точные модели, используя высококачественные данные, проверенные людьми в процессе, и по справедливой цене. Это беспроигрышный вариант», вы могли бы сказать:
Развития снизу вверх, а не просто открытый исходный код
В своей нынешней форме традиционные структуры в значительной степени отдают предпочтение отдельным лицам и сообществам пользователей, что делает концепцию открытого исходного кода бессмысленной в этом контексте. Значительное преобразование существующих бизнес-моделей и методов обучения имеет важное значение для содействия развитию этического искусственного интеллекта (ИИ).
Переход от централизованных иерархических структур к децентрализованным процессам участия является более эффективным подходом. Также крайне важно построить систему, основанную на заслугах и ценности, отдавая приоритет собственности, автономии и командной работе. В этом контексте справедливое распределение ресурсов ведет к большему процветанию, а не к накоплению как можно большего количества.
Интересно, что эти системы принесут значительные преимущества крупным корпорациям, а также малым предприятиям и отдельным пользователям. Фактически, первоклассные данные, разумные цены и точные модели искусственного интеллекта необходимы для всех сторон.
Как отраслевой аналитик, я твердо убежден, что при наличии нынешних стимулов в наших коллективных интересах адаптировать и интегрировать модели нового века. Приверженность устаревшим методам и узким результатам может принести краткосрочные выгоды, но они не поддержат нас в долгосрочной перспективе, поскольку будущее предъявляет новые и отличные требования по сравнению с прошлым.
Уильям Симонин — председатель Ta-da, рынка данных искусственного интеллекта, который использует блокчейн для геймификации проверки данных. Ранее он около шести лет работал инженером-программистом и исследователем в Министерстве обороны Франции, а также в Ассоциации безопасности Epitech Nancy, будучи ее президентом, а затем профессором функционального программирования. Он французский предприниматель и соучредитель нескольких компаний в области искусственного интеллекта, технологий и криптовалют.
Смотрите также
- Будущее GME: прогнозы цены на криптовалюту GME
- Будущее ApeX: прогнозы цены на криптовалюту APEX
- Будущее Degen (Base): прогнозы цены на криптовалюту DEGEN
- Будущее Popcat: прогнозы цены на криптовалюту POPCAT
- Будущее PepeFork: прогнозы цены на криптовалюту PORK
- Будущее PUPS (Ordinals): прогнозы цены на криптовалюту PUPS
- Будущее MINATIVERSE: прогнозы цены на криптовалюту MNTC
- Будущее PacMoon: прогнозы цены на криптовалюту PAC
- Будущее ARK: прогнозы цены на криптовалюту ARK
- Лидеры роста и падения
2024-05-25 16:54