Раскрытие: взгляды и мнения, выраженные здесь, относятся исключительно к автору и не представляют взгляды и мнения Crypto.news.
Все отрасли становятся все более зависящими от ИИ для поддержки повседневной деятельности. Даже в крипто -пространстве ИИ был водителем для усыновления. Однако под поверхностью механика, которая питает ИИ, сильно ошибочна, создавая предвзятость и дискриминацию в принятии решений. Оставаясь без присмотра, это ограничит потенциал технологии и подрывает ее цель на ключевых рынках.
- Нормативные действия по этическому ИИ остановились, оставив его в отрасли для самостоятельного поиска данных, аннотаций и справедливости и справедливости — или риска, усугубляющего системное предвзятость.
- Децентрализованная маркировка данных на основе блокчейна предлагает как прозрачность, так и справедливую компенсацию, особенно для недопредставленных участников и развивающихся стран.
- Платежи для стаблеки обеспечивают справедливые вознаграждения во всем мире, превращая аннотацию данных в жизнеспособный поток дохода, способный конкурировать с местной заработной платой.
- В гонке AI Arms, лучшие данные означают лучшую производительность, а децентрализация превращает разнообразие от морального обязательства в конкурентное преимущество.
Решение этой проблемы заключается в блокчейне. Использование той же децентрализованной технологии, которая обеспечивает большую прозрачность в транзакциях, также может обеспечить повышение справедливости в том, как создан и работает ИИ.
Источник предвзятости
Предвзятость ИИ проистекает из основных данных, которые используются для информирования технологии. Эти данные, которые могут включать в себя все, от аудио -клипов до письменного контента, должны быть «помечены», чтобы ИИ мог понять и обрабатывать информацию. Тем не менее, исследования показали, что до 38% данных могут удерживать смещения, которые могут укрепить стереотипы на основе пола или расы.
Более поздние исследования продолжают подтверждать проблему. Например, исследование моделей распознавания экспрессии в 2024 году показало, что Злость был неправильно классифицирован как Отвращение 2,1 раза чаще у чернокожих женщин, чем у белых женщин. Кроме того, обзор NIST в 2019 году определил, что многие коммерческие алгоритмы распознавания лиц, неточно идентифицированные черными или азиатскими лицами в 10-100 раз чаще, чем белые лица, подчеркивая, как искаженные наборы данных приводят к непропорционально более высоким показателям ошибок для недопредставленных групп.
Именно здесь обсуждаются «этически» с использованием ИИ, часто выходят на первый план. К сожалению, эта тема разбивается посредством регулирования и предполагаемого убеждения, что этический подход к ИИ ограничит прибыльность. В конечном итоге это означает, что этически поставленные и маркировка данных ИИ вряд ли поступят от правительств в ближайшее время. Сектор должен полиция, если он надеется установить давнюю надежность.
Децентрализация поиска данных
Преодоление предвзятости ИИ требует поиска «пограничных данных»: высококачественных, разнообразных наборов данных, созданных реальными людьми из недопредставленных сообществ, которые могут захватить нюансы, которые постоянно упускают унаследованные наборы данных. Привлекая участников из разнообразных фонов, полученные наборы данных становятся не только более инклюзивными, но и более точными. Blockchain предлагает мощный инструмент для продвижения этого подхода.
Интеграция блокчейна в децентрализованный процесс аннотации данных помогает обеспечить и подтвердить справедливую компенсацию для участников. Он привносит полную прослеживаемость для каждого ввода данных, обеспечивая четкую атрибуцию, лучший контроль над потоками данных и более строгие элементы управления на основе чувствительности данного проекта. Эта прозрачность гарантирует, что данные являются этически искаженными, проверенными и согласованными с регулирующими стандартами, решающие давние проблемы эксплуатации, несоответствия и непрозрачности в традиционных конвейерах по данным искусственного интеллекта.
Создание возможностей
Возможность выходит за рамки справедливости, поскольку маркировка на основе блокчейна также создает мощный потенциал роста для развивающейся экономики. К 2028 году ожидается, что мировой рынок аннотации данных достигнет 8,22 млрд. Долл. США. Тем не менее, даже это может недооценить истинный потенциал сектора, учитывая быстрое пролиферацию технологий ИИ, непредвиденные показатели синтетических данных обучения и растущий спрос на высококачественные данные обучения. Для ранних последователей, особенно в регионах с ограниченной существующей инфраструктурой, это дает редкую возможность сформировать критический слой экономики ИИ, при этом получая значимую экономическую прибыль.
Дебаты по -прежнему бурлируют по поводу того, что ИИ крадет рабочие места у человеческих работников, и некоторые спекулируют, что целых 800 миллионов рабочих мест могут быть потеряны. В то же время предприятия будут все чаще расставлять приоритеты в надежных наборах данных, чтобы обеспечить опережать сотрудников искусственного интеллекта, создавая новое пространство для людей, чтобы получать доход посредством маркировки данных и обеспечения роста новых региональных энергетических домов в этом секторе услуг.
Стабильное возвращение
Использование блокчейна в маркировке искусственного интеллекта выходит за рамки прозрачности оплаты. Использование последовательного актива, такого как стаб -эпохи, означает, что пользователи будут справедливо компенсированы независимо от их местоположения.
Слишком часто ручные роли были переданы на аутсорсинг на развивающиеся рынки, причем компании подрывают друг друга, чтобы получить бизнес. В то время как устаревшие процессы могут сдерживать установленные сектора, такие как производство и сельское хозяйство, новой ландшафт маркировки искусственного интеллекта не должен стать жертвой этой несправедливой практики. Система платежей в стаб -эконом в конечном итоге означает равенство на разных рынках, расширяя возможности развивающихся стран с помощью потока дохода, который может конкурировать с их национальной заработной платой.
Прибыльный и справедливый
Те, у кого лучшие данные, будут лучший ИИ. Подобно тому, как финансовые рынки когда -то соревновались в миллисекунде за более быстрые интернет -соединения, где даже крошечные задержки, переведенные в миллионы в результате прибыли или убытков, ИИ теперь зависит от качества своих учебных данных. Даже скромные улучшения в точности могут стимулировать масштабные и экономические преимущества в масштабе, что делает различные децентрализованные наборы данных следующим критическим полем битвы в цепочке поставок искусственного интеллекта. Данные — это то, где конвергенция Web2 и Web3 может иметь одно из самых больших и самых непосредственных воздействий, не посредством вытеснения устаревших систем, а за счет дополнения и улучшения их.
Web3 не ожидается заменить Web2, но, чтобы стать успешным, он должен полностью принять интеграцию с существующей инфраструктурой. Технология блокчейна предлагает мощный уровень для повышения прозрачности данных, отслеживания и атрибуции, обеспечивая не только качество данных, но и справедливую компенсацию для тех, кто вносит свой вклад в его создание. Это распространенное заблуждение, что бизнес под руководством этики также не может быть прибыльным. В сегодняшней гонке искусственного интеллекта спрос на лучшие, более репрезентативные данные создает коммерческий императив для источника из различных сообществ по всему миру. Разнообразие больше не является флажком; Это конкурентное преимущество.
Несмотря на то, что законодательство отстает или деприоритизирует этику в ИИ, отрасль имеет шанс установить свои собственные стандарты. Благодаря пограничным данным в основе, компании ИИ могут не только обеспечить справедливость и соответствие, но и разблокировать новые экономические возможности для сообществ, способствуя будущему интеллектуальных технологий.
Джоанна Кабильдо является генеральным директором сети данных Guardians (D-GN), обеспечивая динамический опыт работы в инвестициях Web3, раннее принятие NFT и консультирование для новых технологических предприятий. Ранее Йоханна возглавляла проекты AI Enterprise AI в Droppgroup для крупных клиентов, включая правительство Саудовской Аравии, Саудовскую Арамко и Cisco, предоставляя передовые инновации в глобально признанные инициативы. Благодаря корням в области технологий, дизайна, крипто-торговой торговли и стратегического консалтинга, Джоанна-строитель самоучки, управляемый любопытством и страстью к созданию воздействия. Она посвящена развитию реальных настройки в передовые технологии, чтобы любой, где угодно, мог участвовать и владеть кусочком будущего. В D-GN она фокусируется на переопределении того, как конфиденциальность, ИИ и децентрализованные технологии могут работать вместе, чтобы разблокировать как расширение индивидуальных прав и возможностей, так и новые экономические возможности в цифровой экономике.
