首頁 > 網路3.0 > 去中心化:值得信賴的人工智慧的關鍵

去中心化:值得信賴的人工智慧的關鍵

DDD
發布: 2024-11-08 21:32:16
原創
364 人瀏覽過

在最近的 SlateCast 節目中,OORT 創始人兼首席執行官 Max Li 與 CryptoSlate 的主編 Liam “Akiba” Wright 和首席執行官 Nate Whitehill 一起討論了人工智能 (AI) 去中心化的變革潛力。

去中心化:值得信賴的人工智慧的關鍵

在最近的SlateCast 節目中,OORT 創始人兼首席執行官Max Li 與CryptoSlate 的主編Liam “Akiba” Wright 和首席執行官Nate Whitehill 一起討論了人工智能(AI) 去中心化的變革潛力。隨著人工智慧系統越來越多地融入日常生活,OORT 的區塊鏈驅動的資料基礎設施旨在解決人們對透明度、隱私和道德日益增長的擔憂。

去中心化:值得信賴的人工智慧的關鍵

在討論開始時,Max Li 強調了透明度在建立人工智慧系統信任方面的關鍵作用。 「如果你想建立對人工智慧的信任,透明度是關鍵,」他解釋道。然而,像 Google Cloud 和 Amazon Web Services (AWS) 這樣的中心化平台由於其封閉的基礎設施而限制了透明度。

OORT的去中心化資料雲旨在透過使用區塊鏈來應對這項挑戰,以確保資料收集和儲存過程是開放且可驗證的。

「在 OORT,我們希望確保資料收集過程透明且可訪問,以便使用者可以信任正在開發的人工智慧模型。」

解決隱私和道德挑戰

李解釋了OORT 的去中心化儲存如何確保資料完整性並防止未經授權的修改,因此強調了集中式人工智慧系統經常引起隱私問題,因為使用者對其資料的使用方式幾乎沒有控制權。

「儲存在集中式系統中的資料可以在使用者不知情的情況下被操縱。去中心化的方法確保不可能在不留下痕跡的情況下進行篡改。」他解釋道。

人工智慧的道德影響是另一個主要關注點,李建議去中心化的生態系統可以支援「審計人工智慧」的發展,其中獨立代理評估各種人工智慧模型的道德合規性。

「想像一個由全球社區開發的審計 AI 代理,它可以評估 AI 模型的道德標準 - 類似於 Linux 的協作構建方式,」他提議。

開放人工智慧基礎設施的需求

李認為,封閉的人工智慧系統無法完全解決行業的透明度和道德挑戰,因為即使像 OpenAI 這樣的主要人工智慧專案仍然依賴集中式平台進行培訓和部署。

「如果你想要真正開放的人工智慧,你就不能在谷歌雲或AWS等封閉平台上建立它。這就是我們建立 OORT 來支援開源 AI 的原因。」他解釋道。

透過其區塊鏈支援的基礎設施,OORT 使用戶能夠保持對其數據的控制並驗證其真實性。這種開放的基礎設施與傳統的人工智慧模型形成鮮明對比,在傳統的人工智慧模型中,資料所有權和操作仍然是有爭議的問題。

協作與社群驅動創新的願景

Max 設想了一個未來,像 OORT 這樣的去中心化平台將協作創建一個基於信任的人工智慧系統網路。透過融入開源原則,該平台鼓勵全球為人工智慧開發做出貢獻,同時保持透明度。

「去中心化人工智慧基礎設施有潛力將開發人員、研究人員和使用者聚集在一起,建立更好、更道德的系統,」李說。

他也強調,去中心化模式將使使用者能夠直接影響人工智慧的發展。透過確保透明地收集和管理數據,個人可以積極參與塑造他們使用的人工智慧工具。

區塊鏈與人工智慧的未來

談話結束時,Max 反思了區塊鏈與人工智慧結合的變革潛力。他預測,隨著用戶要求人工智慧系統承擔更多責任,去中心化基礎設施將變得越來越重要。

「最終,我們將看到一個去中心化平台網路協同工作,以支持建立在信任和透明度基礎上的人工智慧,」他說。

Max Li 的 SlateCast 節目深入探討了去中心化和區塊鏈技術如何重塑人工智慧的未來。隨著道德問題的成長和對開放系統的需求的增加,區塊鏈和人工智慧的交叉點很可能成為未來幾年最重要的創新領域之一。

劇集主持人

利亞姆·賴特

利亞姆·賴特 (Liam Wright) 也被稱為“Akiba”,是一名記者、播客製作人兼 CryptoSlate 的主編。

內特懷特希爾

Nate Whitehill 是一位擁有近二十年 Web 應用程式開發經驗的科技創業家,在 2015 年發現比特幣後就投身於數位資產領域。

最新劇集

Sunny Aggarwal 與 Polaris 無縫跨鏈交易的願景

加密新銀行的崛起:Nikolai Denisenko 談 Brighty 的使命

徹底改變生物技術:Paul Kohlhaas 討論去中心化科學和開放式創新

Mysten Labs 共同創辦人表示 Sui 的目標是成為「網路協調層」

以上是去中心化:值得信賴的人工智慧的關鍵的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

相關標籤:
來源:php.cn
本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn
熱門教學
更多>
最新下載
更多>
網站特效
網站源碼
網站素材
前端模板