Semua industri semakin bergantung pada AI untuk dukungan operasi sehari-hari. Bahkan di ruang kripto, AI telah menjadi pendorong untuk adopsi. Namun, di balik permukaan, mekanisme yang menggerakkan AI sangat cacat, menciptakan bias dan diskriminasi dalam pengambilan keputusan. Jika dibiarkan, ini akan membatasi potensi teknologi dan merusak tujuannya di pasar kunci.
Ringkasan
Tindakan regulasi terhadap AI etis telah terhenti, meninggalkannya kepada industri untuk mengawasi sendiri pengambilan data, anotasi, dan keadilan — atau berisiko memperburuk bias sistemik.
Pelabelan data yang terdesentralisasi berbasis blockchain menawarkan transparansi dan kompensasi yang adil, terutama untuk kontributor yang kurang terwakili dan ekonomi yang sedang berkembang.
Pembayaran stablecoin memastikan imbalan yang adil secara global, mengubah anotasi data menjadi aliran pendapatan yang layak dan mampu bersaing dengan upah hidup lokal.
Dalam perlombaan senjata AI, data yang lebih baik berarti kinerja yang lebih baik, dan desentralisasi mengubah keragaman dari kewajiban moral menjadi keunggulan kompetitif.
Solusi untuk tantangan ini terletak pada blockchain. Memanfaatkan teknologi terdesentralisasi yang sama yang memungkinkan transparansi yang lebih besar dalam transaksi juga dapat memungkinkan keadilan yang lebih besar dalam bagaimana AI dibangun dan berfungsi.
Sumber bias
Bias AI berasal dari data dasar yang digunakan untuk menginformasikan teknologi. Data ini — yang dapat mencakup segala sesuatu mulai dari klip audio hingga konten tertulis — perlu 'diberi label' agar AI dapat memahami dan memproses informasi tersebut. Namun, studi menunjukkan bahwa hingga 38% data dapat mengandung bias yang mungkin memperkuat stereotip berdasarkan jenis kelamin atau ras.
Penelitian terbaru terus mengonfirmasi masalah ini. Misalnya, sebuah studi tahun 2024 tentang model pengenalan ekspresi wajah menemukan bahwa Marah salah diklasifikasikan sebagai Jijik 2,1 kali lebih sering pada wanita kulit hitam dibandingkan wanita kulit putih. Selain itu, tinjauan benchmark NIST tahun 2019 menentukan bahwa banyak algoritma pengenalan wajah komersial secara tidak akurat mengidentifikasi wajah kulit hitam atau Asia 10 hingga 100 kali lebih sering dibandingkan wajah kulit putih, menyoroti bagaimana dataset yang tidak seimbang menyebabkan tingkat kesalahan yang secara tidak proporsional lebih tinggi untuk kelompok yang terwakili lebih rendah.
Di sinilah diskusi tentang penggunaan AI secara 'etis' sering muncul. Sayangnya, topik ini sedang diprioritaskan lebih rendah melalui regulasi dan kepercayaan yang dirasakan bahwa pendekatan etis terhadap AI akan membatasi profitabilitas. Ini pada akhirnya berarti bahwa pengadaan dan pelabelan data AI secara etis tidak mungkin datang dari pemerintah dalam waktu dekat. Sektor ini harus mengawasi dirinya sendiri jika berharap untuk membangun keandalan jangka panjang.
Mendekentralisasi pengambilan data
Mengatasi bias AI memerlukan pengumpulan 'data perbatasan': dataset berkualitas tinggi dan beragam yang dibuat oleh individu nyata dari komunitas yang kurang terwakili, yang dapat menangkap nuansa yang secara konsisten terlewatkan oleh dataset warisan. Dengan melibatkan kontributor dari latar belakang yang bervariasi, dataset yang dihasilkan menjadi tidak hanya lebih inklusif tetapi juga lebih akurat. Blockchain menawarkan alat yang kuat dalam memajukan pendekatan ini.
Mengintegrasikan blockchain ke dalam proses anotasi data terdesentralisasi membantu memungkinkan dan memvalidasi kompensasi yang adil untuk kontributor. Ini membawa pelacakan penuh untuk setiap input data, memungkinkan atribusi yang jelas, pengawasan yang lebih baik terhadap aliran data, dan kontrol yang lebih ketat berdasarkan sensitivitas proyek tertentu. Transparansi ini memastikan bahwa data diperoleh secara etis, dapat diaudit, dan sesuai dengan standar regulasi, mengatasi masalah eksploitasi, ketidakonsistenan, dan opasitas yang telah lama ada dalam jalur data AI tradisional.
Menciptakan peluang
Kesempatan ini melampaui keadilan, karena pelabelan berbasis blockchain juga menciptakan potensi pertumbuhan yang kuat untuk ekonomi yang sedang berkembang. Pada tahun 2028, pasar anotasi data global diperkirakan akan mencapai $8,22 miliar. Namun, bahkan ini mungkin meremehkan potensi sebenarnya dari sektor ini, mengingat proliferasi cepat teknologi AI, kinerja yang kurang memuaskan dari data pelatihan sintetis, dan meningkatnya permintaan untuk data pelatihan berkualitas tinggi. Bagi para adopter awal, terutama di daerah dengan infrastruktur yang terbatas, ini merupakan kesempatan langka untuk membentuk lapisan kritis dari ekonomi AI sambil menghasilkan imbal hasil ekonomi yang berarti.
Perdebatan terus berlangsung tentang AI yang mencuri pekerjaan dari pekerja manusia, dengan beberapa berspekulasi bahwa sebanyak 800 juta pekerjaan bisa hilang. Pada saat yang sama, perusahaan akan semakin memprioritaskan dataset yang kuat untuk memastikan alat AI lebih unggul dibandingkan karyawan manusia, menciptakan ruang baru bagi individu untuk mendapatkan penghasilan melalui pelabelan data dan memungkinkan munculnya kekuatan regional baru di sektor layanan ini.
Pengembalian yang stabil
Menggunakan blockchain dalam pelabelan AI melampaui transparansi pembayaran. Memanfaatkan aset yang konsisten, seperti stablecoin, berarti bahwa pengguna akan mendapat kompensasi yang adil terlepas dari lokasi mereka.
Seringkali, peran yang memerlukan banyak tenaga kerja manual telah dialihkan ke pasar yang sedang berkembang, dengan perusahaan saling menekan harga untuk mendapatkan bisnis. Sementara proses warisan mungkin menghambat sektor-sektor mapan seperti manufaktur dan pertanian, lanskap baru dari pelabelan AI tidak perlu menjadi korban dari praktik tidak adil ini. Sistem pembayaran stablecoin pada akhirnya berarti kesetaraan di seluruh pasar, memberdayakan ekonomi yang sedang berkembang dengan aliran pendapatan yang dapat bersaing dengan upah hidup nasional mereka.
Menguntungkan dan adil
Mereka yang memiliki data terbaik akan memiliki AI terbaik. Sama seperti pasar keuangan yang dulunya bersaing hingga milidetik untuk koneksi internet yang lebih cepat, di mana bahkan penundaan kecil dapat diterjemahkan menjadi jutaan dalam keuntungan atau kerugian, AI sekarang bergantung pada kualitas data pelatihannya. Bahkan peningkatan akurasi yang modis dapat mendorong kinerja yang besar dan keuntungan ekonomi dalam skala besar, menjadikan dataset yang beragam dan terdesentralisasi sebagai medan pertempuran kritis berikutnya dalam rantai pasokan AI. Data adalah tempat di mana konvergensi web2 dan web3 dapat memiliki salah satu dampak terbesar dan paling segera, bukan melalui penggantian sistem warisan, tetapi dengan melengkapi dan meningkatkan mereka.
Web3 tidak diharapkan untuk menggantikan web2, tetapi untuk menjadi sukses, ia harus sepenuhnya merangkul integrasi dengan infrastruktur yang ada. Teknologi blockchain menawarkan lapisan yang kuat untuk meningkatkan transparansi data, jejak, dan atribusi, memastikan tidak hanya kualitas data tetapi juga kompensasi yang adil bagi mereka yang berkontribusi dalam penciptaannya. Ini adalah kesalahpahaman umum bahwa bisnis yang dipimpin oleh etika tidak dapat juga menguntungkan. Dalam perlombaan AI saat ini, permintaan untuk data yang lebih baik dan lebih representatif menciptakan kebutuhan komersial untuk bersumber dari komunitas beragam di seluruh dunia. Keberagaman bukan lagi sekadar kotak centang; itu adalah keuntungan kompetitif.
Bahkan ketika legislasi tertinggal atau mengesampingkan etika dalam AI, industri memiliki kesempatan untuk menetapkan standar mereka sendiri. Dengan data perbatasan di pusatnya, perusahaan AI tidak hanya dapat memastikan keadilan dan kepatuhan tetapi juga membuka peluang ekonomi baru bagi komunitas, berkontribusi pada masa depan teknologi cerdas.
Johanna Cabildo
Johanna Cabildo adalah CEO Data Guardians Network (D-GN), membawa latar belakang dinamis dalam investasi web3, adopsi NFT awal, dan konsultasi untuk usaha teknologi yang berkembang. Sebelumnya, Johanna memimpin proyek AI perusahaan di droppGroup untuk klien besar, termasuk Pemerintah Saudi, Saudi Aramco, dan Cisco, memberikan inovasi mutakhir untuk inisiatif yang diakui secara global. Dengan akar dalam teknologi, desain, perdagangan kripto, dan konsultasi strategis, Johanna adalah seorang pembangun otodidak yang didorong oleh rasa ingin tahu dan hasrat untuk menciptakan dampak. Dia berdedikasi untuk membangun jalur nyata ke teknologi canggih sehingga siapa pun, di mana pun, dapat berpartisipasi dan memiliki bagian dari masa depan. Di D-GN, dia fokus pada mendefinisikan kembali bagaimana privasi, AI, dan teknologi terdesentralisasi dapat bekerja sama untuk membuka pemberdayaan individu dan peluang ekonomi baru dalam ekonomi digital.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
AI bertemu blockchain: Input global memerlukan transparansi
Semua industri semakin bergantung pada AI untuk dukungan operasi sehari-hari. Bahkan di ruang kripto, AI telah menjadi pendorong untuk adopsi. Namun, di balik permukaan, mekanisme yang menggerakkan AI sangat cacat, menciptakan bias dan diskriminasi dalam pengambilan keputusan. Jika dibiarkan, ini akan membatasi potensi teknologi dan merusak tujuannya di pasar kunci.
Ringkasan
Solusi untuk tantangan ini terletak pada blockchain. Memanfaatkan teknologi terdesentralisasi yang sama yang memungkinkan transparansi yang lebih besar dalam transaksi juga dapat memungkinkan keadilan yang lebih besar dalam bagaimana AI dibangun dan berfungsi.
Sumber bias
Bias AI berasal dari data dasar yang digunakan untuk menginformasikan teknologi. Data ini — yang dapat mencakup segala sesuatu mulai dari klip audio hingga konten tertulis — perlu 'diberi label' agar AI dapat memahami dan memproses informasi tersebut. Namun, studi menunjukkan bahwa hingga 38% data dapat mengandung bias yang mungkin memperkuat stereotip berdasarkan jenis kelamin atau ras.
Penelitian terbaru terus mengonfirmasi masalah ini. Misalnya, sebuah studi tahun 2024 tentang model pengenalan ekspresi wajah menemukan bahwa Marah salah diklasifikasikan sebagai Jijik 2,1 kali lebih sering pada wanita kulit hitam dibandingkan wanita kulit putih. Selain itu, tinjauan benchmark NIST tahun 2019 menentukan bahwa banyak algoritma pengenalan wajah komersial secara tidak akurat mengidentifikasi wajah kulit hitam atau Asia 10 hingga 100 kali lebih sering dibandingkan wajah kulit putih, menyoroti bagaimana dataset yang tidak seimbang menyebabkan tingkat kesalahan yang secara tidak proporsional lebih tinggi untuk kelompok yang terwakili lebih rendah.
Di sinilah diskusi tentang penggunaan AI secara 'etis' sering muncul. Sayangnya, topik ini sedang diprioritaskan lebih rendah melalui regulasi dan kepercayaan yang dirasakan bahwa pendekatan etis terhadap AI akan membatasi profitabilitas. Ini pada akhirnya berarti bahwa pengadaan dan pelabelan data AI secara etis tidak mungkin datang dari pemerintah dalam waktu dekat. Sektor ini harus mengawasi dirinya sendiri jika berharap untuk membangun keandalan jangka panjang.
Mendekentralisasi pengambilan data
Mengatasi bias AI memerlukan pengumpulan 'data perbatasan': dataset berkualitas tinggi dan beragam yang dibuat oleh individu nyata dari komunitas yang kurang terwakili, yang dapat menangkap nuansa yang secara konsisten terlewatkan oleh dataset warisan. Dengan melibatkan kontributor dari latar belakang yang bervariasi, dataset yang dihasilkan menjadi tidak hanya lebih inklusif tetapi juga lebih akurat. Blockchain menawarkan alat yang kuat dalam memajukan pendekatan ini.
Mengintegrasikan blockchain ke dalam proses anotasi data terdesentralisasi membantu memungkinkan dan memvalidasi kompensasi yang adil untuk kontributor. Ini membawa pelacakan penuh untuk setiap input data, memungkinkan atribusi yang jelas, pengawasan yang lebih baik terhadap aliran data, dan kontrol yang lebih ketat berdasarkan sensitivitas proyek tertentu. Transparansi ini memastikan bahwa data diperoleh secara etis, dapat diaudit, dan sesuai dengan standar regulasi, mengatasi masalah eksploitasi, ketidakonsistenan, dan opasitas yang telah lama ada dalam jalur data AI tradisional.
Menciptakan peluang
Kesempatan ini melampaui keadilan, karena pelabelan berbasis blockchain juga menciptakan potensi pertumbuhan yang kuat untuk ekonomi yang sedang berkembang. Pada tahun 2028, pasar anotasi data global diperkirakan akan mencapai $8,22 miliar. Namun, bahkan ini mungkin meremehkan potensi sebenarnya dari sektor ini, mengingat proliferasi cepat teknologi AI, kinerja yang kurang memuaskan dari data pelatihan sintetis, dan meningkatnya permintaan untuk data pelatihan berkualitas tinggi. Bagi para adopter awal, terutama di daerah dengan infrastruktur yang terbatas, ini merupakan kesempatan langka untuk membentuk lapisan kritis dari ekonomi AI sambil menghasilkan imbal hasil ekonomi yang berarti.
Perdebatan terus berlangsung tentang AI yang mencuri pekerjaan dari pekerja manusia, dengan beberapa berspekulasi bahwa sebanyak 800 juta pekerjaan bisa hilang. Pada saat yang sama, perusahaan akan semakin memprioritaskan dataset yang kuat untuk memastikan alat AI lebih unggul dibandingkan karyawan manusia, menciptakan ruang baru bagi individu untuk mendapatkan penghasilan melalui pelabelan data dan memungkinkan munculnya kekuatan regional baru di sektor layanan ini.
Pengembalian yang stabil
Menggunakan blockchain dalam pelabelan AI melampaui transparansi pembayaran. Memanfaatkan aset yang konsisten, seperti stablecoin, berarti bahwa pengguna akan mendapat kompensasi yang adil terlepas dari lokasi mereka.
Seringkali, peran yang memerlukan banyak tenaga kerja manual telah dialihkan ke pasar yang sedang berkembang, dengan perusahaan saling menekan harga untuk mendapatkan bisnis. Sementara proses warisan mungkin menghambat sektor-sektor mapan seperti manufaktur dan pertanian, lanskap baru dari pelabelan AI tidak perlu menjadi korban dari praktik tidak adil ini. Sistem pembayaran stablecoin pada akhirnya berarti kesetaraan di seluruh pasar, memberdayakan ekonomi yang sedang berkembang dengan aliran pendapatan yang dapat bersaing dengan upah hidup nasional mereka.
Menguntungkan dan adil
Mereka yang memiliki data terbaik akan memiliki AI terbaik. Sama seperti pasar keuangan yang dulunya bersaing hingga milidetik untuk koneksi internet yang lebih cepat, di mana bahkan penundaan kecil dapat diterjemahkan menjadi jutaan dalam keuntungan atau kerugian, AI sekarang bergantung pada kualitas data pelatihannya. Bahkan peningkatan akurasi yang modis dapat mendorong kinerja yang besar dan keuntungan ekonomi dalam skala besar, menjadikan dataset yang beragam dan terdesentralisasi sebagai medan pertempuran kritis berikutnya dalam rantai pasokan AI. Data adalah tempat di mana konvergensi web2 dan web3 dapat memiliki salah satu dampak terbesar dan paling segera, bukan melalui penggantian sistem warisan, tetapi dengan melengkapi dan meningkatkan mereka.
Web3 tidak diharapkan untuk menggantikan web2, tetapi untuk menjadi sukses, ia harus sepenuhnya merangkul integrasi dengan infrastruktur yang ada. Teknologi blockchain menawarkan lapisan yang kuat untuk meningkatkan transparansi data, jejak, dan atribusi, memastikan tidak hanya kualitas data tetapi juga kompensasi yang adil bagi mereka yang berkontribusi dalam penciptaannya. Ini adalah kesalahpahaman umum bahwa bisnis yang dipimpin oleh etika tidak dapat juga menguntungkan. Dalam perlombaan AI saat ini, permintaan untuk data yang lebih baik dan lebih representatif menciptakan kebutuhan komersial untuk bersumber dari komunitas beragam di seluruh dunia. Keberagaman bukan lagi sekadar kotak centang; itu adalah keuntungan kompetitif.
Bahkan ketika legislasi tertinggal atau mengesampingkan etika dalam AI, industri memiliki kesempatan untuk menetapkan standar mereka sendiri. Dengan data perbatasan di pusatnya, perusahaan AI tidak hanya dapat memastikan keadilan dan kepatuhan tetapi juga membuka peluang ekonomi baru bagi komunitas, berkontribusi pada masa depan teknologi cerdas.
Johanna Cabildo
Johanna Cabildo adalah CEO Data Guardians Network (D-GN), membawa latar belakang dinamis dalam investasi web3, adopsi NFT awal, dan konsultasi untuk usaha teknologi yang berkembang. Sebelumnya, Johanna memimpin proyek AI perusahaan di droppGroup untuk klien besar, termasuk Pemerintah Saudi, Saudi Aramco, dan Cisco, memberikan inovasi mutakhir untuk inisiatif yang diakui secara global. Dengan akar dalam teknologi, desain, perdagangan kripto, dan konsultasi strategis, Johanna adalah seorang pembangun otodidak yang didorong oleh rasa ingin tahu dan hasrat untuk menciptakan dampak. Dia berdedikasi untuk membangun jalur nyata ke teknologi canggih sehingga siapa pun, di mana pun, dapat berpartisipasi dan memiliki bagian dari masa depan. Di D-GN, dia fokus pada mendefinisikan kembali bagaimana privasi, AI, dan teknologi terdesentralisasi dapat bekerja sama untuk membuka pemberdayaan individu dan peluang ekonomi baru dalam ekonomi digital.