Все отрасли становятся все более зависимыми от ИИ для поддержки повседневной деятельности. Даже в криптопространстве ИИ стал движущей силой для принятия. Однако под поверхностью механизмы, которые управляют ИИ, серьезно несовершенны, создавая предвзятость и дискриминацию в его принятии решений. Если оставить это без внимания, это ограничит потенциал технологии и подорвет ее цель на ключевых рынках.
Резюме
Регулирование в области этичного ИИ остановилось, оставив отрасли самообслуживание в вопросах получения данных, аннотирования и справедливости — или рискуя усугубить системные предвзятости.
Базированная на блокчейне, децентрализованная маркировка данных предлагает как прозрачность, так и справедливую компенсацию, особенно для недопредставленных участников и развивающихся экономик.
Платежи на основе стейблкоинов обеспечивают справедливые вознаграждения по всему миру, превращая аннотирование данных в жизнеспособный источник дохода, способный конкурировать с местными прожиточными зарплатами.
В гонке вооружений ИИ лучшие данные означают лучшую производительность, а децентрализация превращает разнообразие из 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 повышенную справедливость в том, как создается и работает ИИ.
Источник предвзятости
Предвзятость ИИ возникает из исходных данных, используемых для информирования технологии. Эти данные — которые могут включать все, от аудиозаписей до письменного контента — необходимо «маркировать», чтобы ИИ мог понять и обработать информацию. Однако исследования показывают, что до 38% данных могут содержать предвзятости, которые могут укреплять стереотипы на основе пола или расы.
Более недавние исследования продолжают подтверждать проблему. Например, исследование 2024 года моделей распознавания лиц, проведенное с использованием выражений, показало, что Гнев неверно классифицировался как Отвращение в 2,1 раза чаще у чернокожих женщин, чем у белых женщин. Кроме того, обзор эталонов NIST 2019 года показал, что многие коммерческие алгоритмы распознавания лиц неверно идентифицировали чернокожие или азиатские лица в 10-100 раз чаще, чем белые лица, подчеркивая, как искаженные наборы данных приводят к непропорционально более высоким уровням ошибок для недостаточно представленных групп.
Здесь обсуждения о «этичном» использовании ИИ часто выходят на первый план. К сожалению, эта тема становится менее приоритетной из-за регулирования и восприятия того, что этический подход к ИИ ограничит прибыльность. Это в конечном итоге означает, что этическое получение и маркировка данных ИИ вряд ли будут исходить от правительств в ближайшее время. Сектор должен сам себя контролировать, если он надеется установить долговременную надежность.
Децентрализация источников данных
Преодоление предвзятости ИИ требует использования «фронтальных данных»: высококачественных, разнообразных наборов данных, созданных реальными людьми из недостаточно представленных сообществ, которые могут уловить нюансы, которые устаревшие наборы данных постоянно упускают. Привлекая участников из разных слоев общества, полученные наборы данных становятся не только более инклюзивными, но и более точными. Блокчейн предлагает мощный инструмент для продвижения этого подхода.
Интеграция блокчейна в децентрализованный процесс аннотирования данных помогает обеспечить и подтвердить справедливую компенсацию для участников. Это обеспечивает полную отслеживаемость каждого ввода данных, позволяя четко указывать авторство, лучше контролировать потоки данных и осуществлять более строгий контроль в зависимости от чувствительности конкретного проекта. Эта прозрачность гарантирует, что данные этично получены, подлежат аудиту и соответствуют нормативным стандартам, что решает давние проблемы эксплуатации, несоответствия и непрозрачности в традиционных конвейерах данных ИИ.
Создание возможностей
Возможности выходят за рамки справедливости, так как основанное на блокчейне маркирование также создает мощный потенциал роста для развивающихся экономик. К 2028 году глобальный рынок аннотации данных ожидается на уровне 8,22 миллиарда долларов. Однако даже это может недооценивать истинный потенциал сектора, учитывая быстрое распространение технологий ИИ, неудовлетворительную эффективность синтетических обучающих данных и растущий спрос на высококачественные обучающие данные. Для ранних последователей, особенно в регионах с ограниченной существующей инфраструктурой, это представляет собой редкую возможность сформировать критический слой экономики ИИ, одновременно генерируя значительные экономические доходы.
Дебаты о том, что ИИ крадет рабочие места у людей, продолжаются, и некоторые предполагают, что может быть потеряно до 800 миллионов рабочих мест. В то же время предприятия будут все больше придавать значение надежным наборам данных, чтобы гарантировать, что инструменты ИИ превосходят человеческих сотрудников, создавая новое пространство для людей, чтобы зарабатывать доход через маркировку данных и позволяя возникать новым региональным державам в этом секторе услуг.
Стабильная доходность
Использование блокчейна в маркировке ИИ выходит за пределы прозрачности платежей. Использование стабильного актива, такого как стейблкоин, означает, что пользователи будут справедливо вознаграждены независимо от их местоположения.
Слишком часто роли, требующие много ручного труда, были переданы на аутсорсинг в развивающиеся рынки, при этом компании снижают цены друг под друга, чтобы получить бизнес. Хотя устаревшие процессы могут сдерживать такие установленные сектора, как производство и сельское хозяйство, новая сфера маркировки ИИ не должна становиться жертвой этой несправедливой практики. Система платежей в стейблкоинах в конечном итоге означает равенство на рынках, предоставляя развивающимся экономикам источник дохода, который может соперничать с их национальной минимальной заработной платой.
Прибыльно и справедливо
Те, у кого лучшие данные, будут иметь лучший ИИ. Так же, как финансовые рынки когда-то конкурировали до миллисекунды за более быстрые интернет-соединения, где даже небольшие задержки превращались в миллионы выигрышей или потерь, ИИ теперь зависит от качества своих обучающих данных. Даже скромные улучшения в точности могут привести к огромной производительности и экономическим преимуществам в масштабе, делая разнообразные, децентрализованные наборы данных следующим критически важным полем битвы в цепочке поставок ИИ. Данные — это место, где слияние web2 и web3 может оказать одно из самых больших и немедленных воздействий, не вытесняем старые системы, а дополняя и улучшая их.
Web3 не должен заменить web2, но для достижения успеха он должен полностью интегрироваться с существующей инфраструктурой. Технология блокчейн предлагает мощный уровень для повышения прозрачности данных, отслеживаемости и атрибуции, обеспечивая не только качество данных, но и справедливую компенсацию для тех, кто участвует в их создании. Распространенное заблуждение, что бизнес, ориентированный на этику, не может быть прибыльным. В сегодняшней гонке ИИ спрос на лучшие, более представительные данные создает коммерческий императив для получения данных из разнообразных сообществ по всему миру. Разнообразие больше не является галочкой; это конкурентное преимущество.
Даже когда законодательство отстает или приоритизирует этику в ИИ, у индустрии есть возможность установить свои собственные стандарты. С данными на переднем крае в центре, компании ИИ могут не только обеспечить справедливость и соблюдение норм, но и открыть новые экономические возможности для сообществ, способствуя будущему интеллектуальных технологий.
Йоханна Кабильдо является CEO Data Guardians Network (D-GN), обладая динамичным опытом в инвестициях в web3, раннем принятии NFT и консультировании по вопросам новых технологий. Ранее Йоханна руководила проектами по искусственному интеллекту для крупных клиентов в droppGroup, включая правительство Саудовской Аравии, Saudi Aramco и Cisco, предоставляя передовые инновации для широко известных инициатив. С корнями в технологиях, дизайне, криптотрейдинге и стратегическом консультировании, Йоханна является самоучкой, движимой любопытством и страстью к созданию воздействия. Она предана делу создания реальных путей доступа к передовым технологиям, чтобы любой желающий, где бы он ни находился, мог участвовать в будущем и владеть его частью. В D-GN она сосредотачивается на переосмыслении того, как приватность, AI и децентрализованные технологии могут работать вместе для разблокировки как индивидуальной силы, так и новых экономических возможностей в цифровой экономике.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Искусственный интеллект встречает блокчейн: глобальный ввод требует прозрачности
Все отрасли становятся все более зависимыми от ИИ для поддержки повседневной деятельности. Даже в криптопространстве ИИ стал движущей силой для принятия. Однако под поверхностью механизмы, которые управляют ИИ, серьезно несовершенны, создавая предвзятость и дискриминацию в его принятии решений. Если оставить это без внимания, это ограничит потенциал технологии и подорвет ее цель на ключевых рынках.
Резюме
Решение этой проблемы заключается в блокчейне. Использование той же децентрализованной технологии, которая обеспечивает большую прозрачность в транзакциях, также может обеспечить повышенную справедливость в том, как создается и работает ИИ.
Источник предвзятости
Предвзятость ИИ возникает из исходных данных, используемых для информирования технологии. Эти данные — которые могут включать все, от аудиозаписей до письменного контента — необходимо «маркировать», чтобы ИИ мог понять и обработать информацию. Однако исследования показывают, что до 38% данных могут содержать предвзятости, которые могут укреплять стереотипы на основе пола или расы.
Более недавние исследования продолжают подтверждать проблему. Например, исследование 2024 года моделей распознавания лиц, проведенное с использованием выражений, показало, что Гнев неверно классифицировался как Отвращение в 2,1 раза чаще у чернокожих женщин, чем у белых женщин. Кроме того, обзор эталонов NIST 2019 года показал, что многие коммерческие алгоритмы распознавания лиц неверно идентифицировали чернокожие или азиатские лица в 10-100 раз чаще, чем белые лица, подчеркивая, как искаженные наборы данных приводят к непропорционально более высоким уровням ошибок для недостаточно представленных групп.
Здесь обсуждения о «этичном» использовании ИИ часто выходят на первый план. К сожалению, эта тема становится менее приоритетной из-за регулирования и восприятия того, что этический подход к ИИ ограничит прибыльность. Это в конечном итоге означает, что этическое получение и маркировка данных ИИ вряд ли будут исходить от правительств в ближайшее время. Сектор должен сам себя контролировать, если он надеется установить долговременную надежность.
Децентрализация источников данных
Преодоление предвзятости ИИ требует использования «фронтальных данных»: высококачественных, разнообразных наборов данных, созданных реальными людьми из недостаточно представленных сообществ, которые могут уловить нюансы, которые устаревшие наборы данных постоянно упускают. Привлекая участников из разных слоев общества, полученные наборы данных становятся не только более инклюзивными, но и более точными. Блокчейн предлагает мощный инструмент для продвижения этого подхода.
Интеграция блокчейна в децентрализованный процесс аннотирования данных помогает обеспечить и подтвердить справедливую компенсацию для участников. Это обеспечивает полную отслеживаемость каждого ввода данных, позволяя четко указывать авторство, лучше контролировать потоки данных и осуществлять более строгий контроль в зависимости от чувствительности конкретного проекта. Эта прозрачность гарантирует, что данные этично получены, подлежат аудиту и соответствуют нормативным стандартам, что решает давние проблемы эксплуатации, несоответствия и непрозрачности в традиционных конвейерах данных ИИ.
Создание возможностей
Возможности выходят за рамки справедливости, так как основанное на блокчейне маркирование также создает мощный потенциал роста для развивающихся экономик. К 2028 году глобальный рынок аннотации данных ожидается на уровне 8,22 миллиарда долларов. Однако даже это может недооценивать истинный потенциал сектора, учитывая быстрое распространение технологий ИИ, неудовлетворительную эффективность синтетических обучающих данных и растущий спрос на высококачественные обучающие данные. Для ранних последователей, особенно в регионах с ограниченной существующей инфраструктурой, это представляет собой редкую возможность сформировать критический слой экономики ИИ, одновременно генерируя значительные экономические доходы.
Дебаты о том, что ИИ крадет рабочие места у людей, продолжаются, и некоторые предполагают, что может быть потеряно до 800 миллионов рабочих мест. В то же время предприятия будут все больше придавать значение надежным наборам данных, чтобы гарантировать, что инструменты ИИ превосходят человеческих сотрудников, создавая новое пространство для людей, чтобы зарабатывать доход через маркировку данных и позволяя возникать новым региональным державам в этом секторе услуг.
Стабильная доходность
Использование блокчейна в маркировке ИИ выходит за пределы прозрачности платежей. Использование стабильного актива, такого как стейблкоин, означает, что пользователи будут справедливо вознаграждены независимо от их местоположения.
Слишком часто роли, требующие много ручного труда, были переданы на аутсорсинг в развивающиеся рынки, при этом компании снижают цены друг под друга, чтобы получить бизнес. Хотя устаревшие процессы могут сдерживать такие установленные сектора, как производство и сельское хозяйство, новая сфера маркировки ИИ не должна становиться жертвой этой несправедливой практики. Система платежей в стейблкоинах в конечном итоге означает равенство на рынках, предоставляя развивающимся экономикам источник дохода, который может соперничать с их национальной минимальной заработной платой.
Прибыльно и справедливо
Те, у кого лучшие данные, будут иметь лучший ИИ. Так же, как финансовые рынки когда-то конкурировали до миллисекунды за более быстрые интернет-соединения, где даже небольшие задержки превращались в миллионы выигрышей или потерь, ИИ теперь зависит от качества своих обучающих данных. Даже скромные улучшения в точности могут привести к огромной производительности и экономическим преимуществам в масштабе, делая разнообразные, децентрализованные наборы данных следующим критически важным полем битвы в цепочке поставок ИИ. Данные — это место, где слияние web2 и web3 может оказать одно из самых больших и немедленных воздействий, не вытесняем старые системы, а дополняя и улучшая их.
Web3 не должен заменить web2, но для достижения успеха он должен полностью интегрироваться с существующей инфраструктурой. Технология блокчейн предлагает мощный уровень для повышения прозрачности данных, отслеживаемости и атрибуции, обеспечивая не только качество данных, но и справедливую компенсацию для тех, кто участвует в их создании. Распространенное заблуждение, что бизнес, ориентированный на этику, не может быть прибыльным. В сегодняшней гонке ИИ спрос на лучшие, более представительные данные создает коммерческий императив для получения данных из разнообразных сообществ по всему миру. Разнообразие больше не является галочкой; это конкурентное преимущество.
Даже когда законодательство отстает или приоритизирует этику в ИИ, у индустрии есть возможность установить свои собственные стандарты. С данными на переднем крае в центре, компании ИИ могут не только обеспечить справедливость и соблюдение норм, но и открыть новые экономические возможности для сообществ, способствуя будущему интеллектуальных технологий.
! Джоанна Кабильдо
Йоханна Кабидло
Йоханна Кабильдо является CEO Data Guardians Network (D-GN), обладая динамичным опытом в инвестициях в web3, раннем принятии NFT и консультировании по вопросам новых технологий. Ранее Йоханна руководила проектами по искусственному интеллекту для крупных клиентов в droppGroup, включая правительство Саудовской Аравии, Saudi Aramco и Cisco, предоставляя передовые инновации для широко известных инициатив. С корнями в технологиях, дизайне, криптотрейдинге и стратегическом консультировании, Йоханна является самоучкой, движимой любопытством и страстью к созданию воздействия. Она предана делу создания реальных путей доступа к передовым технологиям, чтобы любой желающий, где бы он ни находился, мог участвовать в будущем и владеть его частью. В D-GN она сосредотачивается на переосмыслении того, как приватность, AI и децентрализованные технологии могут работать вместе для разблокировки как индивидуальной силы, так и новых экономических возможностей в цифровой экономике.