Tüm endüstriler, günlük operasyonları desteklemek için yapay zekaya daha fazla bağımlı hale geliyor. Kripto alanında bile, yapay zeka benimseme için bir sürükleyici olmuştur. Ancak, yüzeyin altında, bir yapay zekayı çalıştıran mekanikler ciddi şekilde hatalıdır ve karar verme süreçlerinde önyargı ve ayrımcılık yaratmaktadır. Göz ardı edildiğinde, bu teknoloji potansiyelini sınırlayacak ve önemli piyasalardaki amacını zayıflatacaktır.
Özet
Etik yapay zeka üzerindeki düzenleyici eylemler durakladı, bu da sektörü veri kaynakları, anotasyon ve adalet konularında kendi kendine denetlemeye bıraktı - ya da sistemik önyargıyı artırma riskiyle karşı karşıya kaldı.
Blockchain tabanlı, merkeziyetsiz veri etiketleme, özellikle temsil edilmeyen katkıda bulunanlar ve gelişen ekonomiler için şeffaflık ve adil tazminat sunar.
Stabilcoin ödemeleri, veri anotasyonunu yerel yaşam ücretleriyle rekabet edebilecek sürdürülebilir bir gelir akışına dönüştürerek küresel olarak adil ödüller sağlar.
AI silahlanma yarışında, daha iyi veriler daha iyi performans anlamına gelir ve merkeziyetsizlik çeşitliliği ahlaki bir yükümlülükten rekabet avantajına dönüştürür.
Bu zorluğun çözümü blok zincirinde yatmaktadır. Daha şeffaf işlemler sağlayan aynı merkeziyetsiz teknolojiyi kullanmak, yapay zekanın nasıl inşa edildiği ve çalıştığı konusunda daha fazla adalet sağlamak için de kullanılabilir.
Önyargının kaynağı
Yapay zekanın önyargısı, teknolojiyi bilgilendirmek için kullanılan temel verilerden kaynaklanmaktadır. Bu veriler — ses kliplerinden yazılı içeriğe kadar her şeyi içerebilir — AI'nın bilgiyi anlaması ve işlemesi için ‘etiketlenmiş’ olması gerekmektedir. Ancak, yapılan araştırmalar verilerin %38'ine kadar önyargılar barındırabileceğini ve bu önyargıların cinsiyet veya ırk temelinde klişeleri pekiştirebileceğini göstermiştir.
Daha yeni araştırmalar sorunu doğrulamaya devam ediyor. Örneğin, 2024 yılında yapılan bir yüz ifadesi tanıma modelleri çalışmasında Öfke, Siyah kadınlarda Beyaz kadınlara göre 2,1 kat daha fazla Tiksinti olarak yanlış sınıflandırıldı. Ayrıca, 2019 yılında yapılan bir NIST kıyaslama incelemesi, birçok ticari yüz tanıma algoritmasının Siyah veya Asyalı yüzleri Beyaz yüzlere göre 10 ila 100 kat daha sık yanlış tanımladığını belirledi ve bu durum, eğitimsiz veri setlerinin temsil edilmeyen gruplar için orantısız olarak daha yüksek hata oranlarına yol açtığını vurgulamaktadır.
Burada, AI'yi 'etik olarak' kullanma konusundaki tartışmalar genellikle ön plana çıkmaktadır. Ne yazık ki, bu konu, düzenlemeler ve etik bir yaklaşımın AI'nin kârlılığını sınırlayacağına dair algılanan inanç nedeniyle ikinci plana atılmaktadır. Bu, nihayetinde etik olarak kaynak sağlama ve AI verilerini etiketleme çabalarının hükümetlerden yakında gelmeyeceği anlamına geliyor. Sektör, uzun vadeli güvenilirlik kurmayı umuyorsa kendisini denetlemek zorundadır.
Yapay zeka önyargısını aşmak, ‘sınır verileri’ sağlamakla mümkündür: azınlık topluluklardan gerçek bireyler tarafından oluşturulan yüksek kaliteli, çeşitli veri setleri, eski veri setlerinin sürekli olarak kaçırdığı ince ayrıntıları yakalayabilir. Farklı geçmişlere sahip katkıda bulunanları dahil ederek, ortaya çıkan veri setleri sadece daha kapsayıcı değil, aynı zamanda daha doğru hale gelir. Blockchain, bu yaklaşımı ilerletmek için güçlü bir araç sunmaktadır.
Blok zincirinin merkeziyetsiz bir veri etiketleme sürecine entegre edilmesi, katkıda bulunanlar için adil tazminatın sağlanmasını ve doğrulanmasını yardımcı olur. Her veri girişi için tam izlenebilirlik sunarak, net atıflar, veri akışlarının daha iyi denetimi ve belirli bir projenin hassasiyetine dayalı daha sıkı kontroller sağlar. Bu şeffaflık, verilerin etik bir şekilde temin edilmesini, denetlenebilir olmasını ve düzenleyici standartlarla uyumlu olmasını garanti eder ve geleneksel yapay zeka veri boru hatlarındaki sömürü, tutarsızlık ve belirsizlik gibi uzun süredir var olan sorunları ele alır.
Fırsatlar yaratma
Fırsat adaletin ötesine geçiyor, çünkü blok zinciri tabanlı etiketleme, gelişen ekonomiler için de güçlü bir büyüme potansiyeli yaratıyor. 2028 yılına kadar, küresel veri anotasyon pazarının 8.22 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Ancak bu, AI teknolojilerinin hızlı yayılımı, sentetik eğitim verilerinin yetersiz performansı ve yüksek kaliteli eğitim verilerine artan talep göz önüne alındığında, sektörün gerçek potansiyelini hafife alabilir. Özellikle mevcut altyapının sınırlı olduğu bölgelerde erken benimseyenler için, bu, AI ekonomisinin kritik bir katmanını şekillendirme ve anlamlı ekonomik getiriler sağlama konusunda nadir bir fırsat sunuyor.
Yapay zekanın insan işçilerinden işleri çaldığına dair tartışmalar devam ederken, bazıları 800 milyon işin kaybolabileceğini öne sürüyor. Aynı zamanda, işletmeler giderek daha güçlü veri setlerini önceliklendirecekler, bu da yapay zeka araçlarının insan çalışanlarını geçmesini sağlayacak ve bireylerin veri etiketleme yoluyla gelir elde etmesine olanak tanıyarak bu hizmet sektöründe yeni bölgesel güç merkezlerinin yükselişini mümkün kılacaktır.
Stabil bir getiri
Blok zincirinin AI etiketlemede kullanımı, ödeme şeffaflığını aşmaktadır. Sabit bir varlık olan stablecoin gibi bir varlığın avantajlarından yararlanmak, kullanıcıların konumlarından bağımsız olarak adil bir şekilde tazmin edileceği anlamına gelir.
Hepsi içeride, manuel yoğun rolleri sıkça gelişen pazarlara dış kaynak kullanımı yoluyla devredildi, şirketler iş almak için birbirlerini alt etmekte. Geleneksel süreçler, imalat ve tarım gibi yerleşik sektörleri geri tutabilirken, AI etiketleme alanının bu haksız uygulamanın kurbanı olmasına gerek yok. Bir stablecoin ödeme sistemi nihayetinde pazarlar arasında eşitlik anlamına geliyor, gelişen ekonomilere ulusal asgari ücretleriyle rekabet edebilecek bir gelir akışı sağlıyor.
Karlı ve adil
En iyi verilere sahip olanlar, en iyi yapay zekaya sahip olacaktır. Tıpkı finansal piyasaların bir zamanlar milisaniye düzeyinde daha hızlı internet bağlantıları için rekabet ettiği gibi, burada en küçük gecikmeler bile milyonlarca kazanç veya kayba dönüşüyordu, yapay zeka şimdi eğitim verilerinin kalitesine bağlıdır. Doğru oranlardaki mütevazı iyileştirmeler bile, büyük ölçekli performans ve ekonomik avantajlar sağlayabilir ve çeşitli, merkeziyetsiz veri setleri, yapay zeka tedarik zincirindeki bir sonraki kritik savaş alanı haline gelmektedir. Veri, web2 ve web3'ün birleşiminin en büyük ve en acil etkilerinden birine sahip olabileceği yerdir, eski sistemleri yerinden etmek yerine, onları tamamlayarak ve geliştirerek.
Web3'ün web2'yi değiştirmesi beklenmiyor, ancak başarılı olabilmesi için mevcut altyapıyla entegrasyonu tam anlamıyla benimsemesi gerekiyor. Blockchain teknolojisi, veri şeffaflığını, izlenebilirliğini ve atıfını artırmak için güçlü bir katman sunarak yalnızca veri kalitesini değil, aynı zamanda onun yaratımına katkıda bulunanlar için adil bir tazminatı da sağlamaktadır. Etik bir işletmenin kârlı olamayacağına dair yaygın bir yanlış anlama vardır. Bugünün AI yarışında, daha iyi, daha temsilci verilere olan talep, dünyadaki farklı topluluklardan kaynak sağlama konusunda ticari bir zorunluluk yaratıyor. Çeşitlilik artık bir kutu işareti değil; bir rekabet avantajıdır.
Yasa yapımı etiklerin yapay zekadaki önemini geride bıraktıkça veya öncelik vermedikçe, sektör kendi standartlarını belirleme şansına sahip. Sınır verileri merkezde olmak üzere, yapay zeka şirketleri sadece adalet ve uyumu sağlamakla kalmaz, aynı zamanda topluluklar için yeni ekonomik fırsatları da açarak, akıllı teknolojilerin geleceğine katkıda bulunabilir.
Johanna Cabildo
Johanna Cabildo, Data Guardians Network (D-GN)'in CEO'sudur ve web3 yatırımı, erken NFT benimsemesi ve gelişen teknoloji girişimleri için danışmanlık alanında dinamik bir geçmişe sahiptir. Daha önce, Johanna, Suudi Hükümeti, Suudi Aramco ve Cisco gibi büyük müşteriler için droppGroup'ta kurumsal AI projelerini yönetti ve küresel ölçekte tanınan girişimlere öncü yenilikler sundu. Teknoloji, tasarım, kripto ticareti ve stratejik danışmanlık alanındaki kökleriyle Johanna, merak ve etki yaratma tutkusu ile yönlendirilen kendi kendine yetiştirilmiş bir yapıcıdır. Herkesin, her yerde, katılabileceği ve geleceğin bir parçasına sahip olabileceği gelişmiş teknolojiye gerçek geçiş yolları inşa etmeye adanmıştır. D-GN'de, gizlilik, AI ve merkeziyetsiz teknolojilerin nasıl bir arada çalışabileceğini yeniden tanımlamaya odaklanmaktadır ve bu da dijital ekonomide bireysel güçlenmeyi ve yeni ekonomik fırsatları açığa çıkarmaktadır.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Yapay zeka blockchain ile buluşuyor: Küresel bir girdi şeffaflık gerektirir
Tüm endüstriler, günlük operasyonları desteklemek için yapay zekaya daha fazla bağımlı hale geliyor. Kripto alanında bile, yapay zeka benimseme için bir sürükleyici olmuştur. Ancak, yüzeyin altında, bir yapay zekayı çalıştıran mekanikler ciddi şekilde hatalıdır ve karar verme süreçlerinde önyargı ve ayrımcılık yaratmaktadır. Göz ardı edildiğinde, bu teknoloji potansiyelini sınırlayacak ve önemli piyasalardaki amacını zayıflatacaktır.
Özet
Bu zorluğun çözümü blok zincirinde yatmaktadır. Daha şeffaf işlemler sağlayan aynı merkeziyetsiz teknolojiyi kullanmak, yapay zekanın nasıl inşa edildiği ve çalıştığı konusunda daha fazla adalet sağlamak için de kullanılabilir.
Önyargının kaynağı
Yapay zekanın önyargısı, teknolojiyi bilgilendirmek için kullanılan temel verilerden kaynaklanmaktadır. Bu veriler — ses kliplerinden yazılı içeriğe kadar her şeyi içerebilir — AI'nın bilgiyi anlaması ve işlemesi için ‘etiketlenmiş’ olması gerekmektedir. Ancak, yapılan araştırmalar verilerin %38'ine kadar önyargılar barındırabileceğini ve bu önyargıların cinsiyet veya ırk temelinde klişeleri pekiştirebileceğini göstermiştir.
Daha yeni araştırmalar sorunu doğrulamaya devam ediyor. Örneğin, 2024 yılında yapılan bir yüz ifadesi tanıma modelleri çalışmasında Öfke, Siyah kadınlarda Beyaz kadınlara göre 2,1 kat daha fazla Tiksinti olarak yanlış sınıflandırıldı. Ayrıca, 2019 yılında yapılan bir NIST kıyaslama incelemesi, birçok ticari yüz tanıma algoritmasının Siyah veya Asyalı yüzleri Beyaz yüzlere göre 10 ila 100 kat daha sık yanlış tanımladığını belirledi ve bu durum, eğitimsiz veri setlerinin temsil edilmeyen gruplar için orantısız olarak daha yüksek hata oranlarına yol açtığını vurgulamaktadır.
Burada, AI'yi 'etik olarak' kullanma konusundaki tartışmalar genellikle ön plana çıkmaktadır. Ne yazık ki, bu konu, düzenlemeler ve etik bir yaklaşımın AI'nin kârlılığını sınırlayacağına dair algılanan inanç nedeniyle ikinci plana atılmaktadır. Bu, nihayetinde etik olarak kaynak sağlama ve AI verilerini etiketleme çabalarının hükümetlerden yakında gelmeyeceği anlamına geliyor. Sektör, uzun vadeli güvenilirlik kurmayı umuyorsa kendisini denetlemek zorundadır.
Verilerin kaynaklandırılmasını merkeziyetsizleştirmek
Yapay zeka önyargısını aşmak, ‘sınır verileri’ sağlamakla mümkündür: azınlık topluluklardan gerçek bireyler tarafından oluşturulan yüksek kaliteli, çeşitli veri setleri, eski veri setlerinin sürekli olarak kaçırdığı ince ayrıntıları yakalayabilir. Farklı geçmişlere sahip katkıda bulunanları dahil ederek, ortaya çıkan veri setleri sadece daha kapsayıcı değil, aynı zamanda daha doğru hale gelir. Blockchain, bu yaklaşımı ilerletmek için güçlü bir araç sunmaktadır.
Blok zincirinin merkeziyetsiz bir veri etiketleme sürecine entegre edilmesi, katkıda bulunanlar için adil tazminatın sağlanmasını ve doğrulanmasını yardımcı olur. Her veri girişi için tam izlenebilirlik sunarak, net atıflar, veri akışlarının daha iyi denetimi ve belirli bir projenin hassasiyetine dayalı daha sıkı kontroller sağlar. Bu şeffaflık, verilerin etik bir şekilde temin edilmesini, denetlenebilir olmasını ve düzenleyici standartlarla uyumlu olmasını garanti eder ve geleneksel yapay zeka veri boru hatlarındaki sömürü, tutarsızlık ve belirsizlik gibi uzun süredir var olan sorunları ele alır.
Fırsatlar yaratma
Fırsat adaletin ötesine geçiyor, çünkü blok zinciri tabanlı etiketleme, gelişen ekonomiler için de güçlü bir büyüme potansiyeli yaratıyor. 2028 yılına kadar, küresel veri anotasyon pazarının 8.22 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Ancak bu, AI teknolojilerinin hızlı yayılımı, sentetik eğitim verilerinin yetersiz performansı ve yüksek kaliteli eğitim verilerine artan talep göz önüne alındığında, sektörün gerçek potansiyelini hafife alabilir. Özellikle mevcut altyapının sınırlı olduğu bölgelerde erken benimseyenler için, bu, AI ekonomisinin kritik bir katmanını şekillendirme ve anlamlı ekonomik getiriler sağlama konusunda nadir bir fırsat sunuyor.
Yapay zekanın insan işçilerinden işleri çaldığına dair tartışmalar devam ederken, bazıları 800 milyon işin kaybolabileceğini öne sürüyor. Aynı zamanda, işletmeler giderek daha güçlü veri setlerini önceliklendirecekler, bu da yapay zeka araçlarının insan çalışanlarını geçmesini sağlayacak ve bireylerin veri etiketleme yoluyla gelir elde etmesine olanak tanıyarak bu hizmet sektöründe yeni bölgesel güç merkezlerinin yükselişini mümkün kılacaktır.
Stabil bir getiri
Blok zincirinin AI etiketlemede kullanımı, ödeme şeffaflığını aşmaktadır. Sabit bir varlık olan stablecoin gibi bir varlığın avantajlarından yararlanmak, kullanıcıların konumlarından bağımsız olarak adil bir şekilde tazmin edileceği anlamına gelir.
Hepsi içeride, manuel yoğun rolleri sıkça gelişen pazarlara dış kaynak kullanımı yoluyla devredildi, şirketler iş almak için birbirlerini alt etmekte. Geleneksel süreçler, imalat ve tarım gibi yerleşik sektörleri geri tutabilirken, AI etiketleme alanının bu haksız uygulamanın kurbanı olmasına gerek yok. Bir stablecoin ödeme sistemi nihayetinde pazarlar arasında eşitlik anlamına geliyor, gelişen ekonomilere ulusal asgari ücretleriyle rekabet edebilecek bir gelir akışı sağlıyor.
Karlı ve adil
En iyi verilere sahip olanlar, en iyi yapay zekaya sahip olacaktır. Tıpkı finansal piyasaların bir zamanlar milisaniye düzeyinde daha hızlı internet bağlantıları için rekabet ettiği gibi, burada en küçük gecikmeler bile milyonlarca kazanç veya kayba dönüşüyordu, yapay zeka şimdi eğitim verilerinin kalitesine bağlıdır. Doğru oranlardaki mütevazı iyileştirmeler bile, büyük ölçekli performans ve ekonomik avantajlar sağlayabilir ve çeşitli, merkeziyetsiz veri setleri, yapay zeka tedarik zincirindeki bir sonraki kritik savaş alanı haline gelmektedir. Veri, web2 ve web3'ün birleşiminin en büyük ve en acil etkilerinden birine sahip olabileceği yerdir, eski sistemleri yerinden etmek yerine, onları tamamlayarak ve geliştirerek.
Web3'ün web2'yi değiştirmesi beklenmiyor, ancak başarılı olabilmesi için mevcut altyapıyla entegrasyonu tam anlamıyla benimsemesi gerekiyor. Blockchain teknolojisi, veri şeffaflığını, izlenebilirliğini ve atıfını artırmak için güçlü bir katman sunarak yalnızca veri kalitesini değil, aynı zamanda onun yaratımına katkıda bulunanlar için adil bir tazminatı da sağlamaktadır. Etik bir işletmenin kârlı olamayacağına dair yaygın bir yanlış anlama vardır. Bugünün AI yarışında, daha iyi, daha temsilci verilere olan talep, dünyadaki farklı topluluklardan kaynak sağlama konusunda ticari bir zorunluluk yaratıyor. Çeşitlilik artık bir kutu işareti değil; bir rekabet avantajıdır.
Yasa yapımı etiklerin yapay zekadaki önemini geride bıraktıkça veya öncelik vermedikçe, sektör kendi standartlarını belirleme şansına sahip. Sınır verileri merkezde olmak üzere, yapay zeka şirketleri sadece adalet ve uyumu sağlamakla kalmaz, aynı zamanda topluluklar için yeni ekonomik fırsatları da açarak, akıllı teknolojilerin geleceğine katkıda bulunabilir.
Johanna Cabildo
Johanna Cabildo, Data Guardians Network (D-GN)'in CEO'sudur ve web3 yatırımı, erken NFT benimsemesi ve gelişen teknoloji girişimleri için danışmanlık alanında dinamik bir geçmişe sahiptir. Daha önce, Johanna, Suudi Hükümeti, Suudi Aramco ve Cisco gibi büyük müşteriler için droppGroup'ta kurumsal AI projelerini yönetti ve küresel ölçekte tanınan girişimlere öncü yenilikler sundu. Teknoloji, tasarım, kripto ticareti ve stratejik danışmanlık alanındaki kökleriyle Johanna, merak ve etki yaratma tutkusu ile yönlendirilen kendi kendine yetiştirilmiş bir yapıcıdır. Herkesin, her yerde, katılabileceği ve geleceğin bir parçasına sahip olabileceği gelişmiş teknolojiye gerçek geçiş yolları inşa etmeye adanmıştır. D-GN'de, gizlilik, AI ve merkeziyetsiz teknolojilerin nasıl bir arada çalışabileceğini yeniden tanımlamaya odaklanmaktadır ve bu da dijital ekonomide bireysel güçlenmeyi ve yeni ekonomik fırsatları açığa çıkarmaktadır.