Tất cả các ngành công nghiệp đang trở nên phụ thuộc nhiều hơn vào AI để hỗ trợ các hoạt động hàng ngày. Ngay cả trong không gian crypto, AI đã trở thành động lực cho việc áp dụng. Tuy nhiên, bên dưới bề mặt, các cơ chế điều khiển AI đang gặp lỗi nghiêm trọng, tạo ra sự thiên lệch và phân biệt trong quá trình ra quyết định của nó. Nếu không được chú ý, điều này sẽ hạn chế tiềm năng của công nghệ và làm suy yếu mục đích của nó tại các thị trường chính.
Tóm tắt
Hành động quy định về AI đạo đức đã bị đình trệ, để lại cho ngành công nghiệp tự quản lý việc thu thập dữ liệu, chú thích và tính công bằng — hoặc có nguy cơ làm trầm trọng thêm thiên kiến hệ thống.
Ghi nhãn dữ liệu dựa trên blockchain, phi tập trung cung cấp cả tính minh bạch và sự bồi thường công bằng, đặc biệt cho những người đóng góp chưa được đại diện và các nền kinh tế mới nổi.
Các khoản thanh toán bằng stablecoin đảm bảo phần thưởng công bằng trên toàn cầu, biến việc chú thích dữ liệu thành một nguồn thu nhập khả thi có thể cạnh tranh với mức lương sinh hoạt địa phương.
Trong cuộc đua vũ trang AI, dữ liệu tốt hơn có nghĩa là hiệu suất tốt hơn, và sự phân quyền biến sự đa dạng từ một nghĩa vụ đạo đức thành một lợi thế cạnh tranh.
Giải pháp cho thách thức này nằm trên blockchain. Tận dụng công nghệ phi tập trung giống như công nghệ giúp tăng cường tính minh bạch trong các giao dịch cũng có thể tạo ra sự công bằng hơn trong cách AI được xây dựng và hoạt động.
Nguồn gốc của sự thiên lệch
Sự thiên lệch của trí tuệ nhân tạo xuất phát từ dữ liệu nền tảng được sử dụng để thông báo cho công nghệ. Dữ liệu này — có thể bao gồm mọi thứ từ đoạn âm thanh đến nội dung viết — cần phải được ‘gán nhãn’ để trí tuệ nhân tạo có thể hiểu và xử lý thông tin. Tuy nhiên, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng lên đến 38% dữ liệu có thể chứa các thiên lệch có thể củng cố các khuôn mẫu dựa trên giới tính hoặc chủng tộc.
Nghiên cứu gần đây tiếp tục xác nhận vấn đề này. Ví dụ, một nghiên cứu năm 2024 về các mô hình nhận diện biểu cảm khuôn mặt đã phát hiện rằng Giận dữ bị phân loại sai thành Ghê tởm thường xuyên hơn 2,1 lần ở phụ nữ da đen so với phụ nữ da trắng. Thêm vào đó, một đánh giá chuẩn NIST năm 2019 đã xác định rằng nhiều thuật toán nhận diện khuôn mặt thương mại nhận diện sai khuôn mặt của người da đen hoặc người châu Á 10 đến 100 lần thường xuyên hơn so với khuôn mặt của người da trắng, từ đó làm nổi bật cách mà các tập dữ liệu bị thiên lệch dẫn đến tỷ lệ sai sót cao hơn một cách không tương xứng đối với các nhóm không được đại diện.
Tại đây, các cuộc thảo luận xung quanh việc sử dụng AI một cách ‘đạo đức’ thường trở nên nổi bật. Thật không may, chủ đề này đang bị hạ thấp thông qua quy định và niềm tin được nhận thức rằng một cách tiếp cận đạo đức đối với AI sẽ hạn chế lợi nhuận. Điều này cuối cùng có nghĩa là việc thu thập và gán nhãn dữ liệu AI một cách đạo đức khó có thể đến từ chính phủ trong thời gian tới. Ngành này phải tự giám sát nếu mong muốn thiết lập được độ tin cậy lâu dài.
Phi tập trung nguồn dữ liệu
Khắc phục sự thiên lệch của AI đòi hỏi phải thu thập ‘dữ liệu biên giới’: các tập dữ liệu chất lượng cao, đa dạng được tạo ra bởi những cá nhân thực từ các cộng đồng chưa được đại diện, có thể nắm bắt những sắc thái mà các tập dữ liệu truyền thống thường xuyên bỏ qua. Bằng cách tham gia các đóng góp từ nhiều nền tảng khác nhau, các tập dữ liệu kết quả không chỉ trở nên bao gồm hơn mà còn chính xác hơn. Blockchain cung cấp một công cụ mạnh mẽ trong việc thúc đẩy phương pháp này.
Việc tích hợp blockchain vào quy trình chú thích dữ liệu phi tập trung giúp tạo điều kiện và xác thực việc bồi thường công bằng cho những người đóng góp. Nó mang lại khả năng truy xuất đầy đủ cho mọi đầu vào dữ liệu, cho phép xác định rõ ràng, giám sát tốt hơn các luồng dữ liệu và kiểm soát chặt chẽ hơn dựa trên độ nhạy cảm của một dự án nhất định. Sự minh bạch này đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập một cách có đạo đức, có thể kiểm toán và phù hợp với các tiêu chuẩn quy định, giải quyết những vấn đề lâu dài về việc khai thác, sự không nhất quán và sự mờ đục trong các pipeline dữ liệu AI truyền thống.
Tạo cơ hội
Cơ hội vượt ra ngoài sự công bằng, vì việc gán nhãn dựa trên blockchain cũng tạo ra tiềm năng tăng trưởng mạnh mẽ cho các nền kinh tế mới nổi. Đến năm 2028, thị trường gán nhãn dữ liệu toàn cầu dự kiến sẽ đạt 8,22 tỷ USD. Tuy nhiên, ngay cả điều này cũng có thể đánh giá thấp tiềm năng thực sự của ngành, xét đến sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ AI, hiệu suất không như mong đợi của dữ liệu đào tạo tổng hợp, và nhu cầu ngày càng tăng đối với dữ liệu đào tạo chất lượng cao. Đối với những người tiên phong, đặc biệt là ở các khu vực có cơ sở hạ tầng hiện có hạn chế, đây là một cơ hội hiếm hoi để định hình một lớp quan trọng của nền kinh tế AI trong khi tạo ra lợi tức kinh tế có ý nghĩa.
Các cuộc tranh luận vẫn tiếp tục về việc AI đang cướp việc làm của người lao động, với một số người suy đoán rằng có thể mất tới 800 triệu việc làm. Đồng thời, các doanh nghiệp sẽ ngày càng ưu tiên các bộ dữ liệu mạnh mẽ để đảm bảo rằng các công cụ AI vượt trội hơn nhân viên con người, tạo ra một không gian mới cho cá nhân kiếm thu nhập thông qua việc gán nhãn dữ liệu và cho phép sự trỗi dậy của các cường quốc khu vực mới trong lĩnh vực dịch vụ này.
Lợi nhuận ổn định
Việc sử dụng blockchain trong việc gán nhãn AI không chỉ dừng lại ở tính minh bạch trong thanh toán. Việc tận dụng một tài sản nhất quán, chẳng hạn như stablecoin, có nghĩa là người dùng sẽ được bồi thường công bằng bất kể vị trí của họ.
Quá thường xuyên, các vai trò tốn nhiều công sức thủ công đã được thuê ngoài cho các thị trường mới nổi, với các công ty cạnh tranh nhau để nhận được hợp đồng. Trong khi các quy trình truyền thống có thể cản trở các lĩnh vực đã được thiết lập như sản xuất và nông nghiệp, bối cảnh mới nổi của việc gán nhãn AI không cần phải trở thành nạn nhân của thực tiễn bất công này. Một hệ thống thanh toán stablecoin cuối cùng có nghĩa là sự bình đẳng trên các thị trường, trao quyền cho các nền kinh tế mới nổi với một nguồn thu nhập có thể cạnh tranh với mức lương sinh hoạt quốc gia của họ.
Có lãi và công bằng
Những người có dữ liệu tốt nhất sẽ có AI tốt nhất. Cũng giống như các thị trường tài chính từng cạnh tranh từng mili giây để có kết nối internet nhanh hơn, nơi ngay cả những độ trễ nhỏ cũng chuyển thành hàng triệu lợi nhuận hoặc thua lỗ, AI hiện nay phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu đào tạo của nó. Ngay cả những cải tiến khiêm tốn về độ chính xác cũng có thể mang lại hiệu suất và lợi thế kinh tế khổng lồ ở quy mô lớn, khiến cho các tập dữ liệu đa dạng, phi tập trung trở thành chiến trường quan trọng tiếp theo trong chuỗi cung ứng AI. Dữ liệu là nơi sự hội tụ của web2 và web3 có thể có một trong những tác động lớn nhất và ngay lập tức của nó, không phải thông qua việc thay thế các hệ thống kế thừa, mà bằng cách bổ sung và nâng cao chúng.
Web3 không được kỳ vọng sẽ thay thế web2, nhưng để thành công, nó phải hoàn toàn chấp nhận việc tích hợp với cơ sở hạ tầng hiện có. Công nghệ blockchain cung cấp một lớp mạnh mẽ để nâng cao sự minh bạch dữ liệu, khả năng truy nguyên và sự phân bổ, đảm bảo không chỉ chất lượng dữ liệu mà còn bồi thường công bằng cho những người đóng góp vào việc tạo ra nó. Đây là một hiểu lầm phổ biến rằng một doanh nghiệp dẫn dắt bởi đạo đức không thể có lợi nhuận. Trong cuộc đua AI ngày nay, nhu cầu về dữ liệu tốt hơn, đại diện hơn tạo ra một yêu cầu thương mại để nguồn từ các cộng đồng đa dạng trên khắp thế giới. Sự đa dạng không còn là một ô kiểm; nó là một lợi thế cạnh tranh.
Ngay cả khi luật pháp chậm trễ hoặc không ưu tiên đạo đức trong AI, ngành công nghiệp có cơ hội tự đặt ra tiêu chuẩn của riêng mình. Với dữ liệu biên giới ở trung tâm, các công ty AI không chỉ có thể đảm bảo sự công bằng và tuân thủ mà còn mở khóa những cơ hội kinh tế mới cho cộng đồng, góp phần vào tương lai của các công nghệ thông minh.
Johanna Cabildo
Johanna Cabildo là CEO của Mạng lưới Bảo vệ Dữ liệu (D-GN), mang đến một nền tảng năng động trong đầu tư web3, áp dụng NFT sớm và tư vấn cho các doanh nghiệp công nghệ mới nổi. Trước đây, Johanna đã dẫn dắt các dự án AI doanh nghiệp tại droppGroup cho các khách hàng lớn, bao gồm Chính phủ Ả Rập Saudi, Saudi Aramco và Cisco, mang lại những đổi mới tiên tiến cho các sáng kiến được công nhận toàn cầu. Với nguồn gốc từ công nghệ, thiết kế, giao dịch crypto và tư vấn chiến lược, Johanna là một nhà xây dựng tự học, được thúc đẩy bởi sự tò mò và đam mê tạo ra tác động. Cô cam kết xây dựng những lối vào thực sự vào công nghệ tiên tiến để bất kỳ ai, ở bất kỳ đâu, có thể tham gia và sở hữu một phần của tương lai. Tại D-GN, cô tập trung vào việc định nghĩa lại cách mà quyền riêng tư, AI và công nghệ phi tập trung có thể làm việc cùng nhau để mở khóa cả quyền lực cá nhân và những cơ hội kinh tế mới trong nền kinh tế số.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
AI gặp blockchain: Một đầu vào toàn cầu cần sự minh bạch
Tất cả các ngành công nghiệp đang trở nên phụ thuộc nhiều hơn vào AI để hỗ trợ các hoạt động hàng ngày. Ngay cả trong không gian crypto, AI đã trở thành động lực cho việc áp dụng. Tuy nhiên, bên dưới bề mặt, các cơ chế điều khiển AI đang gặp lỗi nghiêm trọng, tạo ra sự thiên lệch và phân biệt trong quá trình ra quyết định của nó. Nếu không được chú ý, điều này sẽ hạn chế tiềm năng của công nghệ và làm suy yếu mục đích của nó tại các thị trường chính.
Tóm tắt
Giải pháp cho thách thức này nằm trên blockchain. Tận dụng công nghệ phi tập trung giống như công nghệ giúp tăng cường tính minh bạch trong các giao dịch cũng có thể tạo ra sự công bằng hơn trong cách AI được xây dựng và hoạt động.
Nguồn gốc của sự thiên lệch
Sự thiên lệch của trí tuệ nhân tạo xuất phát từ dữ liệu nền tảng được sử dụng để thông báo cho công nghệ. Dữ liệu này — có thể bao gồm mọi thứ từ đoạn âm thanh đến nội dung viết — cần phải được ‘gán nhãn’ để trí tuệ nhân tạo có thể hiểu và xử lý thông tin. Tuy nhiên, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng lên đến 38% dữ liệu có thể chứa các thiên lệch có thể củng cố các khuôn mẫu dựa trên giới tính hoặc chủng tộc.
Nghiên cứu gần đây tiếp tục xác nhận vấn đề này. Ví dụ, một nghiên cứu năm 2024 về các mô hình nhận diện biểu cảm khuôn mặt đã phát hiện rằng Giận dữ bị phân loại sai thành Ghê tởm thường xuyên hơn 2,1 lần ở phụ nữ da đen so với phụ nữ da trắng. Thêm vào đó, một đánh giá chuẩn NIST năm 2019 đã xác định rằng nhiều thuật toán nhận diện khuôn mặt thương mại nhận diện sai khuôn mặt của người da đen hoặc người châu Á 10 đến 100 lần thường xuyên hơn so với khuôn mặt của người da trắng, từ đó làm nổi bật cách mà các tập dữ liệu bị thiên lệch dẫn đến tỷ lệ sai sót cao hơn một cách không tương xứng đối với các nhóm không được đại diện.
Tại đây, các cuộc thảo luận xung quanh việc sử dụng AI một cách ‘đạo đức’ thường trở nên nổi bật. Thật không may, chủ đề này đang bị hạ thấp thông qua quy định và niềm tin được nhận thức rằng một cách tiếp cận đạo đức đối với AI sẽ hạn chế lợi nhuận. Điều này cuối cùng có nghĩa là việc thu thập và gán nhãn dữ liệu AI một cách đạo đức khó có thể đến từ chính phủ trong thời gian tới. Ngành này phải tự giám sát nếu mong muốn thiết lập được độ tin cậy lâu dài.
Phi tập trung nguồn dữ liệu
Khắc phục sự thiên lệch của AI đòi hỏi phải thu thập ‘dữ liệu biên giới’: các tập dữ liệu chất lượng cao, đa dạng được tạo ra bởi những cá nhân thực từ các cộng đồng chưa được đại diện, có thể nắm bắt những sắc thái mà các tập dữ liệu truyền thống thường xuyên bỏ qua. Bằng cách tham gia các đóng góp từ nhiều nền tảng khác nhau, các tập dữ liệu kết quả không chỉ trở nên bao gồm hơn mà còn chính xác hơn. Blockchain cung cấp một công cụ mạnh mẽ trong việc thúc đẩy phương pháp này.
Việc tích hợp blockchain vào quy trình chú thích dữ liệu phi tập trung giúp tạo điều kiện và xác thực việc bồi thường công bằng cho những người đóng góp. Nó mang lại khả năng truy xuất đầy đủ cho mọi đầu vào dữ liệu, cho phép xác định rõ ràng, giám sát tốt hơn các luồng dữ liệu và kiểm soát chặt chẽ hơn dựa trên độ nhạy cảm của một dự án nhất định. Sự minh bạch này đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập một cách có đạo đức, có thể kiểm toán và phù hợp với các tiêu chuẩn quy định, giải quyết những vấn đề lâu dài về việc khai thác, sự không nhất quán và sự mờ đục trong các pipeline dữ liệu AI truyền thống.
Tạo cơ hội
Cơ hội vượt ra ngoài sự công bằng, vì việc gán nhãn dựa trên blockchain cũng tạo ra tiềm năng tăng trưởng mạnh mẽ cho các nền kinh tế mới nổi. Đến năm 2028, thị trường gán nhãn dữ liệu toàn cầu dự kiến sẽ đạt 8,22 tỷ USD. Tuy nhiên, ngay cả điều này cũng có thể đánh giá thấp tiềm năng thực sự của ngành, xét đến sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ AI, hiệu suất không như mong đợi của dữ liệu đào tạo tổng hợp, và nhu cầu ngày càng tăng đối với dữ liệu đào tạo chất lượng cao. Đối với những người tiên phong, đặc biệt là ở các khu vực có cơ sở hạ tầng hiện có hạn chế, đây là một cơ hội hiếm hoi để định hình một lớp quan trọng của nền kinh tế AI trong khi tạo ra lợi tức kinh tế có ý nghĩa.
Các cuộc tranh luận vẫn tiếp tục về việc AI đang cướp việc làm của người lao động, với một số người suy đoán rằng có thể mất tới 800 triệu việc làm. Đồng thời, các doanh nghiệp sẽ ngày càng ưu tiên các bộ dữ liệu mạnh mẽ để đảm bảo rằng các công cụ AI vượt trội hơn nhân viên con người, tạo ra một không gian mới cho cá nhân kiếm thu nhập thông qua việc gán nhãn dữ liệu và cho phép sự trỗi dậy của các cường quốc khu vực mới trong lĩnh vực dịch vụ này.
Lợi nhuận ổn định
Việc sử dụng blockchain trong việc gán nhãn AI không chỉ dừng lại ở tính minh bạch trong thanh toán. Việc tận dụng một tài sản nhất quán, chẳng hạn như stablecoin, có nghĩa là người dùng sẽ được bồi thường công bằng bất kể vị trí của họ.
Quá thường xuyên, các vai trò tốn nhiều công sức thủ công đã được thuê ngoài cho các thị trường mới nổi, với các công ty cạnh tranh nhau để nhận được hợp đồng. Trong khi các quy trình truyền thống có thể cản trở các lĩnh vực đã được thiết lập như sản xuất và nông nghiệp, bối cảnh mới nổi của việc gán nhãn AI không cần phải trở thành nạn nhân của thực tiễn bất công này. Một hệ thống thanh toán stablecoin cuối cùng có nghĩa là sự bình đẳng trên các thị trường, trao quyền cho các nền kinh tế mới nổi với một nguồn thu nhập có thể cạnh tranh với mức lương sinh hoạt quốc gia của họ.
Có lãi và công bằng
Những người có dữ liệu tốt nhất sẽ có AI tốt nhất. Cũng giống như các thị trường tài chính từng cạnh tranh từng mili giây để có kết nối internet nhanh hơn, nơi ngay cả những độ trễ nhỏ cũng chuyển thành hàng triệu lợi nhuận hoặc thua lỗ, AI hiện nay phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu đào tạo của nó. Ngay cả những cải tiến khiêm tốn về độ chính xác cũng có thể mang lại hiệu suất và lợi thế kinh tế khổng lồ ở quy mô lớn, khiến cho các tập dữ liệu đa dạng, phi tập trung trở thành chiến trường quan trọng tiếp theo trong chuỗi cung ứng AI. Dữ liệu là nơi sự hội tụ của web2 và web3 có thể có một trong những tác động lớn nhất và ngay lập tức của nó, không phải thông qua việc thay thế các hệ thống kế thừa, mà bằng cách bổ sung và nâng cao chúng.
Web3 không được kỳ vọng sẽ thay thế web2, nhưng để thành công, nó phải hoàn toàn chấp nhận việc tích hợp với cơ sở hạ tầng hiện có. Công nghệ blockchain cung cấp một lớp mạnh mẽ để nâng cao sự minh bạch dữ liệu, khả năng truy nguyên và sự phân bổ, đảm bảo không chỉ chất lượng dữ liệu mà còn bồi thường công bằng cho những người đóng góp vào việc tạo ra nó. Đây là một hiểu lầm phổ biến rằng một doanh nghiệp dẫn dắt bởi đạo đức không thể có lợi nhuận. Trong cuộc đua AI ngày nay, nhu cầu về dữ liệu tốt hơn, đại diện hơn tạo ra một yêu cầu thương mại để nguồn từ các cộng đồng đa dạng trên khắp thế giới. Sự đa dạng không còn là một ô kiểm; nó là một lợi thế cạnh tranh.
Ngay cả khi luật pháp chậm trễ hoặc không ưu tiên đạo đức trong AI, ngành công nghiệp có cơ hội tự đặt ra tiêu chuẩn của riêng mình. Với dữ liệu biên giới ở trung tâm, các công ty AI không chỉ có thể đảm bảo sự công bằng và tuân thủ mà còn mở khóa những cơ hội kinh tế mới cho cộng đồng, góp phần vào tương lai của các công nghệ thông minh.
Johanna Cabildo
Johanna Cabildo là CEO của Mạng lưới Bảo vệ Dữ liệu (D-GN), mang đến một nền tảng năng động trong đầu tư web3, áp dụng NFT sớm và tư vấn cho các doanh nghiệp công nghệ mới nổi. Trước đây, Johanna đã dẫn dắt các dự án AI doanh nghiệp tại droppGroup cho các khách hàng lớn, bao gồm Chính phủ Ả Rập Saudi, Saudi Aramco và Cisco, mang lại những đổi mới tiên tiến cho các sáng kiến được công nhận toàn cầu. Với nguồn gốc từ công nghệ, thiết kế, giao dịch crypto và tư vấn chiến lược, Johanna là một nhà xây dựng tự học, được thúc đẩy bởi sự tò mò và đam mê tạo ra tác động. Cô cam kết xây dựng những lối vào thực sự vào công nghệ tiên tiến để bất kỳ ai, ở bất kỳ đâu, có thể tham gia và sở hữu một phần của tương lai. Tại D-GN, cô tập trung vào việc định nghĩa lại cách mà quyền riêng tư, AI và công nghệ phi tập trung có thể làm việc cùng nhau để mở khóa cả quyền lực cá nhân và những cơ hội kinh tế mới trong nền kinh tế số.