人工智能与区块链相遇:全球输入需要透明度

各行各业越来越依赖人工智能来支撑日常运营。即使在加密领域,人工智能也成为了推动采用的动力。然而,在表面之下,驱动人工智能的机制严重缺陷,导致其决策中存在偏见和歧视。如果不加以关注,这将限制技术的潜力,并削弱其在关键市场中的目的。

摘要

  • 对于伦理人工智能的监管行动已经停滞,留下了行业自行监督数据来源、注释和公平性——否则就有可能加剧系统性偏见。
  • 基于区块链的去中心化数据标注提供了透明度和公平的补偿,特别是对于代表性不足的贡献者和新兴经济体。
  • 稳定币支付确保全球公平奖励,将数据标注转变为一种可与当地生活工资相媲美的可行收入来源。
  • 在人工智能军备竞赛中,更好的数据意味着更好的性能,而去中心化将多样性从道德义务转变为竞争优势。

这个挑战的解决方案在区块链上。利用同样的去中心化技术,不仅可以提高交易的透明度,还可以增加人工智能的构建和运作的公平性。

偏见的来源

AI的偏见源于用于指导技术的基础数据。这些数据——可以包括从音频片段到书面内容的一切——需要被‘标记’以便AI能够理解和处理信息。然而,研究表明,最多38%的数据可能存在偏见,这可能会强化基于性别或种族的刻板印象。

更近期的研究继续证实了这个问题。例如,一项2024年的面部表情识别模型研究发现,愤怒在黑人女性中被错误分类为厌恶的频率比在白人女性中高出2.1倍。此外,2019年NIST基准审查确定,许多商业面部识别算法错误识别黑人或亚洲面孔的频率比白人面孔高出10到100倍,突显了不平衡的数据集如何导致对代表性不足群体的错误率不成比例地提高。

在这里,关于“伦理上”使用人工智能的讨论常常凸显出来。不幸的是,这个话题由于监管和人们普遍认为伦理的人工智能方法会限制盈利能力而被降级。这最终意味着,伦理地获取和标记人工智能数据在短期内不太可能来自政府。如果该行业希望建立长期的可靠性,就必须自我管理。

数据源的去中心化

克服人工智能偏见需要获取“前沿数据”:由来自代表性不足社区的真实个人创建的高质量、多样化数据集,这些数据集能够捕捉到传统数据集始终遗漏的细微差别。通过吸引来自不同背景的贡献者,最终生成的数据集不仅变得更具包容性,而且更加准确。区块链为推动这一方法提供了强有力的工具。

将区块链集成到去中心化的数据标注过程中,有助于实现和验证对贡献者的公平补偿。它为每个数据输入带来了完整的可追溯性,允许明确归属,更好地监督数据流,并根据特定项目的敏感性实施更严格的控制。这种透明度确保数据在道德上来源可靠、可审计,并符合监管标准,从而解决了传统AI数据管道中长期存在的剥削、不一致和不透明问题。

创造机会

这个机会超越了公平,因为基于区块链的标签化还为新兴经济体创造了强大的增长潜力。到2028年,全球数据标注市场预计将达到82.2亿美元。然而,考虑到人工智能技术的快速普及、合成训练数据的表现不尽人意以及对高质量训练数据的日益需求,这甚至可能低估了该行业的真正潜力。对于早期采用者,特别是在基础设施有限的地区,这提供了一个塑造人工智能经济关键层面的难得机会,同时创造有意义的经济回报。

关于人工智能从人类工人那里抢夺工作的辩论仍在继续,有人推测可能会失去多达8亿个工作岗位。与此同时,企业将越来越重视强大的数据集,以确保人工智能工具超越人类员工,从而为个人通过数据标注赚取收入创造新的空间,并推动这一服务领域新区域强国的崛起。

稳定的回报

在人工智能标记中使用区块链不仅仅是为了支付透明度。利用一致的资产,例如稳定币,意味着用户无论身在何处都能得到公平的补偿。

过于频繁地,手动密集型角色被外包到新兴市场,公司相互削价以获得业务。虽然传统流程可能会拖慢制造业和农业等成熟行业的发展,但人工智能标记的新兴领域不必成为这种不公平做法的受害者。稳定币支付系统最终意味着市场之间的平等,使新兴经济体拥有可以与其国家生活工资相媲美的收入来源。

有利可图且公平

拥有最佳数据的人将拥有最佳的人工智能。正如金融市场曾经为了更快的互联网连接而竞争到毫秒级别,甚至微小的延迟也会转化为数百万的收益或损失,人工智能现在依赖于其训练数据的质量。即便是准确性的小幅提升也能在规模上带来巨大的性能和经济优势,使得多样化的去中心化数据集成为人工智能供应链中的下一个关键战场。数据是Web2与Web3融合能够产生最大且最直接影响的地方,既不是通过取代传统系统,而是通过补充和增强它们。

Web3 并不指望取代 web2,但要想成功,它必须充分拥抱与现有基础设施的整合。区块链技术提供了一个强大的层次,以增强数据透明度、可追溯性和归属,确保不仅数据质量,而且对那些为其创造做出贡献的人公平补偿。一个常见的误解是,伦理驱动的企业也无法盈利。在今天的 AI 竞争中,对更好、更具代表性数据的需求创造了从世界各地多样化社区获取数据的商业必要性。多样性不再是一个核对框;它是一种竞争优势。

即使立法滞后或将伦理置于次要位置,行业仍有机会设定自己的标准。以前沿数据为核心,AI公司不仅可以确保公平和合规,还可以为社区解锁新的经济机会,推动智能技术的未来。

约翰娜·卡比尔多

约翰娜·卡比尔多

Johanna Cabildo 是数据守护者网络的首席执行官(D-GN),拥有丰富的web3投资、早期NFT采纳以及新兴技术企业咨询的背景。此前,Johanna 在droppGroup领导企业AI项目,为包括沙特政府、沙特阿美和思科在内的重要客户提供尖端创新,助力全球知名的项目。Johanna的根基在于技术、设计、加密交易和战略咨询,她是一位自学成才的建设者,因好奇心和对创造影响的热情而驱动。她致力于构建真正的先进技术入口,以便任何人、在任何地方都能参与并拥有未来的一部分。在D-GN,她专注于重新定义隐私、AI和去中心化技术如何协同工作,以释放个人赋权和数字经济中新经济机会。

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