The data dilemma: quality, provenance, and trust
The conversation around artificial intelligence (AI) has fundamentally changed.問題はもはやその関連性ではなく、あらゆる分野での展開が一般的になるにつれて、どのようにして信頼性、透明性、効率性を高めるかということです。
たとえば、これらの強力な AI モデルの有効性は、何よりもまず、トレーニングに使用されるデータの品質と完全性によって決まります。 This element must be verifiable and traceable to prevent systematic errors and AI illusions.金融やヘルスケアなどの業界の利害が増大するにつれて、AI のためのトラストレスで透明な基盤の必要性が重要になっています。
Heinrich emphasizes that the core of AI’s performance lies in its knowledge base, or data. 「AI モデルの有効性は、何よりもまず、トレーニングに使用される基礎となるデータによって決まります」と彼は説明します。高品質でバランスの取れたデータセットは正確な応答につながりますが、悪いデータや過小評価されたデータは出力の品質が低下し、幻覚が起こりやすくなります。
ハインリッヒ氏にとって、これらの絶えず更新される多様なデータセットの整合性を維持するには、現状からの根本的な脱却が必要です。 He argues that the main cause of AI illusions is a lack of transparency in provenance.彼の救済策は暗号です。
Importantly, he argues that a decentralized world is well suited to power this future.これらのシステムの利点は、インセンティブが調整されており、計算能力の自己均衡経済を作り出していることです。リソースの需要が増加すると、その需要が満たされるまでリソースを供給するインセンティブが自然に高まり、バランスのとれたパーミッションレスな方法で計算リソースの需要が満たされます。
Protecting AI: Open source and designing incentives
音声クローン詐欺やディープフェイクなどの意図的な悪用から AI を保護するために、ハインリッヒ氏は人間中心のソリューションとアーキテクチャ上のソリューションを組み合わせることを提案しています。まず、なりすましや偽情報に使用される AI 詐欺や偽物を特定する方法について人々を教育することに重点を置く必要があります。 Heinrich said: 「人々が自分自身を守ることができるように、AI が生成したコンテンツを識別したり指紋を採取したりできるようにする必要があります。」
Lawmakers can also play a role by establishing global standards for AI safety and ethics.これによって AI の悪用がなくなる可能性は低いものの、そのような標準の存在は「AI の悪用を阻止することにある程度は役立つ可能性があります」。しかし、最も強力な対策は分散型設計に織り込まれており、「インセンティブに合わせたシステムを設計することで、AI の意図的な悪用を劇的に減らすことができる。」 AI モデルをオンチェーンに展開して管理することで、誠実な参加が報われますが、悪意のある行為はオンチェーンのスラッシュ メカニズムを通じて直接的な経済的影響を及ぼします。
FAQ
- What are the core issues with current centralized AI?
- What solution is Michael Heinrich’s 0G Labs building?
- How does decentralized AI ensure data integrity?
- What are the main benefits of 0G Labs’ Dilocox technology?
