AI phi tập trung là chìa khóa cho các thuật toán AI không thiên vị hơn — Đồng sáng lập Masa

Là người theo dõi chặt chẽ sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và những tác động tiềm ẩn của nó, tôi tin chắc rằng AI phi tập trung là một bước quan trọng để tạo ra các thuật toán AI an toàn và không thiên vị. Trải nghiệm mà chúng tôi có được với các giải pháp AI tập trung đã cho chúng tôi thấy rằng chúng có thể dẫn đến sai lệch và thiếu chính xác đáng kể, như đã thấy trong các trường hợp như trình tạo hình ảnh của Google.


Phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) một cách tập trung là điều quan trọng để tạo ra các hệ thống AI an toàn hơn và công bằng hơn. Điều này có nghĩa là thay vì có một thực thể tập trung duy nhất kiểm soát sự phát triển của AI, nó được phân phối giữa nhiều thực thể hoặc cá nhân khác nhau. Bằng cách đó, chúng ta có thể giảm thiểu rủi ro sai lệch và đảm bảo độ an toàn cao hơn trong các thuật toán AI.

Theo Calanthia Mei, người đồng sáng lập Masa Network, các giải pháp AI phi tập trung, trái ngược với các giải pháp tập trung, được kỳ vọng sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo minh bạch và khách quan hơn. Mei đã chia sẻ quan điểm này trong một cuộc phỏng vấn với CryptoMoon.

“AI phi tập trung cố gắng giải quyết các lỗ hổng tồn tại trong AI, đảm bảo AI khách quan hơn và an toàn hơn”.

Người sáng lập nhấn mạnh những ưu điểm chính của AI phi tập trung trên blockchain: quy trình ra quyết định rõ ràng hơn nhờ tính minh bạch, bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ hơn và các mô hình do người dùng kiểm soát cho phép các cá nhân chia sẻ dữ liệu hoặc sức mạnh tính toán của họ để nhận phần thưởng dưới dạng mã thông báo.

Tôi nhận thấy rằng trước đây một số mô hình AI tập trung được sử dụng rộng rãi đã tạo ra những thông tin không chính xác và gây ra phản ứng dữ dội trên mạng xã hội. Chẳng hạn, vào tháng 2, Google đã phải gỡ bỏ trình tạo hình ảnh AI của mình do những hình ảnh gây tranh cãi và không chính xác về mặt lịch sử mà nó tạo ra. Sự việc này đã đặt ra những câu hỏi nghiêm túc về quá trình ra quyết định của những công nghệ tiên tiến này.

Mei giải thích với CryptoMoon: “AI phi tập trung là điều cần thiết để khắc phục sự thiên vị trong kết quả đầu ra thuật toán, chẳng hạn như AI của Gemini. Điều này đạt được bằng cách thúc đẩy tính minh bạch cao hơn trong quá trình ra quyết định của các thuật toán này”.

“AI tập trung khuếch đại sự mất cân bằng quyền lực đã tồn tại từ trước, những lo ngại về quyền riêng tư và thành kiến ​​với tốc độ chưa từng có, như được minh họa bằng sự cố AI của Google Gemini trong đó AI mô tả những người sáng lập Hoa Kỳ là người da màu, có thể là sự điều chỉnh quá mức đối với các vấn đề thiên vị chủng tộc lâu đời trong AI.”

Sử dụng blockchain và giao thức AI phi tập trung đảm bảo tính minh bạch về nguồn gốc dữ liệu cho kết quả AI. Tính minh bạch này rất cần thiết vì chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu đào tạo của nó. Như Mei đã tuyên bố, “Hiệu quả của AI phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu mà nó được cung cấp để học hỏi.”

“Chất lượng, tính đa dạng và tính đại diện của dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và tính công bằng của hệ thống AI. Dữ liệu sai lệch hoặc hạn chế có thể dẫn đến kết quả sai lệch và sai lệch, ảnh hưởng đến độ tin cậy của các quyết định do AI điều khiển.”

Masa Network là một trong những giao thức mô hình ngôn ngữ lớn và dữ liệu AI phi tập trung lớn nhất nhằm cung cấp dữ liệu đáng tin cậy hơn cho các ứng dụng AI.

Theo báo cáo của Dune, khoảng 1,58 triệu ví riêng biệt đã chia sẻ thông tin cá nhân của họ với Masa Network.

AI phi tập trung là chìa khóa cho các thuật toán AI không thiên vị hơn — Đồng sáng lập Masa

Vào ngày 25 tháng 4, Masa Network đã công bố 13 đối tác phát triển AI đầu tiên hoạt động trên nền tảng của họ, dựa trên cơ sở hạ tầng phi tập trung. Để hỗ trợ những nhà xây dựng này trong việc mở rộng tiềm năng của AI phi tập trung, Masa Network đã phân bổ mã thông báo MASA trị giá 100.000 USD cho mục đích này.

Vào ngày 11 tháng 4, mạng chính đã hoạt động trên mạng cùng với mã thông báo MASA, đánh dấu sự bắt đầu hoạt động. Trong số 13 dự án ban đầu dưới sự bảo trợ của Masa có CharacterX, một nền tảng truyền thông xã hội phi tập trung, Pond, một mô hình AI đồ thị được thiết kế để giao dịch trên chuỗi và RootData, cơ sở hạ tầng dữ liệu thông minh được thiết kế riêng cho các ứng dụng Web3.

2024-04-25 17:05