Trí tuệ nhân tạo phi tập trung: Chìa khóa cho các ...

Trí tuệ nhân tạo phi tập trung: Chìa khóa cho các thuật toán trí tuệ nhân tạo không thiên vị hơn — Đồng sáng lập của Masa

Hệ thống Trí tuệ nhân tạo Gemini của Google đã gây ra sự phẫn nộ gần đây sau khi tạo ra hình ảnh không chính xác về lịch sử và kết quả thiên vị. Phát triển Trí tuệ nhân tạo phi tập trung có thể là chìa khóa để tạo ra kết quả minh bạch và không thiên vị hơn.

Trong khi các giải pháp Trí tuệ nhân tạo tập trung đã nhận được phần lớn vốn đầu tư, các giải pháp Trí tuệ nhân tạo phi tập trung sẽ là chìa khóa để tạo ra các giải pháp Trí tuệ nhân tạo minh bạch và không thiên vị hơn, theo Calanthia Mei, đồng sáng lập Mạng lưới Masa. Mei nói với Coincuatui:

“Trí tuệ nhân tạo phi tập trung cố gắng giải quyết các lỗi tồn tại trong Trí tuệ nhân tạo, đảm bảo Trí tuệ nhân tạo không thiên vị và an toàn hơn.”

Một số mô hình Trí tuệ nhân tạo tập trung phổ biến đã tạo ra các sai lệch đáng kể và sự phẫn nộ trên mạng xã hội trong quá khứ. Vào tháng Hai, Google rút lại trình tạo hình ảnh trí tuệ nhân tạo sau khi tạo ra những hình ảnh không chính xác về lịch sử và "woke", gây ra lo ngại lan rộng về quy trình ra quyết định của ứng dụng.

Trí tuệ nhân tạo phi tập trung sẽ là chìa khóa trong việc giải quyết các đầu ra thiên vị tương tự, như mặt với Gemini AI, bằng cách tạo ra một quy trình ra quyết định minh bạch hơn cho các thuật toán, Mei cho biết với Coincuatui:

“Trí tuệ nhân tạo tập trung tăng cường các mất cân bằng quyền lực đã tồn tại trước đó, các vấn đề về quyền riêng tư và sự thiên vị với tốc độ chưa từng có, như thể hiện trong vụ việc của Google Gemini AI, nơi Trí tuệ nhân tạo đã miêu tả các nhà sáng lập Hoa Kỳ như một số người da màu, có thể là một phản ứng quá mức với vấn đề thiên vị chủng tộc lâu năm trong Trí tuệ nhân tạo.”

Các giao thức Trí tuệ nhân tạo phi tập trung dựa trên blockchain cung cấp sự minh bạch để xác minh nguồn gốc dữ liệu đầu ra của Trí tuệ nhân tạo, điều quan trọng để cải thiện các thuật toán, vì Trí tuệ nhân tạo chỉ tốt như dữ liệu mà nó được đào tạo. Theo Mei:

“Chất lượng, đa dạng và sự đại diện của dữ liệu trực tiếp ảnh hưởng đến hiệu suất và công bằng của các hệ thống Trí tuệ nhân tạo. Dữ liệu thiên vị hoặc hạn chế có thể dẫn đến kết quả bị rẻo và thiên vị, đe dọa tính đáng tin cậy của các quyết định do Trí tuệ nhân tạo thúc đẩy.”

Mạng lưới Masa là một trong những giao thức dữ liệu Trí tuệ nhân tạo phi tập trung lớn nhất nhằm cung cấp dữ liệu đáng tin cậy hơn cho các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo.

Hơn 1,58 triệu ví tiền duy nhất đã đóng góp dữ liệu cá nhân cho Mạng lưới Masa, theo Dune.

Mạng lưới Masa đã công bố 13 đối tác phát triển Trí tuệ nhân tạo đầu tiên xây dựng trên cơ sở hạ tầng phi tập trung của mình vào ngày 25 tháng 4. Mạng lưới đã cam kết 100.000 USD trong token MASA cho các nhà phát triển Trí tuệ nhân tạo phi tập trung của mình để giúp họ nâng cao khả năng của Trí tuệ nhân tạo phi tập trung.

Mạng lưới và token MASA của nó đã ra mắt trên mainnet vào ngày 11 tháng 4. 13 dự án đầu tiên trên Masa bao gồm mạng xã hội phi tập trung CharacterX; Pond, một mô hình Trí tuệ nhân tạo đồ thị cho giao dịch trên chuỗi; và RootData, một lớp dữ liệu Web3 dựa trên Trí tuệ nhân tạo.