Saruna par mākslīgo intelektu (MI) ir attīstījusies no jautājuma par tā nozīmīgumu uz fokusu uz tā padarīšanu uzticamāku un efektīvāku, jo tā izmantošana kļūst plaši izplatīta. Maikls Hainrihs iedomājas nākotni, kurā MI veicina post-trūkuma sabiedrību, atbrīvojot cilvēkus no ikdienišķiem darbiem un ļaujot pievērsties radošākām nodarbēm.
Datu dilemmā: Kvalitāte, izcelsme un uzticība
Diskusija par mākslīgo intelektu (MI) ir fundamentāli mainījusies. Jautājums vairs nav par tā nozīmīgumu, bet gan par to, kā padarīt to uzticamāku, caurskatāmāku un efektīvāku, jo tā ieviešana kļūst ikdienišķa visās nozarēs.
Pašreizējā MI paradigmas, ko dominē centralizēti “melni kastes” modeļi un milzīgi, privāti datu centri, saskaras ar pieaugošu spiedienu no bažām par aizspriedumiem un monopolisku kontroli. Daudziem Web3 telpā risinājums nav saistīts ar stingrāku esošā sistēmas regulēšanu, bet gan ar pilnīgu zemākās infrastruktūras decentralizāciju.
Šo jaudīgo MI modeļu efektivitāti, piemēram, vispirms nosaka datu kvalitāte un integritāte, uz kuriem tie tiek apmācīti — faktors, kas jāspēj pārbaudīt un izsekot, lai novērstu sistēmiskas kļūdas un MI halucinācijas. Pieaugot likmēm nozarēs, piemēram, finansēs un veselības aprūpē, nepieciešamība pēc uzticama un caurskatāma pamata MI kļūst kritiska.
Maikls Hainrihs, sērijveida uzņēmējs un Stenfordas universitātes absolvents, ir starp tiem, kas vada centienus izveidot šo pamatu. Kā 0G Labs izpilddirektors viņš pašlaik attīsta to, ko viņš raksturo kā pirmo un lielāko MI ķēdi, ar deklarēto misiju nodrošināt, ka MI kļūst par drošu un pārbaudāmu sabiedrisku labumu. Iepriekš dibinājis Garten, top YCombinator finansētu uzņēmumu, un strādājis Microsoft, Bain un Bridgewater Associates, Hainrihs tagad pielieto savu pieredzi decentralizēta MI (DeAI) arhitektūras izaicinājumos.
#OGLabs