اللامركزية الذكاء الاصطناعي مفتاح الحلول غير المتحيزة والأكثر أمانا ، كما يقول المؤسس المشارك لشبكة ماسا
Summary:
تؤكد كالانتيا مي ، المؤسس المشارك لشبكة ماسا ، على أهمية الذكاء الاصطناعي اللامركزي (الذكاء الاصطناعي) في إيجاد حلول أكثر شفافية وغير متحيزة. وتشير إلى أن الذكاء الاصطناعي اللامركزية تعالج العيوب المتأصلة في الأنظمة المركزية وتضمن الذكاء الاصطناعي أكثر أمانا. يسلط مي الضوء على دور blockchain في هذه العملية ، مما يعزز الشفافية ويعزز خصوصية البيانات ويدعم النماذج التي تركز على المستخدم. وتستشهد بالإخفاقات السابقة لنماذج الذكاء الاصطناعي المركزية، بما في ذلك مولد الصور المثير للجدل من جوجل، كأمثلة على سبب أهمية التحول إلى الذكاء الاصطناعي اللامركزية. تشير مي أيضا إلى مساهمة شبكة ماسا في حلول الذكاء الاصطناعي العادلة ، حيث تلبي منصتها أكثر من 1.58 مليون مساهم فردي في البيانات.
تسلط كالانثيا مي ، المؤسس المشارك لشبكة ماسا ، الضوء على أهمية الذكاء الاصطناعي اللامركزي (الذكاء الاصطناعي) لبناء حلول الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية وحيادية. في حين تمتعت الذكاء الاصطناعي المركزية بجزء كبير من التمويل ، فإن الذكاء الاصطناعي اللامركزية مفيدة في معالجة العيوب الأساسية وضمان الذكاء الاصطناعي أكثر أمانا وغير متحيزة ، كما تقول مي. تجني الذكاء الاصطناعي اللامركزية القائمة على Blockchain فوائد من حيث اتخاذ القرارات الواضحة ، وتحسين خصوصية البيانات ، والنماذج التي تركز على المستخدم والتي تكافئ مساهمات البيانات أو موارد الحوسبة بحوافز رمزية.
في الماضي ، أدت نماذج الذكاء الاصطناعي المركزية الشائعة إلى عدم دقة كبيرة تسببت في ضجة عامة ، كما رأينا في حالة مولد الصور الذكاء الاصطناعي من Google الذي تم سحبه بعد إنتاج صور غير صحيحة ومثيرة للجدل تاريخيا. لحل مشكلات التحيز هذه ، تلعب الذكاء الاصطناعي اللامركزية دورا مهما في جعل عملية صنع القرار في الخوارزمية شفافة ، كما يتضح من Gemini الذكاء الاصطناعي.
تشير مي إلى أن الذكاء الاصطناعي المركزية تكثف التحيزات الحالية ومخاوف الخصوصية ، كما حدث في حادثة Gemini الذكاء الاصطناعي ، حيث صورت الذكاء الاصطناعي بشكل غير دقيق الآباء المؤسسين للولايات المتحدة على أنهم أشخاص ملونون. توفر الذكاء الاصطناعي اللامركزية ، باستخدام البروتوكولات القائمة على blockchain ، الشفافية للتحقق من أصل البيانات الذكاء الاصطناعي ، وهو أمر ضروري لتحسين الخوارزميات.
وتلاحظ مي أن جودة البيانات وتنوعها يؤثران بشكل عميق على أداء وعدالة الأنظمة الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تؤدي البيانات المتحيزة أو غير الكافية إلى نتائج منحرفة ، مما يقوض مصداقية القرارات التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي.
تعد شبكة Masa من بين بروتوكولات بيانات الذكاء الاصطناعي اللامركزية الرائدة ونماذج اللغات الكبيرة الملتزمة بتوفير بيانات يمكن الاعتماد عليها لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. وفقا ل Dune ، ساهمت أكثر من 1.58 مليون محفظة فردية ببيانات شخصية لشبكة Masa.
في 25 أبريل ، أعلنت شبكة Masa عن أول 13 شريكا مطورا الذكاء الاصطناعي بناء على منصتها اللامركزية. خصصت الشبكة 100000 دولار من رموز MASA لمطوري الذكاء الاصطناعي اللامركزية لتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. تم إطلاق شبكة Masa ، مع رمز MASA الخاص بها ، على الشبكة الرئيسية في 11 أبريل.
من بين أول 13 مشروعا على Masa هي الشبكة الاجتماعية اللامركزية CharacterX. Pond ، نموذج الذكاء الاصطناعي الرسم البياني للتداول على السلسلة ؛ و RootData ، وهي طبقة بيانات Web3 ممكنة الذكاء الاصطناعي.
Published At
4/25/2024 5:00:00 PM
Disclaimer: Algoine does not endorse any content or product on this page. Readers should conduct their own research before taking any actions related to the asset, company, or any information in this article and assume full responsibility for their decisions. This article should not be considered as investment advice. Our news is prepared with AI support.
Do you suspect this content may be misleading, incomplete, or inappropriate in any way, requiring modification or removal?
We appreciate your report.