Termín umělá inteligence (AI) je součástí běžného jazyka od konce roku 2022. Kdykoli se však objeví diskuse o této revoluční technologii, zdá se, že se pozornost soustředí především na aspekty, jako je použití nejmodernějších algoritmů a výkonný hardware, který je řídí. systémy. 

Neméně zásadní složkou, která často letí pod radarem, jsou však soubory dat, které tyto modely umělé inteligence pohánějí. Za poslední rok je stále jasnější, že kvalita a množství informací dodávaných do těchto komplexních systémů jsou pro úspěch systémů umělé inteligence rozhodující. Kdo však tato data shromažďuje a jak můžeme zajistit, aby byla různorodá, přesná a pocházela z etických zdrojů?

Tradičně byl sběr dat AI doménou odborníků a specializovaných týmů. Tento přístup, i když nepochybně vytváří vysoce kvalitní datové sady, často vede k překážkám v procesu školení AI, zejména pokud jde o zavádění individuálních zkreslení. Nejde tedy jen o dostatek dat; jde o to mít správná data, která představují širokou škálu perspektiv a případů použití. 

V této souvislosti se v poslední době začínají hodně prosazovat diskuse týkající se „decentralizovaných infrastruktur AI“, zejména proto, že nabízejí legitimní řešení pro demokratizaci sběru dat AI a urychlení inovací v této oblasti. NeurochainAI, poskytovatel infrastruktury AI připravený k použití, využívá komunitní modul nazvaný „AI Mining“, který umožňuje jednotlivcům podílet se na různých úlohách sběru dat a ověřování – efektivně proměňuje své podporovatele na rozsáhlá, různorodá data. sběrná síť.

Zjednodušení komplexu 

Při pohledu zvenčí spočívá genialita decentralizovaných systémů sběru dat AI v jejich schopnosti rozdělit složité úkoly na zvládnutelné, malé kousky, které nevyžadují specializované znalosti. Tento přístup, často označovaný jako „mikropráce“, umožňuje prakticky komukoli se základním školením přispět k rozvoji AI.

„Data Launchpad“ společnosti NeurochainAI ztělesňuje tento přístup, takže vývojáři nebo společnosti AI začínají zadáním úloh sběru dat nebo ověřování. Tyto úkoly jsou pak pečlivě rozděleny do pokynů, které může každý dodržovat. Členové komunity, označovaní jako „AI Miners“, si mohou vybrat úkoly, které je zajímají, a dokončit je pomocí svého spotřebitelského hardwaru v rámci svých příslušných DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Networks) – tj. lokalizované digitální ekosystémy využívající spotřebitelský hardware k provádění výpočetních úkolů, a tak distribuovat pracovní zátěž v síti zařízení.

Shromážděná data jsou následně ověřována ostatními členy komunity, což zajišťuje přesnost i kvalitu. Přispěvatelé jsou za své úsilí náležitě odměněni a podporují oboustranně výhodný scénář pro vývojáře AI i pro komunitu.

Model NeurochainAI navíc řeší jednu z nejnaléhavějších výzev AI: její monumentální spotřebu energie. Tradiční datová centra AI spotřebovávají obrovské množství energie, přičemž některé odhady naznačují, že do roku 2027 by mohla spotřebovávat tolik elektřiny jako celé Nizozemsko.

Nejen to, studie Mezinárodní energetické agentury odhaduje, že tato datová centra by mohla do roku 2026 zaznamenat nárůst spotřeby energie na 620 až 1 050 TWh – což odpovídá energetické náročnosti Švédska a Německa. Přístup NeurochainAI rozděluje tuto výpočetní zátěž a potenciálně snižuje celkovou energetickou stopu vývoje AI.

Odemykání nových hranic 

V současné době se zdá, že důsledky demokratizovaného sběru dat AI jsou dalekosáhlé a vzrušující. Odstraněním některých úzkých míst spojených s postupy „sběru dat pouze pro odborníky“ je možné, že bychom mohli být svědky exploze aplikací umělé inteligence napříč obory, které byly historicky poddimenzované kvůli nedostatku relevantních datových souborů.

Lze si například představit modely umělé inteligence, které dokážou porozumět a generovat vysoce kvalitní informace ve vzácných jazycích (díky údajům shromážděným rodilými mluvčími po celém světě). Podobně se mohou objevit i nové případy použití umělé inteligence v lékařství, například ty, které dokážou rozpoznat příznaky vzácných onemocnění, vyškolené na základě údajů poskytnutých pacienty a zdravotnickými pracovníky po celém světě. Možnosti jsou doslova nekonečné!

V neposlední řadě by tento demokratizovaný přístup mohl vést k etičtějšímu a transparentnějšímu rozvoji AI. Když je shromažďování dat úsilím komunity, je v procesu přirozeně více dohledu a rozmanitosti. 

Proto, když se díváme na budoucnost řízenou umělou inteligencí, platformy jako NeurochainAI nemění pouze způsob, jakým shromažďujeme informace pro trénování dat AI; zcela přetvářejí krajinu obklopující tuto doménu.