Il termine intelligenza artificiale (AI) fa parte del linguaggio comune dalla fine del 2022. Tuttavia, ogni volta che emergono discussioni su questa tecnologia rivoluzionaria, l’attenzione sembra concentrarsi principalmente su aspetti come l’uso di algoritmi all’avanguardia e il potente hardware che guida questi processi. sistemi. 

Tuttavia, una componente altrettanto cruciale che spesso passa inosservata sono i set di dati che alimentano questi modelli di intelligenza artificiale. Nell’ultimo anno è diventato sempre più chiaro che la qualità e la quantità di informazioni fornite a questi sistemi complessi sono fondamentali per il successo dei sistemi di intelligenza artificiale. Ma chi raccoglie questi dati e come possiamo garantire che siano diversi, accurati e di provenienza etica?

Tradizionalmente, la raccolta dei dati dell’intelligenza artificiale è stata dominio di esperti e team specializzati. Questo approccio, pur producendo indubbiamente set di dati di alta qualità, spesso porta a colli di bottiglia nel processo di formazione dell’IA, soprattutto quando si tratta dell’introduzione di pregiudizi individuali. Pertanto, non si tratta solo di avere abbastanza dati; si tratta di avere i dati giusti che rappresentano un’ampia gamma di prospettive e casi d’uso. 

In questo contesto, le discussioni relative alle “infrastrutture IA decentralizzate” stanno iniziando a guadagnare molto terreno di recente, soprattutto perché offrono una soluzione legittima per democratizzare la raccolta dei dati IA e accelerare l’innovazione nel settore. A questo punto, NeurochainAI, un fornitore di infrastrutture AI pronto all’uso, sfrutta un modulo gestito dalla comunità chiamato “AI Mining”, consentendo agli individui di partecipare a varie attività di raccolta e convalida dei dati, trasformando di fatto i suoi sostenitori in un vasto e diversificato database di dati. rete di raccolta.

Semplificare il complesso 

Guardando dall’esterno, la genialità dei sistemi di raccolta dati IA decentralizzati risiede nella loro capacità di suddividere compiti complessi in parti gestibili e di piccole dimensioni che non richiedono conoscenze specializzate. Questo approccio, spesso definito “microlavoro”, consente praticamente a chiunque abbia una formazione di base di contribuire allo sviluppo dell’IA.

Il "Data Launchpad" di NeurochainAI incarna questo approccio in modo tale che gli sviluppatori o le aziende di intelligenza artificiale inizino inviando attività di raccolta o convalida dei dati. Questi compiti vengono poi meticolosamente suddivisi in istruzioni che chiunque può seguire. I membri della comunità, denominati “AI Miners”, possono selezionare le attività che li interessano e completarle utilizzando il proprio hardware consumer all’interno dei rispettivi DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Networks) – ovvero ecosistemi digitali localizzati che sfruttano l’hardware consumer per eseguire attività computazionali, distribuendo così i carico di lavoro su una rete di dispositivi.

I dati raccolti vengono successivamente convalidati da altri membri della comunità, garantendo sia accuratezza che qualità. I contributori vengono debitamente ricompensati per i loro sforzi, favorendo uno scenario reciprocamente vantaggioso sia per gli sviluppatori di intelligenza artificiale che per la comunità.

Inoltre, il modello di NeurochainAI affronta una delle sfide più urgenti dell’intelligenza artificiale: il suo enorme consumo di energia. I tradizionali data center basati sull’intelligenza artificiale consumano grandi quantità di energia e alcune stime suggeriscono che entro il 2027 potrebbero consumare tanta elettricità quanto l’intera Olanda.

Non solo, uno studio dell’Agenzia internazionale per l’energia stima che questi data center potrebbero vedere il loro consumo energetico aumentare tra 620 e 1.050 TWh entro il 2026, equivalenti rispettivamente alla domanda energetica di Svezia e Germania. L’approccio di NeurochainAI distribuisce questo carico computazionale, riducendo potenzialmente l’impronta energetica complessiva dello sviluppo dell’IA.

Sbloccare nuove frontiere 

Allo stato attuale, le implicazioni della raccolta dati democratizzata dell’intelligenza artificiale sembrano essere di vasta portata ed entusiasmanti. Rimuovendo alcuni dei colli di bottiglia associati alle pratiche di “raccolta dati riservata agli esperti”, è possibile che si assista a un’esplosione di applicazioni di intelligenza artificiale in campi che storicamente sono stati poco serviti a causa della mancanza di set di dati rilevanti.

Ad esempio, si possono immaginare modelli di intelligenza artificiale in grado di comprendere e generare informazioni di alta qualità in lingue rare (grazie ai dati raccolti da madrelingua in tutto il mondo). Allo stesso modo, possono emergere anche nuovi casi d’uso dell’IA medica, come quelli in grado di riconoscere i sintomi di malattie rare, formati sui dati forniti da pazienti e operatori sanitari a livello globale. Le possibilità sono letteralmente infinite!

Ultimo ma non meno importante, questo approccio democratizzato potrebbe portare a uno sviluppo dell’IA più etico e trasparente. Quando la raccolta dei dati è un impegno comunitario, c’è intrinsecamente più controllo e diversità nel processo. 

Pertanto, mentre guardiamo verso un futuro guidato dall’intelligenza artificiale, piattaforme come NeurochainAI non stanno solo cambiando il modo in cui raccogliamo informazioni per l’addestramento dei dati sull’intelligenza artificiale; stanno rimodellando del tutto il panorama che circonda questo dominio.