Termins mākslīgais intelekts (AI) ir daļa no vispārējās valodas kopš 2022. gada beigām. Tomēr vienmēr, kad notiek diskusijas par šo revolucionāro tehnoloģiju, šķiet, ka galvenā uzmanība tiek pievērsta tādiem aspektiem kā vismodernāko algoritmu izmantošana un jaudīgā aparatūra, kas to virza. sistēmas. 

Tomēr vienlīdz svarīga sastāvdaļa, kas bieži lido zem radara, ir datu kopas, kas nodrošina šos AI modeļus. Pēdējā gada laikā kļūst arvien skaidrāks, ka informācijas kvalitāte un kvantitāte, kas tiek ievadīta šajās sarežģītajās sistēmās, ir ļoti svarīga AI sistēmu panākumiem. Bet kas vāc šos datus, un kā mēs varam nodrošināt, ka tie ir daudzveidīgi, precīzi un ētiski iegūti?

Tradicionāli AI datu vākšana ir bijusi ekspertu un specializētu komandu sfēra. Lai gan šī pieeja neapšaubāmi rada augstas kvalitātes datu kopas, bieži vien rada vājās vietas AI apmācības procesā, jo īpaši, ja runa ir par atsevišķu aizspriedumu ieviešanu. Tāpēc tas nav tikai pietiekams datu daudzums; tas ir par pareizu datu pieejamību, kas atspoguļo plašu perspektīvu un lietošanas gadījumu klāstu. 

Šajā kontekstā diskusijas par “decentralizētām mākslīgā intelekta infrastruktūrām” pēdējā laikā sāk iegūt lielu atsaucību, jo īpaši tāpēc, ka tās piedāvā likumīgu risinājumu AI datu vākšanas demokratizēšanai un inovāciju paātrināšanai šajā jomā. Līdz šim NeurochainAI, lietošanai gatavs AI infrastruktūras nodrošinātājs, izmanto kopienas darbinātu moduli ar nosaukumu “AI Mining”, kas ļauj indivīdiem piedalīties dažādos datu vākšanas un validācijas uzdevumos, efektīvi pārvēršot savus atbalstītājus plašos, daudzveidīgos datos. savākšanas tīkls.

Kompleksa vienkāršošana 

Skatoties no malas, decentralizēto AI datu vākšanas sistēmu ģēnijs slēpjas to spējā sadalīt sarežģītus uzdevumus pārvaldāmos, īsos gabalos, kuriem nav vajadzīgas īpašas zināšanas. Šī pieeja, ko bieži dēvē par “mikrodarbu”, ļauj praktiski ikvienam, kam ir pamata apmācība, dot ieguldījumu AI attīstībā.

NeurochainAI “Data Launchpad” iemieso šo pieeju tā, ka AI izstrādātāji vai uzņēmumi sāk, iesniedzot datu vākšanas vai validācijas uzdevumus. Pēc tam šie uzdevumi tiek rūpīgi sadalīti norādījumos, kurus ikviens var izpildīt. Kopienas dalībnieki, saukti par “AI kalnračiem”, var atlasīt uzdevumus, kas viņus interesē, un izpildīt tos, izmantojot savu patērētāju aparatūru savos DePIN (decentralizētos fiziskās infrastruktūras tīklos) ietvaros, t.i., lokalizētās digitālās ekosistēmās, kas izmanto patērētāju aparatūru skaitļošanas uzdevumu veikšanai, tādējādi izplatot darba slodze visā ierīču tīklā.

Savāktos datus pēc tam apstiprina citi kopienas dalībnieki, nodrošinot gan precizitāti, gan kvalitāti. Līdzstrādnieki tiek pienācīgi atalgoti par viņu pūlēm, veicinot abpusēji izdevīgu scenāriju gan AI izstrādātājiem, gan sabiedrībai.

Turklāt NeurochainAI modelis risina vienu no AI aktuālākajiem izaicinājumiem: tā monumentālo enerģijas patēriņu. Tradicionālie AI datu centri patērē milzīgu enerģijas daudzumu, un daži aprēķini liecina, ka līdz 2027. gadam tie varētu patērēt tikpat daudz elektroenerģijas kā visa Nīderlande.

Turklāt Starptautiskās Enerģētikas aģentūras pētījums lēš, ka šo datu centru enerģijas patēriņš līdz 2026. gadam varētu palielināties līdz 620–1050 TWh, kas ir līdzvērtīgs Zviedrijas un Vācijas enerģijas pieprasījumam. NeurochainAI pieeja sadala šo skaitļošanas slodzi, potenciāli samazinot AI attīstības kopējo enerģijas pēdas nospiedumu.

Jaunu robežu atbloķēšana 

Pašreizējā situācijā demokratizētas AI datu vākšanas sekas šķiet diezgan tālejošas un aizraujošas. Novēršot dažus šķēršļus, kas saistīti ar “tikai ekspertu datu vākšanas” praksi, iespējams, mēs varētu būt liecinieki AI lietojumprogrammu eksplozijai jomās, kuras vēsturiski ir bijušas nepietiekami izmantotas atbilstošu datu kopu trūkuma dēļ.

Piemēram, var iedomāties AI modeļus, kas spēj saprast un ģenerēt augstas kvalitātes informāciju retajās valodās (pateicoties datiem, ko savāc dzimtā valoda visā pasaulē). Tāpat var parādīties arī jauni medicīniskās mākslīgā intelekta lietošanas gadījumi, piemēram, tādi, kas var atpazīt retu slimību simptomus, pamatojoties uz pacientu un veselības aprūpes darbinieku sniegtajiem datiem visā pasaulē. Iespējas ir burtiski bezgalīgas!

Visbeidzot, šī demokratizētā pieeja varētu veicināt ētiskāku un pārredzamāku AI attīstību. Ja datu vākšana ir kopienas darbs, procesā ir lielāka pārraudzība un daudzveidība. 

Tāpēc, raugoties uz AI virzītu nākotni, tādas platformas kā NeurochainAI ne tikai maina veidu, kā mēs apkopojam informāciju AI datu apmācībai; viņi pilnībā pārveido ainavu, kas ieskauj šo domēnu.