Thuật ngữ trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần của cách nói phổ biến kể từ cuối năm 2022. Tuy nhiên, bất cứ khi nào các cuộc thảo luận xung quanh công nghệ mang tính cách mạng này xuất hiện, trọng tâm dường như chủ yếu tập trung vào các khía cạnh như việc sử dụng các thuật toán tiên tiến và phần cứng mạnh mẽ thúc đẩy những điều này. hệ thống. 

Tuy nhiên, một thành phần quan trọng không kém thường nằm trong tầm ngắm là bộ dữ liệu cung cấp nhiên liệu cho các mô hình AI này. Trong năm qua, ngày càng rõ ràng rằng chất lượng và số lượng thông tin được cung cấp cho các hệ thống phức tạp này là điều tối quan trọng đối với sự thành công của hệ thống AI. Nhưng ai thu thập dữ liệu này và làm cách nào chúng tôi có thể đảm bảo dữ liệu đó có nguồn gốc đa dạng, chính xác và hợp đạo đức?

Theo truyền thống, việc thu thập dữ liệu AI là lĩnh vực của các chuyên gia và các nhóm chuyên môn. Cách tiếp cận này, mặc dù chắc chắn là tạo ra các bộ dữ liệu chất lượng cao, nhưng thường dẫn đến tắc nghẽn trong quá trình đào tạo AI, đặc biệt là khi đưa ra những thành kiến ​​cá nhân. Do đó, vấn đề không chỉ là có đủ dữ liệu; đó là việc có được dữ liệu phù hợp thể hiện nhiều quan điểm và trường hợp sử dụng khác nhau. 

Trong bối cảnh này, các cuộc thảo luận liên quan đến “cơ sở hạ tầng AI phi tập trung” đang bắt đầu thu hút được nhiều sự chú ý gần đây, đặc biệt là khi chúng đưa ra một giải pháp hợp pháp để dân chủ hóa việc thu thập dữ liệu AI và tăng tốc đổi mới trong lĩnh vực này. Đến thời điểm này, NeurochainAI, nhà cung cấp cơ sở hạ tầng AI sẵn sàng sử dụng, tận dụng mô-đun do cộng đồng hỗ trợ có tên là “AI Mining”, cho phép các cá nhân tham gia vào các nhiệm vụ thu thập và xác thực dữ liệu khác nhau - biến những người ủng hộ nó thành một kho dữ liệu rộng lớn, đa dạng một cách hiệu quả. mạng lưới thu thập.

Đơn giản hóa sự phức tạp 

Từ bên ngoài nhìn vào, điểm ưu việt của các hệ thống thu thập dữ liệu AI phi tập trung nằm ở khả năng chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành những phần nhỏ có thể quản lý được mà không cần kiến ​​thức chuyên môn. Cách tiếp cận này, thường được gọi là 'microwork', cho phép hầu như bất kỳ ai được đào tạo cơ bản đều có thể đóng góp vào việc phát triển AI.

'Bàn khởi động dữ liệu' của NeurochainAI thể hiện cách tiếp cận này để các nhà phát triển hoặc công ty AI bắt đầu bằng cách gửi các nhiệm vụ thu thập hoặc xác thực dữ liệu. Những nhiệm vụ này sau đó được chia nhỏ một cách tỉ mỉ thành các hướng dẫn mà bất cứ ai cũng có thể làm theo. Các thành viên cộng đồng, được gọi là “Người khai thác AI”, có thể chọn các nhiệm vụ mà họ quan tâm và hoàn thành chúng bằng cách sử dụng phần cứng tiêu dùng trong DePIN (Mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung) tương ứng của họ - tức là hệ sinh thái kỹ thuật số được bản địa hóa tận dụng phần cứng của người tiêu dùng để thực hiện các tác vụ tính toán, từ đó phân phối khối lượng công việc trên một mạng lưới các thiết bị.

Dữ liệu được thu thập sau đó sẽ được xác nhận bởi các thành viên khác trong cộng đồng, đảm bảo cả tính chính xác và chất lượng. Những người đóng góp được khen thưởng xứng đáng cho những nỗ lực của họ, thúc đẩy một kịch bản cùng có lợi cho cả nhà phát triển AI và cộng đồng.

Ngoài ra, mô hình của NeurochainAI giải quyết một trong những thách thức cấp bách nhất của AI: mức tiêu thụ năng lượng khổng lồ. Các trung tâm dữ liệu AI truyền thống tiêu thụ lượng điện năng khổng lồ, với một số ước tính cho thấy rằng đến năm 2027, chúng có thể tiêu thụ lượng điện bằng toàn bộ Hà Lan.

Không chỉ vậy, một nghiên cứu của Cơ quan Năng lượng Quốc tế ước tính rằng mức sử dụng năng lượng của các trung tâm dữ liệu này có thể tăng lên từ 620 đến 1.050 TWh vào năm 2026 - tương đương với nhu cầu năng lượng của Thụy Điển và Đức. Cách tiếp cận của NeurochainAI phân phối tải tính toán này, có khả năng giảm mức tiêu thụ năng lượng tổng thể trong quá trình phát triển AI.

Mở khóa những biên giới mới 

Trong tình hình hiện tại, ý nghĩa của việc dân chủ hóa việc thu thập dữ liệu AI dường như khá sâu rộng và thú vị. Bằng cách loại bỏ một số điểm nghẽn liên quan đến phương pháp “thu thập dữ liệu chỉ dành cho chuyên gia”, chúng ta có thể chứng kiến ​​​​sự bùng nổ của các ứng dụng AI trên các lĩnh vực trước đây chưa được quan tâm do thiếu bộ dữ liệu liên quan.

Ví dụ: người ta có thể tưởng tượng các mô hình AI có thể hiểu và tạo ra thông tin chất lượng cao bằng các ngôn ngữ hiếm (nhờ dữ liệu được thu thập bởi người bản xứ trên khắp thế giới). Tương tự, các trường hợp sử dụng AI y tế mới cũng có thể xuất hiện, chẳng hạn như các trường hợp có thể nhận biết triệu chứng của các bệnh hiếm gặp, được đào tạo dựa trên dữ liệu do bệnh nhân và nhân viên y tế trên toàn cầu đóng góp. Các khả năng theo nghĩa đen là vô tận!

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, cách tiếp cận dân chủ hóa này có thể dẫn đến sự phát triển AI minh bạch và có đạo đức hơn. Khi việc thu thập dữ liệu là nỗ lực của cộng đồng thì quy trình này vốn có nhiều sự giám sát và đa dạng hơn. 

Do đó, khi chúng ta hướng tới một tương lai được định hướng bởi AI, các nền tảng như NeurochainAI không chỉ thay đổi cách chúng ta thu thập thông tin để đào tạo dữ liệu AI; họ đang định hình lại hoàn toàn cảnh quan xung quanh miền này.