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埃隆·马斯克起诉 OpenAI，指控其偏离了“造福人类”开发 AGI 的使命。卡洛斯·E·佩雷斯怀疑这起诉讼可能会让当前的生成式人工智能市场领导者成为下一个 WeWork。

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OpenAI 的营利转型是这场法律战的焦点。然而，过分强调利润背叛了既得企业利益。它还转移了人们对最终用户更关键问题的注意力，即合乎道德的 AI 训练和数据管理。

Grok 是埃隆的创意，也是 ChatGPT 的竞争对手，它可以从推文中获取“实时信息”。OpenAI 因到处抓取受版权保护的数据而臭名昭著。现在，谷歌已达成一项价值 6000 万美元的交易，以访问 Reddit 用户的数据来训练 Gemini 和 Cloud AI。

单纯地推动开源并不符合用户在这种环境中的利益。他们需要一些方法来确保有意义的同意和补偿，以帮助培训法学硕士。例如，构建众包人工智能训练数据工具的新兴平台在这方面至关重要。稍后会详细介绍。

对用户来说，它基本上是非盈利的

全球有超过 53 亿人使用互联网，其中约 93% 的人使用中心化社交媒体。因此，2023 年在线产生的 1470 亿 TB 数据中很可能大部分都是用户生成的。预计到 2025 年，这一数据将超过 1800 亿。

虽然这个庞大的数据集或“公开信息”推动了人工智能的训练和发展，但大多数情况下用户并没有从中获益。他们既没有控制权，也没有真正的所有权。“我同意”的同意方式也没有意义——充其量是欺骗，最坏的情况是胁迫。

数据是新的石油。让终端用户更多地控制他们的数据不符合科技巨头的利益。首先，向用户支付数据费用将大大增加法学硕士的培训成本，而这笔费用无论如何都超过 1 亿美元。然而，正如克里斯·迪克森 (Chris Dixon) 在《阅读、写作、拥有》一书中所说，五家大公司控制并可能“毁掉一切”是通往反乌托邦的快车道。

然而，鉴于区块链作为分布式数据层和事实来源的发展，对用户来说最好的时代才刚刚开始。最重要的是，与大公司不同，新时代的人工智能公司接受这样的替代方案是为了获得更好的性能、成本效益，并最终改善人类。

用于道德人工智能训练的众包数据

Web2 的读写信任模型依赖于实体和利益相关者不作恶。但人类的贪婪是无止境的——用 18 世纪哲学家大卫休谟的话来说，我们都是一群“自私自利的恶棍”。

因此，Web3 的“读写拥有”模型使用区块链、加密技术等，以便分布式网络参与者无法作恶。Chris 在他的书中广泛探讨了这个想法。

web3 技术栈从根本上讲是以社区为导向、以用户为主导的。提供工具包让用户重新控制自己的数据（财务、社交、创意等）是该领域的核心前提。例如，区块链充当分布式、可验证的数据层，以结算交易并建立不可改变的出处。

此外，过去几年中，零知识证明（zkProofs）或多方计算（MPC）等可行的隐私和安全机制也得到了发展。它们允许交易对手在不透露内容的情况下确定真相，为数据验证、共享和管理开辟了新途径。

从 AI 训练的角度来看，这些广泛的功能非常重要。现在可以不依赖中心化提供商或验证者来获取可靠的数据。但最重要的是，web3 的去中心化、非中介性质有助于直接连接那些产生数据的人（即用户）和需要数据来训练 AI 模型的项目。

消除“可信中介”和看门人可显著降低成本。它还可以协调激励措施，以便项目可以补偿用户的努力和贡献。例如，用户可以通过完成微任务来赚取加密货币，例如用他们的方言录制脚本、识别和标记对象、对图像进行排序和分类、构造非结构化数据等。

另一方面，公司可以使用由人工验证的高质量数据以合理的价格建立更准确的模型。这是一个双赢的局面。

自下而上的进步，而不仅仅是开源

传统框架严重歧视个人和用户社区，单纯的开源毫无意义。必须彻底改变现有的商业模式和培训框架，以确保符合道德的人工智能培训。

用自下而上的草根方法取代自上而下的系统才是出路。这也是为了建立一个重视所有权、自主权和协作的精英秩序。在这个世界上，公平分配才是最有利可图的，而不是最大化。

有趣的是，这些系统在赋予小型企业和个人用户权力的同时，也将使大公司受益。毕竟，高质量的数据、公平的价格和准确的人工智能模型是每个人都需要的。

现在，随着激励机制的整合，拥抱和采用新时代模式符合行业的共同利益。从长远来看，坚持狭隘、短视的利益无济于事。未来的需求与过去不同。

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作者：威廉·西蒙宁

William Simonin 是 Ta-da 的董事长，Ta-da 是一个利用区块链将数据验证游戏化的 AI 数据市场。他曾在法国国防部担任软件工程师和研究员约六年，并在 Epitech Nancy 安全协会任职，担任其主席，后来担任函数式编程教授。他是一位法国企业家，也是多家 AI、科技和加密货币公司的联合创始人。