Разговор вокруг ИИ эволюционировал от вопросов его актуальности к фокусировке на том, как сделать его более надежным и эффективным по мере его широкого использования. Майкл Хайнрих видит будущее, в котором ИИ способствует обществу пост-дефицита, освобождая людей от рутинных работ и позволяя им заниматься более творческой деятельностью.
Дилемма данных: качество, происхождение и доверие
Обсуждение искусственного интеллекта (ИИ) кардинально изменилось. Вопрос больше не в его актуальности, а в том, как сделать его более надежным, прозрачным и эффективным, поскольку его внедрение становится обычным делом в каждом секторе.
Текущая парадигма ИИ, доминируемая централизованными "черными ящиками" и огромными, частными дата-центрами, сталкивается с растущим давлением из-за опасений по поводу предвзятости и монополистического контроля. Для многих в пространстве Web3 решение заключается не в более строгом регулировании текущей системы, а в полной децентрализации базовой инфраструктуры.
Эффективность этих мощных моделей ИИ, например, определяется прежде всего качеством и целостностью данных, на которых они обучаются—фактором, который должен быть проверяемым и отслеживаемым, чтобы предотвратить системные ошибки и галлюцинации ИИ. Поскольку ставки растут для таких отраслей, как финансы и здравоохранение, необходимость в бездоверительной и прозрачной основе для ИИ становится критической.
Майкл Хайнрих, серийный предприниматель и выпускник Стэнфорда, входит в число тех, кто возглавляет усилия по созданию этой основы. В качестве генерального директора 0G Labs он в настоящее время разрабатывает то, что он называет первой и крупнейшей цепочкой ИИ, с заявленной миссией обеспечить, чтобы ИИ стал безопасным и проверяемым общественным благом. Ранее основав Гартен, компанию, поддерживаемую YCombinator, и работая в Microsoft, Bain и Bridgewater Associates, Хайнрих теперь применяет свой опыт к архитектурным вызовам децентрализованного ИИ (DeAI).
#OGLabs