Проблема данных в развитии ИИ
В эпоху стремительного развития технологий ИИ стал核心力量，推动各领域变革，从智能语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断辅助到金融风险预测，ИИ присутствует повсюду. Его стремительное развитие меняет наш образ жизни и работы с беспрецедентной скоростью. А за этим процветанием стоит данные, которые являются "топливом" для ИИ, их важность не требует пояснений. Без большого объема качественных данных в качестве поддержки ИИ будет как без риса, не сможет продемонстрировать свою мощную интеллектуальность и выдающуюся производительность.
На протяжении длительного времени механизмы авторизации, отслеживания и стимулирования для обучающих данных находились в состоянии нехватки. Эта проблема привела к множеству серьезных вопросов. В области авторизации данных многие данные для обучения ИИ используются без четкой авторизации, что создает риски нарушения прав. Например, Apple, NVIDIA и Anthropic были обвинены в несанкционированном использовании данных YouTube для обучения ИИ. YouTube обладает огромными видео-ресурсами, которые имеют высокую ценность для обучения ИИ, однако эти технологические гиганты, если они используют данные без разрешения, безусловно, нарушают права владельцев данных. Если такие нарушения будут признаны, компании могут столкнуться с судебными исками и огромными компенсациями, а также повредить своей репутации и повлиять на свое развитие в отрасли.
Отсутствие отслеживания данных затрудняет прослеживание источников данных и процессов их использования. Это не только влияет на контроль качества данных, но и может привести к проблемам с повторным использованием и неправильным использованием данных. Например, когда ИИ-модель принимает ошибочные решения, из-за невозможности точно отслеживать источники данных и процессы обработки трудно определить, является ли это проблемой данных или сбоями в алгоритме или других этапах, что затрудняет целенаправленное улучшение и оптимизацию.
Недостаточность механизмов стимулирования также приводит к нехватке активности со стороны поставщиков данных. Сбор, организация и аннотирование данных требуют значительных человеческих, материальных и временных затрат, и если нет разумных мер стимулирования, владельцы данных часто не хотят делиться своими данными. Это ограничивает каналы получения обучающих данных для ИИ, снижает разнообразие данных и влияет на обобщающую способность и точность моделей ИИ. Например, в области музыкального творчества 1000 музыкальных создателей выразили озабоченность по поводу угрозы их средствам существования из-за несанкционированного обучения ИИ. Если ИИ использует их работы для обучения и создания новых произведений, это серьезно подорвет авторские права на музыкальном рынке, уменьшит доходы создателей и снизит их мотивацию к творчеству, в конечном итоге нарушив экологический баланс всей музыкальной индустрии.
Эти проблемы не только влияют на здоровое развитие технологий ИИ, но и представляют собой вызов для социальной справедливости и правопорядка. Поэтому необходимо создать и улучшить механизмы авторизации, отслеживания и стимулирования для обучающих данных, что является ключевым для продвижения постоянного прогресса технологий ИИ и реализации их широкого применения и социальной ценности.
ZenO: новатор в сборе и обработке данных
На пути решения проблем данных для ИИ ZenO выделяется как инновационный исследователь и преобразователь. Он стремится обеспечить законный сбор данных, эффективную обработку и разумное использование, предоставляя прочную базу данных для развития ИИ.
Умные очки ZenO и смартфоны работают совместно, открывая новую эру сбора мультимодальных данных. Умные очки, надетые на голову пользователя, могут в реальном времени собирать визуальные данные с точки зрения первого лица, включая изображения окружающей среды, формы и позиции объектов. В то же время они могут захватывать данные о движениях пользователя, такие как вращение головы и движения глаз, которые имеют важное значение для понимания намерений и способов взаимодействия пользователя.
Смартфон также играет незаменимую роль в этом процессе. Он не только обладает мощными вычислительными и хранилищными возможностями, но и интегрирует различные датчики, такие как микрофон, акселерометр, гироскоп и т. д. Микрофон может собирать голосовые данные пользователей, а акселерометр и гироскоп могут ощущать состояние движения смартфона, эти данные дополняют данные, собранные умными очками, формируя богатый мультимодальный набор данных.
После завершения сбора данных ZenO проводит ряд строгих обработок, чтобы обеспечить качество и соответствие данных. Анонимизация является ключевым шагом, в котором с помощью специальных алгоритмов и технологий заменяются или шифруются личные идентификационные данные в данных, что делает невозможным прямую связь данных с конкретными лицами. Таким образом, при защите конфиденциальности пользователей данные все еще могут быть использованы для обучения ИИ, поддерживая развитие технологий.
Аннотация данных также является критически важным этапом. Профессиональные аннотаторы данных классифицируют, маркируют и комментируют собранные данные в соответствии с определенными правилами и стандартами. Например, для изображений аннотаторы будут отмечать категории объектов, местоположение и атрибуты на изображениях; для голосовых данных они преобразуют голосовой контент в текст и аннотируют эмоциональную окраску речи, идентичность говорящих и т. д. Эти аннотированные данные могут предоставить четкие указания для моделей ИИ, помогая им учиться и понимать шаблоны и закономерности в данных, тем самым повышая точность и эффективность модели.
Чтобы повысить доступность данных и эффективность обработки, ZenO также будет структурировать данные. Это означает преобразование неструктурированных данных, таких как текст, изображения, видео и т. д., в структурированный формат данных, что позволит более удобно хранить, запрашивать и анализировать их. Например, преобразование изображений в векторные характеристики, преобразование текстов в векторные представления слов или предложений, эти структурированные данные могут быть лучше поняты и обработаны моделями ИИ, обеспечивая мощную поддержку для обучения и вывода модели.
Благодаря вышеуказанным мерам по сбору и обработке данных ZenO успешно замкнул круг между ИИ и законными данными. Высококачественные обучающие наборы данных непрерывно поступают в модели ИИ, позволяя ИИ постоянно учиться и эволюционировать, проявляя более мощный интеллект и ценность применения. В то же время законное использование данных также защищает права пользователей и безопасность данных, создавая хорошую среду для устойчивого развития технологий ИИ.
Появление Story: новая надежда на регистрацию интеллектуальной собственности и распределение доходов
В критический момент, когда необходимо решить проблемы с данными для ИИ, сотрудничество платформы данных для роботов @ZenOGlasses и Story приносит надежду на решение этой задачи. Story, как экосистема, сосредоточенная на управлении интеллектуальной собственностью, благодаря своей уникальной технической архитектуре и инновационной концепции, становится ключевой силой в реализации регистрации интеллектуальной собственности и распределения доходов.
Как только платформа данных для роботов успешно подключится к Story, начнет действовать эффективная и прозрачная модель работы. Для владельцев данных для обучения ИИ они могут загружать свои данные на платформу Story и осуществлять регистрацию интеллектуальной собственности в соответствии с процессами, установленными платформой. В процессе регистрации подробная информация о данных, такая как тип данных, источник, время сбора, описание содержимого данных и т. д., будет записана в блокчейне, создавая неизменяемую запись, которая обеспечивает ясное определение авторских прав на данные.
Story с помощью технологии смарт-контрактов разработала точные правила для использования данных и распределения доходов. Смарт-контракт — это контракт, который автоматически исполняется, он существует в форме кода на блокчейне, и когда выполняются заранее установленные условия, контракт автоматически выполняет соответствующие действия. В области использования данных смарт-контракт может отслеживать движение данных, фиксировать, какие модели ИИ использовали данные, а также частоту, способ и цель использования и т. д. Например, когда какая-либо модель ИИ нуждается в использовании зарегистрированных обучающих данных, смарт-контракт проверяет, имеет ли эта модель законные права на использование. Если права проходят проверку, смарт-контракт автоматически фиксирует информацию о данном использовании, включая временную метку использования, конкретные данные, использованные в этот момент, и т. д. Это обеспечивает полное отслеживание использования данных.
На этапе распределения доходов смарт-контракты также играют центральную роль. Владельцы данных могут установить свои тарифы на использование данных и способы распределения доходов в смарт-контрактах. Например, взимать плату за количество использований данных или делить доходы, полученные от использования данных моделями ИИ, в определенной пропорции. Когда модель ИИ использует данные и генерирует доход, смарт-контракт автоматически распределяет соответствующий доход между владельцами данных и другими заинтересованными сторонами в соответствии с заранее установленными правилами. Этот автоматизированный способ распределения доходов не только повышает эффективность и точность распределения, но также избегает споров и несправедливости, вызванных человеческим фактором, обеспечивая владельцам данных разумную экономическую отдачу и побуждая их более активно участвовать в обмене данными и экосистеме развития ИИ.
Story также предлагает удобные функции поиска и управления данными. Владельцы и пользователи данных могут легко искать информацию о авторских правах на данные, истории использования и распределении доходов через интерфейс платформы Story. Это делает весь процесс торговли и использования данных более прозрачным, усиливает доверие между сторонами и обеспечивает надежную защиту законного и организованного использования данных для обучения ИИ, способствуя здоровому и устойчивому развитию отрасли ИИ.
Вместе вперед: вливание новой энергии в развитие ИИ
Сотрудничество ZenO и Story представляет собой значительное и инновационное начинание, которое придает мощный импульс развитию индустрии ИИ. С различных точек зрения, это сотрудничество предоставляет всестороннюю поддержку для здорового развития индустрии ИИ.
С точки зрения обеспечения законности и соответствия данных, сотрудничество двух сторон имеет знаковое значение. В процессе развития ИИ законное и соответствующее использование данных всегда было серьезной проблемой для отрасли. Благодаря механизму регистрации интеллектуальной собственности Story мультимодальные данные, собранные ZenO, получили четкое определение авторских прав. Это не только решает проблемы неясности авторских прав на данные для обучения ИИ, избегая потенциальных юридических споров, но и предоставляет прочную основу для законного обращения и использования данных. Например, в области медицинского ИИ при обучении моделей для диагностики заболеваний используется большое количество медицинских данных пациентов, которые касаются конфиденциальности и прав пациентов. С помощью регистрации интеллектуальной собственности Story можно четко определить права на использование данных и ответственные стороны, обеспечивая, чтобы данные использовались в рамках законного и соответствующего использования для обучения ИИ, защищая конфиденциальность пациентов от нарушения и позволяя развитию медицинского ИИ быть более устойчивым и надежным.
В области стимулирования вклада данных механизм распределения доходов Story сыграл ключевую роль. Как уже упоминалось, нехватка активности со стороны поставщиков данных является серьезным препятствием для их получения. В модели сотрудничества владельцы данных могут зарегистрировать свои данные на платформе Story и получать разумный доход на основе смарт-контрактов. Эта экономическая мера стимулирования значительно повысила интерес владельцев данных к обмену информацией, что позволило большему количеству качественных данных поступить в сферу обучения ИИ. В области распознавания изображений множество фотографов и создателей изображений обладают большим объемом уникальных ресурсов изображений, которые раньше не использовались для обучения ИИ из-за недостатка разумных стимулов. Теперь, благодаря сотрудничеству ZenO и Story, они могут зарегистрировать свои изображения и получить соответствующий доход, что побуждает их активнее участвовать в обмене данными, предоставляя более богатые и разнообразные данные для моделей ИИ, что улучшает производительность и обобщающую способность моделей.
Повышение качества обучающих данных для ИИ является еще одним значительным преимуществом сотрудничества. ZenO собирает мультимодальные данные с помощью умных очков и смартфонов, которые уже имеют высокое качество и богатые информационные измерения. После сотрудничества со Story авторские права на данные защищаются, и владельцы данных более охотно предоставляют подробные и точные аннотации данных и метаданные, что дополнительно повышает доступность и ценность данных. В то же время, благодаря разумному распределению доходов владельцы данных будут уделять больше внимания качеству и нормам сбора данных, что приведет к созданию положительной обратной связи, постоянно повышая общее качество обучающих данных для ИИ. Например, для обучения ИИ в области автономного вождения высококачественные данные с датчиков и точные аннотации имеют решающее значение для безопасности и надежности моделей. В экосистеме сотрудничества поставщики данных будут более строго собирать и аннотировать данные, чтобы обеспечить возможность моделям ИИ учиться более точно распознавать дорожные сцены и модели поведения водителей, снижая риски аварий и способствуя развитию технологий автономного вождения.
Сотрудничество ZenO и Story, начиная с обеспечения законности и соответствия данных, стимулирования вклада данных и повышения качества данных, предоставляет всестороннюю и многоуровневую поддержку для здорового развития индустрии ИИ. Эта модель сотрудничества не только решает текущие проблемы данных, с которыми сталкивается развитие ИИ, но и закладывает прочную основу для устойчивого развития индустрии ИИ, открывая новую главу в развитии ИИ.
Перспективы будущего: Восхождение новой экосистемы данных для ИИ
Смотрим в будущее: с постоянным усовершенствованием и распространением модели сотрудничества ZenO и Story ожидается глубокая трансформация в области данных для ИИ, формируя здоровую и устойчивую экосистему данных. В этой новой экосистеме ценность данных будет полностью раскрыта и уважена, а развитие технологий ИИ получит непрерывный импульс.
С увеличением числа владельцев данных, осознающих ценность и потенциальную прибыль данных, они активно участвуют в обмене данными и обучении ИИ, что делает источники данных более обширными и разнообразными. Данные из различных областей и типов объединяются, предоставляя моделям ИИ более богатые учебные материалы, что способствует более полному и глубокому усвоению знаний и шаблонов, повышая уровень интеллекта и способности применения ИИ.
С постоянным развитием технологий механизмы регистрации интеллектуальной собственности и распределения доходов Story станут более совершенными и эффективными, лучше адаптируясь к изменениям и требованиям рынка. Технология смарт-контрактов будет дополнительно оптимизирована для реализации более гибких способов распределения доходов и более детального отслеживания использования данных, обеспечивая лучшую защиту прав владельцев и пользователей данных. В то же время безопасность и конфиденциальность данных также будут обеспечены более строгой защитой, с использованием более современных технологий шифрования и мер безопасности для предотвращения утечек и злоупотреблений данными, позволяя данным циркулировать и использоваться в безопасной среде.
В такой экосистеме индустрия ИИ будет развиваться более бурно. Применение ИИ в различных отраслях станет более глубоким и широким, способствуя модернизации и инновационному развитию. В области здравоохранения ИИ, используя высококачественные, законные и соответствующие данные, разработает более точные модели диагностики и лечения заболеваний, улучшая качество и эффективность медицинского обслуживания и спасая больше жизней; в транспортной сфере технологии автономного вождения будут развиваться быстрее, предоставляя людям более безопасные и удобные способы передвижения; в образовательной сфере ИИ обеспечит персонализированное обучение, предоставляя индивидуализированные образовательные услуги в зависимости от особенностей и потребностей каждого студента, способствуя справедливости и повышению качества образования.
Сотрудничество ZenO и Story является прорывом в области данных ИИ, указывая новое направление для их развития. Их усилия и инновации могут помочь преодолеть текущие проблемы данных, с которыми сталкивается развитие ИИ, создать динамичную и устойчивую экосистему данных, продвигая технологии ИИ на новые высоты и принося больше удивительных возможностей для прогресса и развития человеческого общества.