Phát triển AI đang gặp vấn đề về sự đồng ý mà hầu hết mọi người đều phớt lờ. Mỗi khi bạn sử dụng một chatbot, tạo ra hình ảnh, hoặc đọc một bài viết được viết bởi AI, có khả năng cao là mô hình đó đã được đào tạo trên dữ liệu bị thu thập mà không có sự cho phép, tín dụng, hay bồi thường. Trong nhiều năm, điều này hoạt động vì dữ liệu cảm giác 'miễn phí' và dồi dào. Thời kỳ đó đang kết thúc.
Nút thắt thực sự cho AI bây giờ không phải là tính toán hay thậm chí là kiến trúc mô hình. Nó là quyền truy cập vào dữ liệu chất lượng cao, hợp pháp và có thể xác minh. Các công ty đang phải đối mặt với kiện tụng, rào cản thanh toán, và dữ liệu bị ô nhiễm bởi nội dung tổng hợp. Nếu bạn không thể tin tưởng vào nguồn gốc của dữ liệu, bạn không thể tin tưởng vào mô hình.
Đó là lý do tại sao @OpenLedger quan trọng.
OpenLedger đang xây dựng một blockchain dữ liệu phi tập trung nơi những người đóng góp dữ liệu có thể đăng ký bộ dữ liệu của họ trên chuỗi, đặt điều khoản sử dụng và được trả tiền khi các nhà phát triển AI sử dụng chúng. Thay vì đào dữ liệu trong bóng tối, các nhà phát triển có thể tìm nguồn dữ liệu với nguồn gốc và sự đồng ý rõ ràng. Mỗi giao dịch đều được ghi lại, vì vậy bạn biết chính xác những gì đã được sử dụng để đào tạo một mô hình.
Token $OPEN điều phối hệ thống này. Nó được sử dụng để thanh toán cho việc truy cập dữ liệu, thưởng cho những người đóng góp và quản lý mạng lưới. Sự chuyển mình chính là từ khai thác sang hợp tác. Chủ sở hữu dữ liệu trở thành cổ đông, không chỉ là nguồn cung cấp.
Điều làm cho cái này khác biệt so với những nỗ lực trước đây là sự tập trung vào khả năng xác minh. Trong một thế giới mà nội dung do AI tạo ra đang tràn ngập internet, việc có bằng chứng nguồn gốc trên chuỗi sẽ là điều tối quan trọng cho sự tuân thủ, niềm tin và hiệu suất mô hình. OpenLedger đang định vị mình như là lớp đó.
Chúng ta vẫn còn sớm, nhưng hướng đi là rõ ràng. Nếu AI sẽ phát triển một cách có trách nhiệm, nó cần cơ sở hạ tầng cho dữ liệu sở hữu, dựa trên sự đồng ý. Đó chính là những gì #OpenLedger đang xây dựng.
