AI gặp gỡ blockchain: Một đầu vào toàn cầu đòi hỏi tính minh bạch phù hợp | Ý kiến

Tiết lộ: Quan điểm và ý kiến được thể hiện ở đây thuộc về riêng tác giả và không đại diện cho quan điểm và ý kiến của ban biên tập crypto.news.

Tất cả các ngành công nghiệp đang ngày càng phụ thuộc vào AI để hỗ trợ hoạt động hàng ngày. Ngay cả trong không gian crypto, AI đã là động lực cho việc áp dụng. Tuy nhiên, bên dưới bề mặt, cơ chế vận hành của AI có những khiếm khuyết nghiêm trọng, tạo ra sự thiên vị và phân biệt đối xử trong quá trình ra quyết định. Nếu không được giải quyết, điều này sẽ hạn chế tiềm năng của công nghệ và làm suy yếu mục đích của nó trong các thị trường chính.

Summary

• Hành động quản lý về AI đạo đức đã bị đình trệ, để ngành công nghiệp tự kiểm soát việc thu thập dữ liệu, chú thích và công bằng — hoặc đối mặt với nguy cơ làm trầm trọng thêm sự thiên vị có hệ thống.
• Gắn nhãn dữ liệu phi tập trung dựa trên Blockchain cung cấp cả tính minh bạch và bồi thường công bằng, đặc biệt là cho những người đóng góp chưa được đại diện đầy đủ và các nền kinh tế mới nổi.
• Thanh toán bằng Stablecoin đảm bảo phần thưởng phân phối thực tế công bằng trên toàn cầu, biến việc chú thích dữ liệu thành nguồn thu nhập khả thi có thể cạnh tranh với mức lương sinh hoạt địa phương.
• Trong cuộc chạy đua vũ trang AI, dữ liệu tốt hơn đồng nghĩa với hiệu suất tốt hơn, và phi tập trung biến sự đa dạng từ nghĩa vụ đạo đức thành lợi thế cạnh tranh.

Giải pháp cho thách thức này nằm ở blockchain. Tận dụng cùng một công nghệ phi tập trung cho phép tăng tính minh bạch trong giao dịch cũng có thể tăng cường sự công bằng trong cách AI được xây dựng và hoạt động.

Nguồn gốc của sự thiên vị

Sự thiên vị của AI bắt nguồn từ dữ liệu cơ bản được sử dụng để cung cấp thông tin cho công nghệ. Dữ liệu này — có thể bao gồm mọi thứ từ clip âm thanh đến nội dung viết — cần được 'gắn nhãn' để AI hiểu và xử lý thông tin. Tuy nhiên, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng lên đến 38% dữ liệu có thể chứa sự thiên vị có thể củng cố các định kiến dựa trên giới tính hoặc chủng tộc.

Nghiên cứu gần đây tiếp tục xác nhận vấn đề này. Ví dụ, một nghiên cứu năm 2024 về các mô hình nhận dạng biểu cảm khuôn mặt phát hiện ra rằng Anger bị phân loại sai thành Disgust thường xuyên hơn 2,1 lần ở phụ nữ da đen so với phụ nữ da trắng. Ngoài ra, đánh giá chuẩn NIST năm 2019 xác định rằng nhiều thuật toán Xác minh nhận dạng khuôn mặt thương mại nhận dạng không chính xác khuôn mặt người da đen hoặc châu Á thường xuyên hơn 10 đến 100 lần so với khuôn mặt người da trắng, làm nổi bật cách các bộ dữ liệu bị lệch dẫn đến tỷ lệ lỗi cao không tương xứng cho các nhóm chưa được đại diện đầy đủ.

Chính tại đây mà các cuộc thảo luận về việc sử dụng AI một cách 'đạo đức' thường được đưa ra. Thật không may, chủ đề này đang bị giảm ưu tiên thông qua quy định và niềm tin rằng cách tiếp cận đạo đức đối với AI sẽ hạn chế lợi nhuận. Điều này cuối cùng có nghĩa là việc thu thập và gắn nhãn dữ liệu AI một cách đạo đức khó có thể đến từ chính phủ trong thời gian tới. Ngành này phải tự kiểm soát nếu muốn thiết lập độ tin cậy lâu dài.

Phi tập trung hóa nguồn dữ liệu

Vượt qua sự thiên vị của AI đòi hỏi nguồn 'dữ liệu tiên phong': các bộ dữ liệu đa dạng, chất lượng cao được tạo ra bởi các cá nhân thực từ các cộng đồng chưa được đại diện đầy đủ, có thể nắm bắt các sắc thái mà các bộ dữ liệu cũ liên tục bỏ sót. Bằng cách thu hút những người đóng góp từ nhiều nền tảng khác nhau, các bộ dữ liệu kết quả không chỉ toàn diện hơn mà còn chính xác hơn. Blockchain cung cấp một công cụ mạnh mẽ để thúc đẩy cách tiếp cận này.

Tích hợp blockchain vào quy trình chú thích dữ liệu phi tập trung giúp kích hoạt và xác thực bồi thường công bằng cho người đóng góp. Nó mang lại khả năng truy xuất nguồn gốc đầy đủ cho mọi đầu vào dữ liệu, cho phép quy kết rõ ràng, giám sát tốt hơn về luồng dữ liệu và kiểm soát chặt chẽ hơn dựa trên độ nhạy cảm của một dự án nhất định. Tính minh bạch này đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập một cách đạo đức, có thể kiểm toán và phù hợp với các tiêu chuẩn quy định, giải quyết các vấn đề khai thác, không nhất quán và mờ ám tồn tại lâu dài trong các đường ống dữ liệu AI truyền thống.

Tạo cơ hội

Cơ hội vượt ra ngoài sự công bằng, vì gắn nhãn dựa trên blockchain cũng tạo ra tiềm năng tăng trưởng mạnh mẽ cho các nền kinh tế mới nổi. Đến năm 2028, thị trường chú thích dữ liệu toàn cầu dự kiến sẽ đạt 8,22 tỷ đô la. Tuy nhiên, ngay cả điều này có thể đánh giá thấp tiềm năng thực sự của ngành, với sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ AI, hiệu suất không như mong đợi của dữ liệu đào tạo tổng hợp và nhu cầu ngày càng tăng đối với dữ liệu đào tạo chất lượng cao. Đối với những người áp dụng sớm, đặc biệt là ở các khu vực có cơ sở hạ tầng hiện có hạn chế, điều này mang lại cơ hội hiếm có để định hình một lớp quan trọng của nền kinh tế AI đồng thời tạo ra lợi ích kinh tế có ý nghĩa.

Các cuộc tranh luận tiếp tục nổ ra về việc AI đánh cắp việc làm từ người lao động, với một số dự đoán rằng có thể mất tới 800 triệu việc làm. Đồng thời, các doanh nghiệp sẽ ngày càng ưu tiên các bộ dữ liệu mạnh mẽ để đảm bảo các công cụ AI vượt trội hơn nhân viên con người, tạo ra không gian mới cho các cá nhân kiếm thu nhập thông qua gắn nhãn dữ liệu và cho phép sự trỗi dậy của các cường quốc khu vực mới trong lĩnh vực dịch vụ này.

Lợi nhuận ổn định

Sử dụng blockchain trong gắn nhãn AI vượt ra ngoài tính minh bạch thanh toán. Tận dụng một tài sản nhất quán, chẳng hạn như stablecoin, có nghĩa là người dùng sẽ được bồi thường công bằng bất kể vị trí của họ.

Quá thường xuyên, các vai trò đòi hỏi nhiều xử lý thủ công đã được thuê ngoài cho các thị trường mới nổi, với các công ty cạnh tranh giá để nhận được công việc kinh doanh. Trong khi các quy trình cũ có thể kìm hãm các lĩnh vực đã thiết lập như sản xuất và nông nghiệp, bối cảnh mới nổi của gắn nhãn AI không cần phải trở thành nạn nhân của thực tiễn không công bằng này. Hệ thống thanh toán stablecoin cuối cùng có nghĩa là bình đẳng trên các thị trường, trao quyền cho các nền kinh tế mới nổi với nguồn thu nhập có thể cạnh tranh với mức lương sinh hoạt quốc gia của họ.

Có lợi nhuận và công bằng

Những người có dữ liệu tốt nhất sẽ có AI tốt nhất. Giống như các thị trường tài chính từng cạnh tranh đến mili giây để có kết nối internet nhanh hơn, nơi mà ngay cả những độ trễ nhỏ cũng dịch thành hàng triệu lợi nhuận hoặc thua lỗ, AI hiện phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đào tạo của nó. Ngay cả những cải tiến khiêm tốn về độ chính xác cũng có thể thúc đẩy hiệu suất và lợi thế kinh tế lớn ở quy mô lớn, làm cho các bộ dữ liệu đa dạng, phi tập trung trở thành chiến trường quan trọng tiếp theo trong chuỗi cung ứng AI. Dữ liệu là nơi mà sự hội tụ của web2 và web3 có thể có một trong những tác động lớn nhất và ngay lập tức nhất, không phải thông qua việc thay thế các hệ thống cũ, mà bằng cách bổ sung và nâng cao chúng.

Web3 không được kỳ vọng sẽ thay thế web2, nhưng để thành công, nó phải hoàn toàn chấp nhận tích hợp với cơ sở hạ tầng hiện có. Công nghệ Blockchain cung cấp một lớp mạnh mẽ để tăng cường tính minh bạch, khả năng truy xuất nguồn gốc và quy kết dữ liệu, đảm bảo không chỉ chất lượng dữ liệu mà còn bồi thường công bằng cho những người đóng góp vào việc tạo ra nó. Đó là một quan niệm sai lầm phổ biến rằng một doanh nghiệp dẫn đầu bởi đạo đức không thể cũng có lợi nhuận. Trong cuộc đua AI hiện nay, nhu cầu về dữ liệu tốt hơn, đại diện hơn tạo ra một mệnh lệnh thương mại để thu thập từ các cộng đồng đa dạng trên toàn thế giới. Sự đ