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當川普爲 AI 投入萬億時,誰在爲 AI 提供可信數據?
當川普爲 AI 投入萬億美元時,表面看上去是模型、芯片、數據中心的比拼,但也引發出更深層的問題,AI 模型依賴的數據是如何驗證的,是否可追蹤的,在訓練過程黑箱和推理過程是不是可以審計的,模型之間是否可以協作,還是只能各自爲戰?
說人話就是當我們共 AI 獲取信息的時候,誰能確定 AI 給出的信息就是對的,數據污染已經不是一個說着玩的詞了,當初某號稱是 ChatGPT 殺手的 AI 應用就已經深深的陷入了到數據污染的環境,當數據源都是錯誤的時候,給出的答案如何能是正確的。
現在的AI是不是智能的?也許是,但即便是再聰明的 AI 也需要模型的訓練,但我們無法知道模型訓練用了哪些數據,也無法驗證 GPU 是否真的跑完了一個推理過程,更無法在多個模型間建立互信邏輯。
如果要讓 AI 真正走向下一代,可能需要同時解決這三個問題:
一,訓練數據必須可信、可驗證。
二,推理過程必須可被第三方模型審計。
三,模型必須能在無需平台撮合的前提下協調算力、交換任務、共享成果。
這不是單靠一個模型、一個 API 或一個 GPU 平台能解決的,而是需要一個真正爲 AI 構建的系統,這個系統應該既能低成本永久性的存儲數據,讓數據本身具備審查與被審查的權限,又能讓模型之間實現推理上的驗證,還需要要支持模型在特定前提下自主發現算力、協調任務、審計每一步執行的能力。
這在中心化的平台都很難做到,那麼是不是有可能在去中心化的平台上實現,而爲什麼又要用去中心化的方式來實現呢?
我覺得只有區塊鏈才能做到真正將“數據存儲、數據執行、數據驗證”融合在同一個底層網路中。這也是區塊鏈最大的魅力之一,不可篡改和透明性,但問題是,並不是每一條鏈都適合做 AI 的底層。
如果單純是儲存的話,已經有了 FIL 協議,但單純的儲存還不夠用,還需要能讓智能合約可以直接調用數據,審計推理結果,甚至協調 GPU 資源完成計算任務,這些特性,別說 FIL 就是大多數 L1 或 AI 應用暫時裏都還做不到。
如果說真能有些關聯的話,可能就是 @irys_xyz 會有些機會, Irys 並不是傳統的存儲鏈,而是準備打造成一個爲 AI 構建的數據執行網路。將數據作爲可編程的資產。模型之間可以在鏈上讀取數據、驗證推理、調用算力,並且通過智能合約實現定價、授權、分潤和驗證。
當然目前 Irys 也還有一些不成熟的地方,但這個發展的方向應該是對的,而且不論是中心化 AI 還是去中心化 AI,如果數據源不可信,那所有算力都是沙上建塔,再強的模型也不過是水中月,鏡中花。
世界再次升温。全球经济危机与通货膨胀日益严重。
战争在多个国家发生。