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所有行業都越來越依賴人工智能來支持日常運營。即使在加密貨幣領域，人工智能也一直是采用的推動力。然而，在表面之下，人工智能的驅動機制存在嚴重缺陷，導致其決策過程中存在偏見和歧視。如果不加關注，這將限制該技術的潛力并破壞其在關鍵市場的用途。
總結- 針對道德人工智能的監管行動已經停滯，導致行業自行監管數據來源、注釋和公平性，否則就有可能加劇系統性偏見。
- 基于區塊鏈的去中心化數據標簽提供了透明度和公平的報酬，特別是對于代表性不足的貢獻者和新興經濟體來說。
- 穩定幣支付確保全球公平的回報，將數據注釋轉化為能夠與當地生活工資相媲美的可行收入來源。
- 在人工智能軍備競賽中，更好的數據意味著更好的性能，去中心化將多樣性從道德義務轉變為競爭優勢。
這一挑戰的解決方案在于區塊鏈。利用同樣的去中心化技術來提高交易透明度，還可以提高人工智能構建和工作方式的公平性。
偏見的根源
人工智能的偏見源于用于為技術提供信息的底層數據。這些數據--可以包括從音頻片段到書面內容的所有內容--需要“標記”人工智能才能理解和處理信息。然而，研究表明，高達38%的數據可能存在偏見，這些偏見可能會強化基于性別或種族的刻板印象。
最近的研究繼續證實了這個問題。例如，2024年對面部表情識別模型的一項研究發現，憤怒被錯誤歸類為厭惡2.1黑人女性比白人女性多一倍。此外，2019年NIH基準審查確定，許多商業面部識別算法不準確識別黑人或亞洲面部的頻率是白人面部的10至100倍，這凸顯了數據集不對稱導致代表性不足群體的錯誤率過高。
正是在這里，圍繞“道德地”使用人工智能的討論經常出現。不幸的是，由于監管和人們認為人工智能的道德方法將限制盈利能力，這一話題正在被取消優先級。這最終意味著政府不太可能很快就從合乎道德的角度采購和標記人工智能數據。如果該行業希望建立長期的可靠性，就必須自我監管。
分散數據采購
克服人工智能偏見需要采購“前沿數據”：由代表性不足的社區的真實個人創建的高質量、多樣化的數據集，可以捕捉傳統數據集始終忽視的細微差別。通過吸引來自不同背景的貢獻者，產生的數據集不僅變得更具包容性，而且更加準確。區塊鏈為推進這種方法提供了強大的工具。
將區塊鏈集成到去中心化的數據注釋流程中有助于實現和驗證對貢獻者的公平補償。它為每個數據輸入帶來了完全的可追溯性，允許明確的歸因、更好的數據流監督以及根據給定項目的敏感性進行更嚴格的控制。這種透明度確保數據來源合乎道德、可審計并符合監管標準，解決傳統人工智能數據管道中長期存在的剝削、不一致和不透明問題。
創造機會
機會不僅僅是公平，因為基于區塊鏈的標簽也為新興經濟體創造了強大的增長潛力。到2028年，全球數據注釋市場預計將達到82.2億美元。然而，考慮到人工智能技術的迅速普及、合成訓練數據的表現不佳以及對高質量訓練數據的需求不斷增加，即便如此也可能低估了該行業的真正潛力。對于早期采用者來說，特別是在現有基礎設施有限的地區，這提供了一個難得的機會，可以塑造人工智能經濟的關鍵層面，同時產生有意義的經濟回報。
關于人工智能從人類工人手中奪走工作崗位的爭論仍在激烈，一些人猜測可能會失去多達8億個工作崗位。與此同時，企業將越來越優先考慮強大的數據集，以確保人工智能工具的表現優于人類員工，為個人通過數據標簽賺取收入創造新的空間，并使該服務領域的新區域強國崛起。
穩定回報
在人工智能標簽中使用區塊鏈超越了支付透明度。利用穩定幣等一致的資產，意味著無論用戶位于何處，他們都將獲得公平的補償。
勞動密集型的工作往往被外包到新興市場，各公司為了獲得業務而相互競爭。雖然傳統流程可能會阻礙制造業和農業等成熟行業的發展，但人工智能標簽的新興領域不需要成為這種不公平做法的受害者。一個穩定的支付系統最終意味著市場之間的平等，使新興經濟體的收入流能夠與其國民生活工資相媲美。
盈利和公平
那些擁有最好數據的人將擁有最好的人工智能。就像金融市場曾經在毫秒內爭奪更快的互聯網連接一樣，即使是微小的延遲也會轉化為數百萬美元的收益或損失一樣，人工智能現在依賴于其訓練數據的質量。即使準確性的適度提高也可以大規模地帶來巨大的性能和經濟優勢，使多元化、去中心化的數據集成為人工智能供應鏈中的下一個關鍵戰場。數據是web 2和web 3的融合可以產生最大、最直接的影響之一，不是通過取代遺留系統，而是通過補充和增強它們。
Web 3不會取代Web2，但要取得成功，它必須完全集成現有的基礎設施。區塊鏈技術提供了一個強大的層來增強數據的透明度、可追溯性和歸屬性，不僅確保數據質量，而且還為那些為其創建做出貢獻的人提供公平的補償。一個普遍的誤解是，一個以道德為導向的企業也不可能盈利。在當今的人工智能競賽中，對更好、更具代表性的數據的需求創造了從世界各地不同社區獲取數據的商業必要性。多樣性不再是一個復選框;它是一種競爭優勢。
即使立法滯后或忽視了人工智能的道德優先級，該行業仍有機會制定自己的標準。人工智能公司以前沿數據為核心，不僅可以確保公平性和合規性，還可以為社區釋放新的經濟機會，為智能技術的未來做出貢獻。
約翰娜·卡比爾多約翰娜·卡比爾多是數據守護者網絡（D-GN）的首席執行官，在web 3投資、早期NFT采用以及新興技術企業咨詢方面擁有豐富的背景。此前，Johanna在dropppGroup領導了沙特政府、沙特阿美和思科等主要客戶的企業人工智能項目，為全球認可的計劃提供尖端創新。約翰娜植根于技術、設計、加密貨幣交易和戰略咨詢，是一位自學成才的建筑師，受到好奇心和創造影響力的熱情的驅動。她致力于將真正的入口引入先進技術，以便任何地方的任何人都可以參與并擁有未來的一部分。在D-GN，她專注于重新定義隱私、人工智能和去中心化技術如何協同工作，以釋放數字經濟中的個人賦權和新的經濟機會。
