Il dilemma dei dati nello sviluppo dell'IA

Nell'era del rapido sviluppo tecnologico, l'IA è diventata la forza trainante del cambiamento in vari settori, dagli assistenti vocali intelligenti alle auto a guida autonoma, dall'assistenza alla diagnosi medica alla previsione del rischio finanziario, l'IA è ovunque. Il suo rapido sviluppo sta cambiando il nostro modo di vivere e lavorare a una velocità senza precedenti. E dietro a questa prosperità, i dati, come 'carburante' per l'IA, sono di importanza fondamentale. Senza una grande quantità di dati di alta qualità a supporto, l'IA è come un cuoco senza riso, incapace di mostrare una potente intelligenza e prestazioni eccezionali.

Da lungo tempo, i meccanismi di autorizzazione, tracciamento e incentivazione dei dati di addestramento sono rimasti assenti. Questa difficoltà ha portato a numerosi problemi seri. In termini di autorizzazione dei dati, molti dati di addestramento dell'IA vengono utilizzati senza una chiara autorizzazione, esponendo a rischi di violazione dei diritti. Ad esempio, Apple, Nvidia e Anthropic sono stati accusati di aver utilizzato dati di YouTube per addestrare l'IA senza autorizzazione. YouTube possiede una vasta gamma di risorse video, di grande valore per l'addestramento dell'IA, ma se questi giganti tecnologici utilizzano i dati senza autorizzazione, violano indubbiamente i diritti dei proprietari dei dati. Se tali violazioni vengono accertate, le aziende potrebbero affrontare cause legali e risarcimenti elevati, danneggiando anche la propria reputazione e influenzando lo sviluppo nel settore.

L'assenza di tracciamento dei dati rende difficile risalire alla fonte e al processo di utilizzo dei dati. Ciò non solo influisce sul controllo della qualità dei dati, ma può anche portare a problemi di riutilizzo e uso errato dei dati. Ad esempio, quando un modello di IA prende decisioni errate, a causa dell'impossibilità di tracciare accuratamente la provenienza dei dati e il processo di trattamento, è difficile determinare se il problema derivi dai dati stessi o da un guasto nell'algoritmo o in altre fasi, rendendo così arduo apportare miglioramenti e ottimizzazioni mirate.

L'imperfezione dei meccanismi di incentivazione ha anche portato a una mancanza di motivazione da parte dei fornitori di dati. La raccolta, l'organizzazione e l'annotazione dei dati richiedono un notevole dispendio di risorse umane, materiali e temporali; se non ci sono misure di incentivo adeguate, i proprietari dei dati spesso non sono disposti a condividere i dati. Ciò porta a canali limitati per l'acquisizione dei dati di addestramento dell'IA, insufficiente diversità dei dati, influenzando la capacità di generalizzazione e l'accuratezza dei modelli di IA. Prendendo come esempio il settore della creazione musicale, 1000 creatori musicali hanno espresso preoccupazione, indicando che l'addestramento dell'IA non autorizzato minaccia il loro sostentamento. Se l'IA utilizza liberamente le loro opere per l'addestramento e genera nuove opere, ciò colpirà gravemente l'ordine dei diritti d'autore nel mercato musicale, riducendo le entrate da diritti d'autore dei creatori e colpendo il loro entusiasmo creativo, danneggiando infine l'equilibrio ecologico dell'intera industria musicale.

Questi problemi non solo influenzano lo sviluppo sano della tecnologia dell'IA, ma rappresentano anche una sfida per l'equità sociale e l'ordine legale. Pertanto, è urgente stabilire meccanismi di autorizzazione, tracciamento e incentivazione dei dati di addestramento, che sono la chiave per promuovere il progresso continuo della tecnologia dell'IA e realizzare la sua ampia applicazione e valore sociale.

ZenO: Innovatore nella raccolta e nell'elaborazione dei dati

Nel percorso di risoluzione delle difficoltà legate ai dati dell'IA, ZenO si è distinta, diventando un innovatore e un riformatore di grande spirito. Si impegna a utilizzare tecnologie avanzate per realizzare la raccolta conforme, l'elaborazione efficiente e l'uso ragionevole dei dati, fornendo una solida base di dati per lo sviluppo dell'IA.

Gli occhiali intelligenti di ZenO e il telefono intelligente lavorano insieme, dando inizio a una nuova era di raccolta di dati multimodali. Gli occhiali intelligenti, indossati sulla testa dell'utente, possono raccogliere in tempo reale dati visivi da una prospettiva in prima persona, inclusi immagini dell'ambiente circostante, forme e posizioni degli oggetti. Allo stesso tempo, possono catturare i dati dei movimenti dell'utente, come la rotazione della testa e il movimento degli occhi; questi dati sono di grande importanza per comprendere le intenzioni comportamentali e i modi di interazione dell'utente.

Il telefono gioca un ruolo indispensabile in questo processo. Non solo possiede una potente capacità di calcolo e archiviazione, ma integra anche vari sensori come microfoni, accelerometri e giroscopi. I microfoni possono raccogliere i dati vocali degli utenti, mentre gli accelerometri e i giroscopi possono percepire lo stato di movimento del telefono; questi dati, insieme a quelli raccolti dagli occhiali intelligenti, formano un ricco set di dati multimodali.

Dopo il completamento della raccolta dei dati, ZenO eseguirà una serie di rigorosi trattamenti per garantire la qualità e la conformità dei dati. L'anonimizzazione è un passaggio chiave, che sostituisce o cripta le informazioni personali nei dati attraverso algoritmi e tecnologie speciali, rendendo impossibile associare i dati a singoli individui. In questo modo, sotto la protezione della privacy degli utenti, i dati possono comunque essere utilizzati per l'addestramento dell'IA, supportando lo sviluppo della tecnologia.

L'annotazione dei dati è anche un passaggio cruciale. I professionisti dell'annotazione dei dati classificano, etichettano e annotano i dati raccolti secondo regole e standard specifici. Ad esempio, per i dati delle immagini, gli annotatori identificheranno le categorie, le posizioni e le caratteristiche degli oggetti nelle immagini; per i dati audio, convertiranno il contenuto vocale in testo e annoteranno le inclinazioni emotive e l'identità del parlante. Questi dati annotati possono fornire indicazioni chiare ai modelli di IA, aiutando i modelli ad apprendere e comprendere i modelli e le leggi all'interno dei dati, migliorando così l'accuratezza e le prestazioni del modello.

Per aumentare l'usabilità e l'efficienza di elaborazione dei dati, ZenO procederà anche a un'elaborazione strutturata dei dati. Ciò significa trasformare i dati non strutturati, come testi, immagini e video, in formati di dati strutturati, rendendo più facile la loro archiviazione, consultazione e analisi. Ad esempio, i dati delle immagini possono essere trasformati in vettori di caratteristiche, mentre i dati testuali possono essere convertiti in vettori di parole o frasi; questi dati strutturati possono essere meglio compresi e elaborati dai modelli di IA, fornendo un forte supporto per l'addestramento e l'inferenza del modello.

Attraverso questa serie di misure di raccolta e trattamento dei dati, ZenO ha chiuso con successo il cerchio tra IA e dati conformi. Set di dati di addestramento di alta qualità vengono continuamente forniti ai modelli di IA, consentendo all'IA di apprendere e evolversi continuamente, esprimendo una potenza e un valore applicativo sempre più forti. Allo stesso tempo, l'uso conforme dei dati garantisce anche i diritti degli utenti e la sicurezza dei dati, creando un buon ambiente per lo sviluppo sostenibile della tecnologia dell'IA.

Story entra in scena: Una nuova speranza per la registrazione IP e la distribuzione dei guadagni.

Nel momento critico in cui le difficoltà dei dati dell'IA richiedono una soluzione urgente, la collaborazione tra la piattaforma dei dati per robot @ZenOGlasses e Story porta alla luce la soluzione a questo problema. Story, come un ecosistema focalizzato sulla gestione dei diritti di proprietà intellettuale, con la sua architettura tecnologica unica e le sue idee innovative, diventa una forza chiave per realizzare la registrazione IP e la distribuzione dei guadagni.

Una volta che la piattaforma dei dati per robot è stata integrata con Story, un modello operativo efficiente e trasparente inizia a funzionare. Per i proprietari dei dati di addestramento dell'IA, possono caricare i dati sulla piattaforma Story e registrarsi per la proprietà intellettuale seguendo le procedure stabilite dalla piattaforma. Durante il processo di registrazione, i dettagli dei dati, come il tipo, la fonte, il tempo di raccolta e la descrizione del contenuto dei dati, saranno registrati sulla blockchain, formando una registrazione immutabile che garantisce una chiara attribuzione dei diritti d'autore sui dati.

Story, attraverso la tecnologia dei contratti intelligenti, ha stabilito regole precise per l'uso dei dati e la distribuzione dei guadagni. Un contratto intelligente è un contratto auto-esecutivo che esiste in forma di codice sulla blockchain e, quando le condizioni predefinite sono soddisfatte, il contratto esegue automaticamente le operazioni corrispondenti. In termini di utilizzo dei dati, i contratti intelligenti possono tracciare il flusso dei dati, registrando quali modelli di IA hanno utilizzato i dati e le informazioni relative a frequenza, modalità e scopi. Ad esempio, quando un modello di IA ha bisogno di utilizzare dati di addestramento già registrati, il contratto intelligente verificherà se il modello possiede i diritti di utilizzo legittimi. Se i diritti vengono convalidati, il contratto intelligente registrerà automaticamente le informazioni relative a tale utilizzo, inclusi timestamp, segmenti di dati specifici utilizzati, ecc., realizzando un tracciamento completo dell'uso dei dati.

Nella fase di distribuzione dei guadagni, i contratti intelligenti svolgono anch'essi un ruolo centrale. I proprietari dei dati possono stabilire nel contratto intelligente i propri standard di addebito per l'uso dei dati e i metodi di distribuzione dei guadagni. Ad esempio, potrebbero addebitare in base al numero di utilizzi dei dati o dividere i guadagni generati dall'uso dei dati da parte del modello di IA secondo una certa percentuale. Quando un modello di IA utilizza i dati e genera guadagni, il contratto intelligente distribuirà automaticamente i guadagni corrispondenti ai proprietari dei dati e ad altre parti interessate in base alle regole predefinite. Questo modo automatizzato di distribuire i guadagni non solo aumenta l'efficienza e l'accuratezza della distribuzione, ma evita anche dispute e ingiustizie dovute a fattori umani, garantendo che i proprietari dei dati possano ricevere un compenso economico equo, incentivandoli a partecipare più attivamente alla condivisione dei dati e all'ecosistema dello sviluppo dell'IA.

Story offre anche funzionalità convenienti per la ricerca e la gestione dei dati. I proprietari e gli utenti dei dati possono facilmente consultare le informazioni sui diritti d'autore, i registri d'uso e le distribuzioni di guadagno attraverso l'interfaccia della piattaforma Story. Ciò rende l'intero processo di scambio e utilizzo dei dati più trasparente, aumentando la fiducia tra le parti e fornendo una forte garanzia per l'uso legale e ordinato dei dati di addestramento dell'IA, promuovendo l'industria dell'IA verso uno sviluppo più sano e sostenibile.

Collaboriamo: iniettare nuova energia nello sviluppo dell'IA

La collaborazione tra ZenO e Story è un'iniziativa innovativa di grande significato, che fornisce una forte spinta allo sviluppo dell'industria dell'IA. Da molteplici dimensioni, questa collaborazione fornisce un supporto completo per lo sviluppo sano dell'industria dell'IA.

Garantire la legalità e la conformità dei dati rappresenta un traguardo significativo nella collaborazione tra le due parti. Nel processo di sviluppo dell'IA, l'uso legale e conforme dei dati è sempre stato un problema per l'industria. Con il meccanismo di registrazione della proprietà intellettuale di Story, i dati multimodali raccolti da ZenO hanno una chiara attribuzione dei diritti d'autore. Questo non solo risolve il problema dell'ambiguità dei diritti d'autore dei dati di addestramento dell'IA, evitando potenziali controversie legali, ma fornisce anche una solida base per la circolazione e l'uso legale dei dati. Prendendo come esempio il settore dell'IA medica, durante l'addestramento dei modelli di diagnosi delle malattie, vengono utilizzati grandi volumi di dati medici dei pazienti, che involvono la privacy e i diritti dei pazienti. Grazie alla registrazione della proprietà intellettuale di Story, è possibile chiarire i diritti d'uso e le responsabilità, assicurando che i dati siano utilizzati per l'addestramento dell'IA nel rispetto della legalità e della conformità, proteggendo la privacy dei pazienti e garantendo uno sviluppo più solido e affidabile dell'IA medica.

Nel contributo dei dati incentivati, il meccanismo di distribuzione delle entrate di Story ha svolto un ruolo chiave. Come menzionato in precedenza, la mancanza di motivazione da parte dei fornitori di dati è un grande ostacolo all'acquisizione dei dati. Nel modello di collaborazione tra le due parti, i proprietari dei dati possono registrare i dati sulla piattaforma Story e ottenere un compenso equo in base a un contratto intelligente. Questa misura economica di incentivo ha notevolmente stimolato l'entusiasmo dei proprietari dei dati a condividere i dati, consentendo un afflusso di dati di alta qualità nel campo dell'addestramento dell'IA. Nel campo del riconoscimento delle immagini, molti fotografi e creatori di immagini possiedono una vasta gamma di risorse fotografiche uniche. In passato, a causa della mancanza di incentivi adeguati, erano riluttanti a utilizzare questi dati per l'addestramento dell'IA. Ora, grazie alla collaborazione tra ZenO e Story, possono registrare i dati delle immagini e ottenere i relativi guadagni, spingendoli a partecipare attivamente alla condivisione dei dati, fornendo ai modelli di IA per il riconoscimento delle immagini dati più ricchi e diversificati, migliorando le prestazioni e la capacità di generalizzazione del modello.

Migliorare la qualità dei dati di addestramento dell'IA è un altro vantaggio significativo derivante dalla collaborazione. ZenO, attraverso occhiali intelligenti e smartphone, raccoglie dati multimodali che possiedono già un'alta qualità e una ricca dimensione informativa. Dopo la collaborazione con Story, i diritti d'autore dei dati sono garantiti e i proprietari dei dati sono più disposti a fornire annotazioni dettagliate e accurate e informazioni sui metadati, il che aumenta ulteriormente l'usabilità e il valore dei dati. Inoltre, grazie a una distribuzione equa dei guadagni, i proprietari dei dati si concentreranno maggiormente sulla qualità e sulla conformità della raccolta dei dati, creando così un circolo virtuoso che migliora continuamente la qualità complessiva dei dati di addestramento dell'IA. Prendendo come esempio l'addestramento dell'IA per la guida autonoma, dati di alta qualità provenienti da sensori e annotazioni accurate sono fondamentali per la sicurezza e l'affidabilità del modello. Nel contesto della collaborazione tra le due parti, i fornitori di dati raccoglieranno e annoteranno i dati in modo più rigoroso, assicurandosi che il modello di IA per la guida autonoma possa apprendere informazioni più accurate sulle scene stradali e sui modelli di comportamento di guida, riducendo il rischio di incidenti e promuovendo lo sviluppo della tecnologia di guida autonoma.

La collaborazione tra ZenO e Story, che garantisce legalità e conformità dei dati, incentiva il contributo dei dati e migliora la qualità dei dati, offre un supporto completo e multilivello per lo sviluppo sano dell'industria dell'IA. Questo modello di collaborazione non solo risolve le difficoltà attuali che l'IA deve affrontare in materia di dati, ma stabilisce anche una solida base per lo sviluppo sostenibile dell'industria dell'IA, aprendo un nuovo capitolo nello sviluppo dell'IA.

Prospettive future: L'emergere di un nuovo ecosistema di dati per l'IA

Guardando al futuro, con il continuo miglioramento e la promozione del modello di collaborazione tra ZenO e Story, il campo dei dati dell'IA è destinato a subire una profonda trasformazione, creando un ecosistema di dati sano e sostenibile. In questo nuovo ecosistema, il valore dei dati sarà completamente esplorato e rispettato, e lo sviluppo della tecnologia dell'IA riceverà un continuo impulso.

Con sempre più proprietari di dati che riconoscono il valore e il potenziale di guadagno dei dati, parteciperanno attivamente alla condivisione dei dati e all'addestramento dell'IA, rendendo le fonti di dati più ampie e diversificate. Dati provenienti da settori e tipologie diverse si uniranno, fornendo ai modelli di IA materiali di apprendimento più ricchi, aiutando i modelli a apprendere conoscenze e schemi più completi e approfonditi, migliorando così il livello di intelligenza e la capacità applicativa dell'IA.

Con il continuo progresso della tecnologia, il meccanismo di registrazione IP e distribuzione dei guadagni di Story diventerà sempre più perfezionato ed efficiente, in grado di adattarsi meglio ai cambiamenti e alle esigenze del mercato. La tecnologia dei contratti intelligenti sarà ulteriormente ottimizzata, realizzando modalità di distribuzione dei guadagni più flessibili e un tracciamento dell'uso dei dati più dettagliato, assicurando che i diritti dei proprietari e degli utenti dei dati siano meglio tutelati. Allo stesso tempo, la sicurezza e la privacy dei dati saranno soggette a protezioni più rigorose, adottando tecnologie di crittografia e misure di sicurezza più avanzate per prevenire perdite e abusi di dati, consentendo ai dati di circolare e utilizzarsi in un ambiente sicuro.

In questo ambiente ecologico, l'industria dell'IA vedrà uno sviluppo più prospero. Le applicazioni dell'IA in vari settori diventeranno più approfondite e ampie, promuovendo l'aggiornamento industriale e lo sviluppo dell'innovazione. Nel settore medico, l'IA utilizzerà dati di alta qualità e conformi per sviluppare piani di diagnosi e trattamento delle malattie più precisi, migliorando la qualità e l'efficienza dei servizi sanitari e salvando più vite; nel settore dei trasporti, le tecnologie di guida autonoma si svilupperanno più rapidamente, offrendo modi di trasporto più sicuri e convenienti; nel settore educativo, l'IA realizzerà un apprendimento personalizzato, offrendo servizi educativi personalizzati in base alle caratteristiche e alle esigenze di ogni studente, promuovendo l'equità e il miglioramento della qualità educativa.

La collaborazione tra ZenO e Story rappresenta un'esplorazione di grande rilevanza, indicando una nuova direzione per lo sviluppo nel campo dei dati dell'IA. I loro sforzi e innovazioni hanno il potenziale di superare le difficoltà attuali che l'IA affronta in materia di dati, costruendo un ecosistema di dati vivace e sostenibile, spingendo la tecnologia dell'IA verso nuove vette e portando maggiore sorpresa e possibilità per il progresso e lo sviluppo della società umana.