Rozmowa na temat AI ewoluowała od kwestionowania jej znaczenia do skupienia się na uczynieniu jej bardziej niezawodną i wydajną, gdy jej zastosowanie staje się powszechne. Michael Heinrich wyobraża sobie przyszłość, w której AI wspiera społeczeństwo po niedoborach, uwalniając jednostki od rutynowych prac i umożliwiając bardziej kreatywne dążenia.
Dylemat danych: Jakość, Pochodzenie i Zaufanie
Dyskusja na temat sztucznej inteligencji (AI) fundamentalnie się zmieniła. Pytanie nie dotyczy już jej znaczenia, ale tego, jak uczynić ją bardziej niezawodną, przejrzystą i wydajną, gdy jej wdrożenie staje się powszechne we wszystkich sektorach.
Obecny paradygmat AI, zdominowany przez scentralizowane modele „czarnej skrzynki” i ogromne, zastrzeżone centra danych, stoi w obliczu rosnącej presji z powodu obaw o stronniczość i monopolistyczną kontrolę. Dla wielu w przestrzeni Web3 rozwiązanie leży nie w surowszej regulacji obecnego systemu, ale w całkowitej decentralizacji podstawowej infrastruktury.
Skuteczność tych potężnych modeli AI, na przykład, jest określana przede wszystkim przez jakość i integralność danych, na których są szkolone - czynnik, który musi być weryfikowalny i śledzony, aby zapobiegać systemowym błędom i halucynacjom AI. W miarę jak stawki rosną dla branż takich jak finanse i opieka zdrowotna, potrzeba bezzaufanej i przejrzystej podstawy dla AI staje się kluczowa.
Michael Heinrich, seryjny przedsiębiorca i absolwent Stanfordu, jest wśród tych, którzy prowadzą walkę o zbudowanie tej podstawy. Jako dyrektor generalny 0G Labs, obecnie rozwija to, co opisuje jako pierwszą i największą sieć AI, z zadeklarowaną misją zapewnienia, że AI staje się bezpiecznym i weryfikowalnym dobrem publicznym. Po wcześniejszym założeniu Garten, czołowej firmy wspieranej przez YCombinator, oraz pracy w Microsoft, Bain i Bridgewater Associates, Heinrich teraz stosuje swoją wiedzę do architektonicznych wyzwań zdecentralizowanej AI (DeAI).
#OGLabs