Cuộc trò chuyện xung quanh AI đã tiến hóa từ việc đặt câu hỏi về sự liên quan của nó đến việc tập trung vào việc làm cho nó đáng tin cậy và hiệu quả hơn khi việc sử dụng nó trở nên phổ biến. Michael Heinrich hình dung một tương lai nơi AI thúc đẩy một xã hội hậu khan hiếm, giải phóng cá nhân khỏi những công việc tầm thường và cho phép theo đuổi những sáng tạo hơn.
Nỗi Dilemma Dữ Liệu: Chất Lượng, Xuất Xứ, và Niềm Tin
Cuộc thảo luận về trí tuệ nhân tạo (AI) đã thay đổi cơ bản. Câu hỏi không còn là về sự liên quan của nó, mà là làm thế nào để làm cho nó đáng tin cậy, minh bạch và hiệu quả hơn khi việc triển khai của nó trở nên phổ biến trong mọi lĩnh vực.
Mô hình AI hiện tại, bị chi phối bởi các mô hình "hộp đen" tập trung và các trung tâm dữ liệu lớn, độc quyền, đang phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng từ những lo ngại về thiên lệch và sự kiểm soát độc quyền. Đối với nhiều người trong không gian Web3, giải pháp không nằm ở việc quản lý nghiêm ngặt hệ thống hiện tại, mà là trong việc phi tập trung hoàn toàn cơ sở hạ tầng nền tảng.
Hiệu quả của những mô hình AI mạnh mẽ này, chẳng hạn, được xác định trước hết bởi chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu mà chúng được đào tạo — một yếu tố phải có thể xác minh và truy nguyên để ngăn chặn các lỗi hệ thống và ảo giác AI. Khi những rủi ro gia tăng cho các ngành như tài chính và chăm sóc sức khỏe, nhu cầu về một nền tảng đáng tin cậy và minh bạch cho AI trở nên quan trọng.
Michael Heinrich, một doanh nhân liên tục và là cựu sinh viên Stanford, nằm trong số những người dẫn đầu nỗ lực xây dựng nền tảng đó. Là Giám đốc điều hành của 0G Labs, ông hiện đang phát triển cái mà ông mô tả là chuỗi AI đầu tiên và lớn nhất, với sứ mệnh đã nêu là đảm bảo AI trở thành một hàng hóa công cộng an toàn và có thể xác minh. Trước đây, ông đã thành lập Garten, một công ty hàng đầu được YCombinator hỗ trợ, và làm việc tại Microsoft, Bain, và Bridgewater Associates, Heinrich hiện đang áp dụng chuyên môn của mình vào những thách thức kiến trúc của AI phi tập trung (DeAI).
#OGLabs