[亚伯]甚至达沃斯也呼吁区块链网络来存储人工智能训练数据

达沃斯人群及其主流媒体合作伙伴终于承认：区块链和人工智能（AI）技术可能是一个伟大的结合。

本周，CNBC 甚至表示，这可能是期待已久的区块链“杀手级用例”，解决了对“偏见”和“错误信息”的担忧。这对于区块链世界（尤其是 BSV 区块链）的读者来说并不新鲜，他们随着生成式人工智能的使用变得更加广泛，我们一直在宣传它作为解决问题的方法：我们如何知道（并信任）人工智能正在为我们提供真实、可靠的输出？对于什么算作“”，肯定存在不同的意见。偏见”和“错误信息”，尤其是像世界经济论坛（WEF）这样的组织。

将训练数据存储在可验证、带时间戳的公共分类账上至少可以提供有关正在使用哪些来源以及使用程度的中立记录。上周世界经济论坛达沃斯会议上的一个小组也提到了人工智能的“幻觉”。

这些显然是错误的答案，当提示人工智能聊天机器人对您熟悉的主题（例如您自己或您自己的专业领域）做出回应时，有时会出现这些错误答案。

就像 GPS 导航系统会导致倒霉的司机进入河流或危险区域一样，人工智能幻觉如果用于做出关键决策，可能会对下游产生负面影响。

该小组建议，如果更容易识别/定位导致问题的源数据，那么“回滚”被发现产生幻觉的人工智能就会更容易。 跟踪数据完整性、所有权 在去年年底的一篇 CoinGeek 文章中，查尔斯·米勒 (Charles Miller) 询问 ChatGPT 本身是否区块链将有利于验证人工智能训练数据。

流行的人工智能聊天机器人回答说，为了透明度和数据完整性，它确实可以，尽管可能会存在可扩展性和计算需求方面的问题。这两个问题都可以通过基本的两个词答复来解决：使用 BSV。

BSV 遵循中本聪 2009 年发布的原始比特币协议的规则，没有扩展限制，并且随着更多交易处理能力加入网络，网络的能力也会增强。包括 George Siosi Samuels 在内的一些人已经指出，人工智能代币化训练数据并将其存储在世界上任何人都可以访问的区块链上将节省稀缺资源。

人工智能公司，即使是大型公司，在应用计算能力、数据存储和管理以及能源消耗方面都面临着巨大的成本。训练数据集内容的所有权也成为一个问题，《纽约时报》起诉 OpenAI 和微软（纳斯达克股票代码：MSFT） 2023 年 12 月因侵犯版权而被起诉。众所周知，这两家公司的生成式 AI 网络 ChatGPT 和 CoPilot 都严重依赖《纽约时报》等广泛阅读的主流媒体运营作为源材料。

视觉艺术和音乐界也有类似的传言。据推测，《纽约时报》更愿意为其内容提供每次使用的收入流，而不是人工智能模型完全忽略它。

将训练数据存储为链上数字代币将使识别其原始所有者变得更加容易，并最终实现支付过程的自动化。

早期的 BSV 项目 Codugh 对软件开发人员使用了类似的（非代币化）模型，只要使用他们的代码，就会实时提供小额支付。

应用于各种数据，基于区块链的人工智能训练数据可以为学者、业余和专业研究人员、业余爱好者甚至普通个人创造新的小额支付收入流。人工智能公司真的想要这种透明度吗？从技术和公众角度来看从信任的角度来看，将带时间戳的人工智能训练数据记录在区块链上是非常有意义的。

然而，一个问题是，那些负责开发供公众消费的人工智能的人真的想要这种透明度吗？当被问及训练数据的具体来源材料及其赋予它们的权重时，ChatGPT 回应道：“作为 OpenAI 开发的人工智能， ，我无法访问或了解我的训练数据中使用的特定来源。

ChatGPT 背后的组织 OpenAI 尚未公开披露单个数据集的具体情况或在训练过程中给予某些来源的权重。”它补充说，其来源是多样化的、范围广泛的，并且不断更新，同时保持“微软的 Copilot AI 给出了类似的答案：“微软没有公开披露其用作 Copilot 训练数据的来源，也没有公开披露其对某些来源的权重”。

它还进一步解释了为什么尽管没有披露，但其输出仍然可靠。这些解释可能会让一些人满意，但实际上，不足以让每个人 100% 信任人工智能的输出。

区块链很可能会为人工智能开发过程增加透明度和数据验证，但对于致力于人工智能网络的大公司是否真的想要它，仍然存在一个很大的问号。希望区块链数据是世界上最值得信赖的观念能够流行起来人工智能（AI）为了在法律范围内正常运作并在日益严峻的挑战中蓬勃发展，需要集成一个企业区块链系统，确保数据输入质量和所有权——使其能够保证数据安全，同时保证数据的不变性。

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