Google的Gemini AI最近因生成了历史上不准确的图像和带有偏见的结果而遭到愤怒。分散的人工智能开发可能是创造更加透公正的结果的关键。
分散式人工智能(AI)开发对于创建更安全和无偏的 AI 算法至关重要。Masa Network 联合创始人 Calanthia Mei 表示，尽管集中式人工智能解决方案获得了大部分资金，但分散式人工智能解决方案将是创造更加透明和公正的人工智能解决方案的关键。Mei表示:“分散式人工智能试图解决人工智能存在的缺陷，确保一个更加公正和安全的人工智能。”
创始人解释说，基于区块链的分散式人工智能的主要好处包括更透明的决策、增强的数据隐私、以及用户拥有的模型，使人们能够贡献他们的数据或计算资源，以换取令牌奖励。
在过去，一些最流行的集中式人工智能模型产生了严重的错误和社交媒体的愤怒。今年2月，谷歌撤下了其人工智能图像生成器，此前该软件生成的图像在历史上不准确且“醒”过来了，引发了人们对该软件决策过程的广泛担忧。通过为算法创造一个更加透明的决策过程，分散的人工智能将是解决类似的有偏输出的关键，正如 Gemini 人工智能所看到的那样，Mei表示：“集中化的人工智能以前所未有的速度放大了权力失衡、隐私担忧和偏见，例如谷歌双子人工智能事件中，人工智能将美国开国元勋描绘成有色人种，可能是对人工智能中长期存在的种族偏见问题的过度纠正。”
基于区块链的分散式人工智能协议提供了验证人工智能输出数据来源的透明度，这对于改进算法至关重要，因为人工智能只能像它所训练的数据一样好。Mei表示:“数据的质量、多样性和代表性直接影响人工智能系统的性能和公平性。有偏见或有限的数据可能导致偏差和有偏见的结果，损害人工智能驱动决策的可靠性。”
Masa 网络是最大的分散式人工智能数据和大型语言模型协议之一，旨在为人工智能应用提供更可靠的数据。据《沙丘》报道，超过158万个独特的钱包为 Masa Network 提供了个人数据。
Masa Network 于4月25日公布了首批13个基于其分散式基础设施的 AI 开发伙伴。该网络已承诺为其分散的 AI 开发者提供10万美元的 MASA 令牌，以帮助建造者提高分散 AI 的能力。该网络及其 MASA 令牌于4月11日在主网上推出。Masa 上的前13个项目包括分散的社交网络 CharterX; Pond，一个用于连锁交易的图形 AI 模型; 以及 RootData，一个人工智能驱动的 Web3数据层。
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北京，2024年5月13日/PRNewswire/-《北京评论》的新闻报道： 《2023年中国金融银行年鉴》最近出版。 作为中国最早的综合性金融历书，它是唯一准确、系统地记录国家金融业改革开放和发展的金融文献，涵盖了包括银行、证券和保险在内的整个行业。 ACFB于1986年首次出版，每年出版一次，目前已达第38卷。历书问世近四十年来，记录了中国金融业改革发展的历程，记录了金融在中国的独特演变。
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