在最近有關數位創新的討論中，區塊鏈與人工智慧的關係一直是熱門話題。 Aptos 聯合創始人兼首席技術長Avery Ching 強調了區塊鏈如何為人工智慧培訓中材料的使用提供透明的許可程序。 Ching 在2024 年印度區塊鏈週上發表演講時，強烈主張使用區塊鏈技術來改善對人工智慧模型訓練的控制，特別是在道德資料的使用方面。
人工智慧模型訓練中的控制與同意
大量資料對於訓練人工智慧至關重要，尤其是大型語言模型（LLM）。儘管這些數據的來源經常可以公開獲取，但許可和知識產權問題仍然存在爭議。 Ching 表示，這是區塊鏈可能產生巨大影響的關鍵領域。內容製作者可以利用區塊鏈技術的不可變和去中心化特性，就他們的工作是否以及如何用於人工智慧培訓制定明確的指導方針。
由於區塊鏈的透明度，各方都可以遵守內容使用的條款。對於創作者來說，他們的作品經常在未經同意的情況下使用，這可能會促進更公平的氛圍。 Ching 強調，區塊鏈是控制此類權利的完美“後端”，因為它提供了中心化且安全的治理形式。
區塊鏈在當代人工智慧議題中的意義
儘管區塊鏈和人工智慧在IT界經常被討論，但Ching強調，它們的綜合潛力不僅僅是炒作。他強調了理解和控制用於訓練人工智慧系統的數據的重要性，並提出區塊鏈技術可以作為防止非法或不道德使用材料的障礙。
Ching 使用印度區塊鏈週會議本身的一個例子來證明這一點。人工智慧模型可以使用事件內容進行訓練，無論是影片片段還是新聞文章摘要。這就提出了這樣的問題：此類培訓材料是否應該公開，或者是否應該對其使用方式進行控制。透過將使用權直接整合到數位材料中，區塊鏈可以提供必要的基礎設施來解決此查詢。
可擴展性問題
在人工智慧訓練中使用區塊鏈進行同意管理帶來了主要的可擴展性問題。由於Facebook 等社群媒體平台每天都會創建數十億條數據，因此將基於區塊鏈的許可應用於每條數據非常困難。 Meta 前員工Ching 意識到了這一困難，並指出製定區塊鏈法規需要大量交易量，而且可能成本高昂。
儘管面臨這些挑戰，Ching 對區塊鏈在該領域的潛力感到樂觀。他指出，Aptos 目前正在開發解決方案，透過其區塊鏈網路為這些用例提供服務。 Ching 認為，透過最大限度地提高交易效率和削減開支，區塊鏈可能成為大規模處理人工智慧訓練資料的實用解決方案。
人工智慧訓練以外的應用
儘管Ching 的評測主要涉及人工智慧培訓，但區塊鏈在內容管理方面還有其他可能的用途。支持區塊鏈的技術可能有助於獨立作者、新聞媒體和社交媒體平台管理其材料的使用。例如，使用支援區塊鏈的智慧合約，個人可以明確給予或拒絕特定活動的授權，例如資料挖礦或商業利用。
該策略還可以幫助解決更普遍的資料隱私和智慧財產權問題。區塊鏈有潛力透過提供透明和安全的基礎，讓人們和組織更好地控制他們的數位足跡。隨著人工智慧的發展，這種程度的監督可能變得更加重要，以確保道德的資料使用實踐。
為人工智慧發展樹立新標桿
隨著模型變得更加複雜和流行，人們越來越擔心人工智慧訓練的道德影響。如果沒有明確的授權準則，不公平的活動（包括在不支付費用的情況下使用作者的智慧財產權）可能會繼續下去。透過允許內容製作者清晰合法地定義其創作的使用條件，區塊鏈提供了一個有吸引力的解決方案。
Ching 的想法與一場更大的道德人工智慧發展運動相一致，該運動強調創造者的權利和尊重。區塊鏈融入人工智慧培訓過程可能會導致新標準的創建，在個人和組織的權利與創新的必要性之間取得平衡。
資訊來源：由0x資訊編譯自出MPOST。版權歸作者Victoria d’Este所有，未經許可，不得轉載