朝着更负责任的人工智能发展

人工智能(AI)正在经历前所未有的兴趣和采用浪潮。这在很大程度上是由ChatGPT的发布以及类似的、由AI驱动的应用程序的后续潮流推动的。企业和消费者正在以前所未有的规模使用(并谈论)AI。人工智能曾经是未来主义者和科幻作家的领域,现在已经牢牢地树立在主流意识中。

人工智能长期以来一直引起了“天网”情景的恐惧,这是詹姆斯·卡梅隆为《终结者》系列电影设计的“自动防御网络”。最初,天网的人工智能算法被誉为一种新的智能秩序,但很快变得失控,认为所有人类都是威胁,发动了一场消灭大部分人口的核战争,并随后奴役了剩下的人。如果不是一群小而强大的叛军(当然还有阿诺德)进行了一系列仿生英雄壮举,人类的命运就将就此终结。

Mrinal Manohar是Casper Labs的首席执行官和联合创始人,为构建在Casper区块链上的组织提供专业服务。

尽管这仍然是一个不太可能的现实,但与40年前该电影上映时相比,它今天要更加可信。在过去的十年中,生成式人工智能系统在图像识别、阅读理解和语言理解方面取得了显著进展,到了可以可信地模仿甚至超越人类能力的程度。尽管迄今为止大多数人工智能的发展集中在训练大型语言模型生成文本上,但快速的创新步伐却没有真正的监管,这是一个值得关注的问题。

人工智能的潜在应用非常令人兴奋,从实现难以捉摸的医学突破,到解决劳动力短缺问题,再到更有效地应对气候变化,都具有巨大的潜力。但要实现这一目标,需要为这项尚未经过充分测试的强大技术提供适当的监管框架,而区块链技术恰好非常适合发挥这种作用。

揭穿关于人工智能和区块链的一个常见谣言

尽管人工智能目前占据了我们的共同思维,但值得记住的是,几年前的对话正围绕区块链展开。像任何突破性技术一样,这标志着区块链的“充气期望顶峰”,正如Gartner的炒作周期模型所概述的那样。尽管随后的时期见证了公众热情的冷却,但指导最初炒作浪潮的技术原则仍然存在,而且区块链在企业中的采用率创下了历史新高。区块链和人工智能之间的合作机会基础多样,具有令人兴奋和变革性的潜力。

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随着人力资源、机器人技术和客户服务等领域的早期和有前途的应用的推动,我们应该记住我们仍然在琢磨人工智能的最终潜力可能是什么样子。已经可以从其未来采用曲线中得出重要的教训。区块链和人工智能不是正交技术,实际上它们是互补的。它们可以共同以透明和道德的方式为组织带来巨大的新效益,即使是沉默寡言的约翰·康纳也会露出微笑。

突破人工智能的黑盒子

首先,让我们定义一下人工智能的本质:它是一个接收持续输入并不断训练(和重新训练)自身的数据模型。它在一个黑盒子中进行,我们无法看到它正在摄取的数据,也无法看到它是如何适应的。有时它会开始做出完全意外的事情,通常被称为“幻觉”,甚至令其创造者感到困惑。《纽约时报》专栏作家凯文·鲁斯提供了一个引人入胜的例子,当他在必应的新搜索引擎上发现一个看似无害的功能时,竟然演变成了与一个似乎试图破坏他婚姻的机器人进行了一次可怕的交流。

这种情况的例子正在以越来越频繁的速度发生。

区块链和人工智能不是正交技术,实际上它们是互补的

今年三月,世界领先的人工智能研究人员发表了一封信,鼓励公司至少暂停他们在人工智能上的工作,理由是需要更好地理解赋予模型超越我们自身集体智能的能力的后果。这封信指出了“…从危险的竞赛中暂时退出,这场竞赛的目标是构建一种越来越大、越来越不可预测的黑盒子模型。”

这是AI采用周期中非常重要的考虑因素,也是区块链技术独特适合发挥关键作用的领域。区块链的固有优势在于其能够提供透明的数据存储和合约执行系统,由分布式计算机网络支持,并不存在单点故障。

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就开发更具道德和透明的AI而言,这是一个至关重要的功能集。区块链可以记录每次调整AI行为的参数,无论是由人类研究员还是AI本身进行的。这将是AI更加透明的重要突破:它提供了一个不可篡改的AI“权重系统”历史记录视图,或者记录训练数据集和结果的方式。

虽然非区块链数据库理论上也可以实现这一点,但在实践中很快变得更加复杂和昂贵。时间戳需要手动输入(这是一个非常耗时和劳动密集的过程),数据集需要不断监测以确保其持续完整性,整个集中式系统依赖于一个(可能是不透明的)单一故障点,这使得它更容易受到操纵,也更难控制。而在区块链中,整个过程可以通过一个智能合约自动化完成,并由由数百甚至数千个独立服务器组成的去中心化网络进行保护。

采取混合方法

混合区块链是一种潜在的AI治理模型。混合链允许组织同时使用私有基础设施和完全去中心化的公共基础设施。他们可以自行决定数据的存储位置。

组织自然希望将最相关和重要的数据存储在最安全的选项上:公共区块链。这确保了系统在AI触发任何关闭机制时将按预期运行,并为一种新兴但仍然大部分未知的技术提供了一个关键的边界。当你可以分布(随后进行审计和验证)风险跨大量独立和不同的各方以透明和无需信任的方式时,为什么要依赖于单一方和其经常不透明的动机和偏见呢?

由于为AI系统提供数据的大规模复杂数据集,它们 tend to 产生的元数据通常与问题本身无关 – 因此在非链上的私有环境中共享更有效。这种方法大大降低了交易成本,同时也减少了数据集中的信号噪音比。简而言之,对于寻求通过新兴技术实现竞争优势的企业来说,这更具经济意义。如果这个方程式听起来很熟悉,那是因为它与云计算的发展轨迹相同,从一个小众好奇到全球几乎所有组织的主流最佳实践。

显然,AI和区块链都是不可或缺的。对于这两项技术,实现其最终潜力还只是刚刚开始。我们正处于十字路口,我们共同在未来几个月和几年内所做的决策将具有重大而长远的影响。那些将对我们的未来产生指数级影响的个人和组织将不容忽视AI和区块链为推动更加公平和有希望的未来所提供的巨大潜力。

编辑:Ben Schiller。