Риски централизации в сфере искусственного интеллекта и потенциальные возможности человека: интервью с соучредителем Inference Labs Рональдом Чаном

от

Самые главные криптоновости в Телеграм-канале CryptoMoon, присоединяйтесь!👇

Cryptomoon Telegram

Как опытный инвестор с почти двадцатилетним опытом предпринимательской деятельности за плечами, меня все больше привлекают такие провидцы, как Рональд Чан, соучредитель Inference Labs. Успешно выйдя из трех компаний, включая одну, которая была приобретена европейской публичной компанией, и поработав над такими громкими проектами, как NORAD и аэропорт Чикаго О’Хара, Рон предлагает уникальное сочетание технического мастерства и деловой хватки. .

Сегодня U.Today провел интервью с Рональдом Чаном, одним из основателей Inference Labs — новаторской компании в области искусственного интеллекта. В этом году им удалось привлечь инвестиции от ведущих венчурных капиталистов и представить свою первую подсеть Bittensor.

От больших технологий и Интернета вещей к Web3: предыстория

Два основателя Inference Labs сотрудничают уже более восьми лет. Среди этого дуэта Рон Чан выделяется как опытный предприниматель с почти двадцатилетним стажем работы. Ему удалось успешно выйти из трех компаний, которые он основал. Одним из таких выходов стала покупка европейской публичной компанией технологии, разработанной Роном и Колином.

Как опытный путешественник, посетивший множество аэропортов по всему миру, я должен сказать, что развертывание самолетов, свидетелем которого я стал, в более чем 60 из них по всему миру, произвело на меня большое впечатление. Среди них меня особенно поразил аэропорт Чикаго О’Хара, носящий звание самого загруженного аэропорта Северной Америки. Огромное количество пассажиров, проходящих через этот узел, поражает и красноречиво говорит о его важности в авиационной отрасли.

Г-н Чан подчеркивает, что его проекты продолжают оставаться актуальными, даже несмотря на более быстрый рост сектора.

Система машинного обучения была разработана для предоставления визуальной помощи в зимнюю погоду, гарантируя, что самолеты обычно располагаются в пределах всего 2 метров от назначенного места примерно в 99% случаев, что превосходит система искусственного интеллекта. Интересно, что та же модель 2018 года продолжает эффективно работать до сих пор.

В 2017 году они также вышли на рынок криптовалют, где Интернет вещей стал важной темой в сфере Web3. Занимаясь гражданской авиацией, они искали вторичное сетевое решение и исследовали LoRaWAN, что в конечном итоге привело их к более глубокому изучению Helium и более широкой индустрии web3 в коммерческих масштабах.

Система и метод распространения, мониторинга и контроля информации: какой патент Рональда Чана является наиболее важным?

Первоначальная концепция под названием «Информационная система и метод распространения, мониторинга и контроля» была впервые создана в рамках проекта цифровой модернизации. Эта новаторская идея дала Рону Чану возможность проникнуть и изменить конкретный рынок, а именно наземную поддержку в нескольких международных аэропортах.

Как опытный путешественник, повидавший бесчисленное количество аэропортов по всему миру, я могу с уверенностью сказать, что это нарушение изменило правила игры в работе аэропортов. Своими глазами я стал свидетелем трансформации, когда авиационная отрасль внедряла передовые технологии и модернизировала свою инфраструктуру, чтобы идти в ногу с современными требованиями. Эта инновационная технология позволила аэропортам быстро и эффективно адаптироваться, используя интегрированные решения для автоматизации процессов и оптимизации операций.

Борьба с монополиями и централизацией в области искусственного интеллекта: миссия Inference Labs

В Inference Labs все участники твердо убеждены, что будущее развитие искусственного интеллекта должно включать принципы децентрализации и самоуправления.

Наша цель — широкомасштабное распространение технологии искусственного интеллекта, одновременно защищая права человека на свободу слова и сохраняя право собственности на личные и частные модели. В эпоху доминирования централизованных систем искусственного интеллекта, которые часто образуют монополии и жестко контролируемую среду, мы считаем, что крайне важно предлагать варианты, которые позволяют пользователям контролировать свои данные и системы искусственного интеллекта, с которыми они взаимодействуют. Мы понимаем, что, хотя централизованный ИИ обеспечивает эффективность, он также имеет существенные недостатки, такие как ограниченный доступ к данным и их использование.

Г-н Чан подчеркивает, что эти ограничения представляют собой риски и трудности, препятствуя творчеству и ограничивая личные свободы.

Потенциальные опасности, связанные с централизованным ИИ, не ограничиваются техническими проблемами; они также распространяются на сферу этики и социальных проблем. Концентрированный контроль над системами искусственного интеллекта может привести к неправомерному использованию данных и манипулированию — реальность, которую мы уже видели, когда корпорации и политические группы злоупотребляют данными социальных сетей в своих целях.

Использование технологии ZK для правильной децентрализации в сфере искусственного интеллекта

В Inference Labs они стремятся к будущему, в котором искусственный интеллект будет доступен всем, предоставляя людям возможность разрабатывать свои модели, используя обширные данные, с которыми они регулярно сталкиваются. Тем не менее, эта мечта требует, чтобы эти системы ИИ сохраняли автономию и независимость, обеспечивая самоуправление.

Очень важно, чтобы люди сохраняли право собственности и контроль над своими данными, а также чтобы системы ИИ не использовались не по назначению теми, кто их разрабатывает. Наша приверженность децентрализованному ИИ проистекает из принципа, согласно которому контроль всегда должны сохранять отдельные лица, а не посредники или сомнительные стороны.

Как криптоинвестор и энтузиаст, заинтересованный в будущем искусственного интеллекта, я особенно воодушевлен инновационным подходом Inference Labs к преодолению проблем, связанных с внедрением децентрализованного искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы полагаться на традиционные методы, они прокладывают путь, используя криптографию с нулевым разглашением для создания безопасной и ориентированной на конфиденциальность среды для моделей ИИ.

Смотрите также

2024-08-13 18:17