Big Data Ekspert: Nuværende AI-reguleringer hæmmer fremskridt, udnævnelsen af David Sacks er et positivt skridt

David Sacks’ Udpegning Fremmer AI, Krypto

Chi Zhang, COO hos Kite AI, mener, at EU’s lov om AI, selvom den er vedtaget med gode intentioner, kan “påføre mindre innovatører byrdefulde forpligtelser.” Omvendt mangler USA’s “mere åbne” tilgang til AI en sammenhængende føderal lovgivning, hvilket potentielt kan hæmme innovation.

I skriftlige svar delt med Bitcoin.com News understregede Zhang, en mentor for grundlæggere i den tidlige fase, vigtigheden af at finde en balance mellem at fremme innovation og sikre offentlig sikkerhed. Hun erkendte dog, at det har sine udfordringer at opnå denne balance.

Hvad angår udnævnelsen af David Sacks som den kommende administrations AI- og kryptochef, ser Zhang det som bevis på Trump-administrationens “stærke fokus på at drive innovation.” Hun mener, at Sacks’ erfaring med at skalere digitale platforme og håndtere komplekse økosystemer også kunne bringe den nødvendige struktur og koordinering til AI- og blockchain-industrien.

I tråd med nogle af hendes kolleger, der har rost udvælgelsen, foreslår Zhang, at Sacks’ udnævnelse peger på en amerikansk regeringspolitik, der understøtter retfærdig værdifangst, tilskynder innovation og adresserer etiske bekymringer. Et sådant rammeværk kunne lægge grundlaget for bæredygtig vækst og positionere USA som et fremtidigt globalt centrum for både krypto og AI, sagde COO’en.

I mellemtiden diskuterede Zhang i sine svar også to nyere fremskridt inden for generativ AI (GenAI) og deres fordele for økosystemet. Nedenfor er Zhangs svar på alle de stillede spørgsmål.

Bitcoin.com News (BCN): Den amerikanske præsidentvalgte Donald Trump har udvalgt den tidligere Chief Operating Officer for Paypal, David Sacks, som den nye AI- og kryptoansvarlige i Det Hvide Hus. Som ekspert, der arbejder i krydsfeltet mellem AI og krypto, kan du fortælle vores læsere, hvad Sacks’ udnævnelse betyder for fremtiden for både AI- og kryptoindustrien?

Chi Zhang (CZ): David Sacks’ udnævnelse signalerer et stærkt fokus på at drive innovation i krydsfeltet mellem AI og blockchain-teknologier. Hans erfaring i at skalere digitale platforme og håndtere komplekse økosystemer hos PayPal kunne bringe nødvendig struktur og koordinering til disse hurtigt udviklende industrier. For AI og krypto kan dette betyde politiske rammeværk, der understøtter retfærdig værdifangst, tilskynder innovation og adresserer etiske bekymringer — hvilket baner vejen for bæredygtig vækst og gør USA til et globalt knudepunkt for både krypto og AI, ligesom det har været for softwareindustrien.

BCN: Internettet har summet med generative AI (GenAI) løsninger, der gør det muligt for brugere at udforske ubegrænsede virtuelle koncepter, der fremmer en ny æra af onlinekultur. På trods af de spændende aspekter af denne trend er der tilknyttede risici og iboende farer, herunder deepfakes, som kan være meget skadelig for virksomheder. Da GenAI har eksisteret i lang tid, hvad mener du er elementerne bag den seneste boom?

CZ: Den seneste boom i GenAI kan tilskrives fremskridt inden for store sprogmodeller (LLMs), forbedrede træningsalgoritmer og tilgængeligheden af højtydende computingsressourcer som GPU’er. Desuden har decentrale teknologier muliggjort samarbejdende datadelningsrammer, der accelererer innovation. Adgangen til værktøjer og API’er har gjort det muligt for flere udviklere og virksomheder at integrere GenAI i virkelige applikationer, hvilket driver dets udbredte adoption.

BCN: Internetbrugere kan nu oprette AI-modeller i høj-kvalitet tekst, grafik og videoer. Kan du give eksempler på, hvordan evnen til at skabe AI-modeller i høj-kvalitet tekst, grafik og videoer kan udnyttes til positiv indvirkning i forskellige industrier og aspekter af livet?

CZ: Generativ AI har en række anvendelser på tværs af industrier. For enkeltpersoner driver det kreative værktøjer til indholdsproduktion, fra skriveassistanse til billedskabelse. For virksomheder transformerer det markedsføring ved at automatisere annonce-designs, muliggøre hyperpersonaliserede kundeoplevelser og generere syntetiske data til træningsmodeller. Inden for sundhedsvæsenet bliver det brugt til at skabe diagnostiske værktøjer og simulere medicinske scenarier. Dens evne til at accelerere prototyping og problemløsning gør den uvurderlig på tværs af felter.

BCN: Udover at være fordelagtigt på mange måder, har GenAI sine nogle af hvilke, der er fremhævet ovenfor. Kan du fremhæve andre risici forbundet med den hurtigt voksende GenAI-teknologi?

CZ: Udover deepfakes og risikoen for impersonation kan GenAI forplante bias, hvis den trænes på mangelfulde datasæt, hvilket fører til utilsigtet diskrimination i applikationer som ansættelse eller låneudgivelse. En anden bekymring er manglen på gennemsigtighed i modeludgange, hvilket kan undergrave tillid. Derudover opstår der intellektuelle ejendomsretskonflikter, når GenAI-modeller genererer indhold afledt af ophavsretsbeskyttede data. Disse risici understreger behovet for robust styring og fair attribueringsmekanismer.

BCN: Regulering er blevet et afgørende aspekt af nylige teknologiske udviklinger. De fleste regeringer kæmper for at beskytte borgere og deres nationer fra de potentielle farer ved nye teknologier. Imidlertid udgør den decentrale natur og hurtige udvikling af disse teknologier betydelige udfordringer for mange regeringer verden over. Som regeringer verden over stræber efter at balancere borgerbeskyttelse med innovation, hvor effektive er efter din mening nuværende globale regulerende politikker i at adressere udfordringerne, som nye teknologier som AI medfører?

CZ: Global AI-regulering er stadig i sin spæde start, med varierende niveauer af fremskridt. Mens EU’s AI-forordning er et omfattende forsøg på at adressere risici, kunne det pålægge byrdefulde krav til mindre innovatører. I modsætning hertil har USA vedtaget en mere åben tilgang, men mangler sammenhængende føderal lovgivning. At finde en balance mellem at fremme innovation og sikre offentlig sikkerhed er udfordrende, og decentraliserede systemer som Kite AI kan hjælpe ved at indlejre gennemsigtighed og ansvarlighed på infrastruktur niveau.

BCN: Hvilke alternative metoder vil du anbefale for regeringer til at regulere det fremvoksende teknologiske økosystem, særligt kunstig intelligens?

CZ: Regeringer bør fokusere på resultatbaseret regulering frem for strenge overholdelseskrav. Samarbejdsrammer, der involverer offentlige og private sektorer, kan sikre, at politikker holder trit med teknologiske fremskridt. Regulatoriske sandkasser, for eksempel, tillader innovation inden for kontrollerede miljøer. Decentrale styringsmodeller kan også spille en rolle ved at sikre fair adgang og robust attribuering uden behov for indgribende interventioner.

BCN: Dit projekt, Kite AI, sigter mod at sikre retfærdig adgang til AI-ressourcer — data, modeller og agenter. Kunne du kort tale om dette og hvordan du planlægger at nå dette mål?

CZ: Hos Kite AI bygger vi fundamentlaget for en global AI-drevet digital økonomi. Forestil dig et system, hvor alle, fra små udviklere til store organisationer, kan få adgang til høj-kvalitets AI-data og værktøjer gennemsigtigt og fair. Gennem vores blockchain-drevne koordinationslag sikrer vi, at bidragydere bevarer ejerskab af deres aktiver og bliver retfærdigt belønnet, når deres data, modeller eller AI-agenter bruges. Dette gør AI-innovation tilgængelig for alle, ikke kun for store teknologigiganter.

BCN: Transformere og store sprogmodeller (LLMs) er to yderligere nye fremskridt i Generativ AI. Kunne du forklare for vores læsere, hvad de er, hvordan de fungerer, og hvilke fordele de bringer til Gen AI-økosystemet?

CZ: Transformere er en type af maskinlæringsmodelarkitektur, der udmærker sig ved at forstå og generere sekventielle data, såsom tekst eller kode. LLM’er (Large Language Models) bygges på transformere og trænes på omfattende datasæt for at udføre opgaver som sprogoversættelse, sammenfatning og indholdsgenerering. Deres alsidighed har åbnet nye kapaciteter i GenAI, hvilket gør det lettere at bygge applikationer, der kræver forståelse og produktion af menneskelignende tekst.

BCN: På trods af at have eksisteret i flere år, har generativ AI oplevet en stigning i popularitet over de seneste år, sandsynligvis på grund af fremskridt i understøttende decentrale teknologier. Hvad er dine forventninger til branchens udvikling i løbet af de næste fem år?

CZ: I de næste fem år forventer vi, at GenAI integreres sømløst med decentraliserede rammer, der muliggør samarbejdende økosystemer, hvor bidragydere bliver retfærdigt belønnet for deres data og ekspertise. AI-drevne digitale økonomier vil opstå, drevet af decentral styring og gennemsigtig attribuering. Kite AI er i frontlinjen af denne transformation, leverer den grundlæggende infrastruktur for at låse globalt samarbejde og innovation op inden for AI.