Esperto di Big Data: Le attuali normative sull'IA ostacolano il progresso, la nomina di David Sacks un passo positivo

La nomina di David Sacks potenzia AI e Crypto

Chi Zhang, COO di Kite AI, ritiene che la legge dell’UE sull’AI, pur emanata con buone intenzioni, potrebbe “imporre un onere gravoso ai piccoli innovatori.” Al contrario, l’approccio più aperto degli Stati Uniti alla AI manca di una legislazione federale coesa, potenzialmente ostacolando l’innovazione.

In risposte scritte condivise con Bitcoin.com News, Zhang, mentore per fondatori di start-up emergenti, ha sottolineato l’importanza di trovare un equilibrio tra il promuovere l’innovazione e garantire la sicurezza pubblica. Tuttavia, ha riconosciuto che il raggiungimento di questo equilibrio presenta delle sfide.

Riguardo alla nomina di David Sacks come zar della AI e della cripto della nuova amministrazione, Zhang la vede come prova del “forte focus dell’amministrazione Trump a guidare l’innovazione.” Crede che l’esperienza di Sacks nella scalabilità delle piattaforme digitali e nella gestione di ecosistemi complessi possa portare la necessaria struttura e coordinazione alle industrie di AI e blockchain.

Riflettendo i commenti di alcuni suoi coetanei che hanno elogiato la selezione, Zhang suggerisce che la nomina di Sacks indica un quadro politico del governo degli Stati Uniti che supporta una giusta cattura del valore, incentiva l’innovazione e affronta preoccupazioni etiche. Un tale quadro potrebbe gettare le basi per una crescita sostenibile e posizionare gli Stati Uniti come un futuro hub globale per cripto e AI, ha detto il COO.

Nel frattempo, nelle sue risposte, Zhang ha anche discusso due recenti progressi nella generative AI (GenAI) e i loro benefici per l’ecosistema. Qui di seguito le risposte di Zhang a tutte le domande inviate.

Bitcoin.com News (BCN): Il presidente eletto degli Stati Uniti Donald Trump ha scelto l’ex capo operativo di Paypal David Sacks come nuovo zar della AI e della cripto alla Casa Bianca. Come esperta che lavora all’intersezione di AI e cripto, potrebbe dire ai nostri lettori cosa significa la nomina di Sacks per il futuro delle industrie di AI e cripto?

Chi Zhang (CZ): La nomina di David Sacks segnala un forte focus sull’innovazione all’intersezione delle tecnologie AI e blockchain. La sua esperienza nella scalabilità delle piattaforme digitali e nella gestione di ecosistemi complessi in PayPal potrebbe portare la tanto necessaria struttura e coordinazione a queste industrie in rapida evoluzione. Per l’AI e la cripto, ciò potrebbe significare quadri politici che supportano una giusta cattura del valore, incentivano l’innovazione e affrontano preoccupazioni etiche, aprendo la strada a una crescita sostenibile e facendo degli Stati Uniti un hub globale per cripto e AI, proprio come lo è per l’industria software.

BCN: Internet è stata vivace con soluzioni di generative AI (GenAI), consentendo agli utenti di esplorare concetti virtuali illimitati che promuovono una nuova era di cultura online. Nonostante gli aspetti entusiasmanti di questa tendenza, ci sono rischi associati e pericoli intrinseci, inclusi i deepfake, che possono essere molto dannosi per le aziende. Considerando che GenAI esiste da molto tempo, quali pensa siano gli elementi dietro l’attuale boom?

CZ: Il recente boom della GenAI può essere attribuito ai progressi nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), agli algoritmi di addestramento migliorati e alla disponibilità di risorse di calcolo ad alte prestazioni, come i GPU. Inoltre, le tecnologie decentralizzate hanno permesso la creazione di quadri di condivisione dati collaborativa, accelerando l’innovazione. L’accessibilità di strumenti e API ha permesso a più sviluppatori e aziende di integrare GenAI in applicazioni nel mondo reale, alimentando la sua adozione su larga scala.

BCN: Gli utenti di internet possono ora creare modelli AI in testi, grafica e video di alta qualità. Può fornire esempi di come la capacità di creare modelli AI in testi, grafica e video di alta qualità possa essere sfruttata per un impatto positivo in vari settori e aspetti della vita?

CZ: La generative AI ha una gamma di applicazioni tra industrie. Per gli individui, alimenta strumenti creativi per la generazione di contenuti, dall’assistenza alla scrittura alla creazione di immagini. Per le aziende, sta trasformando il marketing automatizzando i design pubblicitari, consentendo esperienze cliente iper-personalizzate e generando dati sintetici per addestrare i modelli. Nel settore sanitario, viene utilizzata per creare strumenti diagnostici e simulare scenari medici. La sua capacità di accelerare la prototipazione e la risoluzione dei problemi la rende inestimabile in diversi campi.

BCN: Oltre ad essere vantaggiosa in molti modi, GenAI ha anche alcuni rischi, alcuni dei quali sono stati evidenziati sopra. Potrebbe evidenziare altri rischi associati alla tecnologia GenAI in rapida espansione?

CZ: Oltre ai rischi legati ai deepfake e alle falsificazioni, GenAI può propagare bias se addestrata su set di dati difettosi, portando a discriminazione non voluta in applicazioni come l’assunzione o il prestito. Un altro problema è la mancanza di trasparenza nei risultati dei modelli, che può erodere la fiducia. Inoltre, sorgono dispute sulla proprietà intellettuale quando i modelli GenAI generano contenuti derivati da dati protetti da copyright. Questi rischi enfatizzano la necessità di un forte governo e di meccanismi di attribuzione equa.

BCN: La regolamentazione è diventata un aspetto cruciale degli sviluppi tecnologici recenti. La maggior parte dei governi si affretta a proteggere cittadini e nazioni dai potenziali pericoli delle tecnologie emergenti. Tuttavia, la natura decentralizzata e la rapida evoluzione di queste tecnologie pongono sfide significative per molti governi in tutto il mondo.Secondo lei, quanto sono efficaci le attuali politiche regolatorie globali nell’affrontare le sfide poste dalle tecnologie emergenti come l’AI?

CZ: La regolamentazione globale dell’AI è ancora agli inizi, con vari livelli di progresso. Sebbene l’AI Act dell’UE sia un tentativo comprensivo di affrontare i rischi, potrebbe imporre un onere gravoso ai piccoli innovatori. Al contrario, gli Stati Uniti hanno adottato un approccio più aperto ma mancano di una legislazione federale coesa. Trovare un equilibrio tra la promozione dell’innovazione e la sicurezza pubblica è una sfida e sistemi decentralizzati come Kite AI possono aiutare incorporando trasparenza e responsabilità a livello infrastrutturale.

BCN: Quali metodi alternativi raccomanderebbe per i governi nella regolazione dell’ecosistema tecnologico emergente, in particolare per l’intelligenza artificiale?

CZ: I governi dovrebbero concentrarsi sulla regolamentazione basata sui risultati piuttosto che su misure di conformità rigide. Quadri collaborativi che coinvolgono il settore pubblico e privato possono garantire che le politiche tengano il passo con i progressi tecnologici. Sandboxes regolatorie, ad esempio, consentono l’innovazione in ambienti controllati. I modelli di governance decentralizzata possono anche giocare un ruolo garantendo un accesso equo e una robusta attribuzione senza la necessità di interventi pesanti.

BCN: Il suo progetto, Kite AI, mira ad assicurare l’accesso equo alle risorse AI—dati, modelli e agenti. Potrebbe parlarne brevemente e spiegare come intende raggiungere questo obiettivo?

CZ: In Kite AI, stiamo costruendo il livello di fondazione per un’economia digitale globale guidata dall’AI. Immaginate un sistema in cui chiunque, dai piccoli sviluppatori alle grandi organizzazioni, può accedere a dati AI di alta qualità e strumenti in modo trasparente ed equo. Attraverso il nostro livello di coordinamento alimentato dalla blockchain, garantiamo che i contributori mantengano la proprietà dei loro beni e siano equamente ricompensati ogni volta che i loro dati, modelli o agenti AI vengono utilizzati. Questo rende l’innovazione AI accessibile a tutti, non solo ai grandi della tecnologia.

BCN: I trasformatori e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono due ulteriori recenti avanzamenti nella Generative AI. Potrebbe spiegare ai nostri lettori cosa sono, come funzionano e i benefici che portano all’ecosistema Gen AI?

CZ: I trasformatori sono un tipo di architettura di modelli di apprendimento automatico che eccelle nella comprensione e generazione di dati sequenziali, come testo o codice. Gli LLM (Large Language Models) sono costruiti su trasformatori e addestrati su enormi dataset per eseguire compiti come la traduzione linguistica, la sintesi e la generazione di contenuti. La loro versatilità ha sbloccato nuove capacità nella GenAI, rendendo più facile costruire applicazioni che richiedono la comprensione e la produzione di testo simile a quello umano.

BCN: Nonostante esistita da diversi anni, la generative AI ha sperimentato un aumento di popolarità negli ultimi anni, probabilmente grazie ai progressi nelle tecnologie decentralizzate di supporto. Quali sono le sue aspettative per lo sviluppo del settore nei prossimi cinque anni?

CZ: Nei prossimi cinque anni, ci aspettiamo che GenAI si integri perfettamente con i quadri decentralizzati, consentendo ecosistemi collaborativi in cui i contributori vengono equamente ricompensati per i loro dati e competenze. Emergono economie digitali guidate dall’AI, guidate dalla governance decentralizzata e dall’attribuzione trasparente. Kite AI è all’avanguardia in questa trasformazione, fornendo l’infrastruttura fondamentale per sbloccare la collaborazione e l’innovazione globale nell’AI.