Big Data Ekspert: Nåværende AI-reguleringer Hindrer Fremgang, Utnevnelsen av David Sacks et Positivt Skritt

David Sacks’ utnevnelse styrker AI, krypto

Chi Zhang, COO hos Kite AI, mener EU-loven om AI, selv om den er vedtatt med gode intensjoner, kan “pålegge byrdefull etterlevelse på mindre innovatører.” Omvendt mangler USAs “mer åpne” tilnærming til AI sammenhengende føderal lovgivning, noe som potensielt kan hemme innovasjon.

I skriftlige svar delt med Bitcoin.com News, understreket Zhang, en mentor for grunnleggere i tidlig fase, viktigheten av å finne balansen mellom å fremme innovasjon og sikre offentlig sikkerhet. Hun anerkjente imidlertid at det å oppnå denne balansen har sine utfordringer.

Når det gjelder utnevnelsen av David Sacks som den kommende administrasjonens AI- og krypto-tsar, ser Zhang det som bevis på Trump-administrasjonens “sterke fokus på å drive innovasjon.” Hun tror Sacks’ erfaring med å skalere digitale plattformer og administrere komplekse økosystemer også kan bringe nødvendig struktur og koordinasjon til AI- og blockchain-industriene.

Som ekko fra noen av sine kollegaer som har rost valget, antyder Zhang at Sacks’ utnevnelse peker på en amerikansk regjeringspolitisk ramme som støtter rettferdig verdifangst, insentiverer innovasjon og adresserer etiske bekymringer. En slik ramme kan legge grunnlaget for bærekraftig vekst og posisjonere USA som et fremtidig globalt knutepunkt for både krypto og AI, sa COO.

I mellomtiden diskuterte Zhang også to nylige fremskritt innen generativ AI (GenAI) og deres fordeler for økosystemet i sine svar. Nedenfor er Zhangs svar på alle de stilte spørsmålene.

Bitcoin.com News (BCN): USAs påtroppende president Donald Trump har valgt tidligere Paypal Chief Operating Officer David Sacks som den nye AI- og krypto-tsaren i Det hvite hus. Som en ekspert som jobber i skjæringspunktet mellom AI og krypto, kan du fortelle våre lesere hva Sacks’ utnevnelse betyr for fremtiden til både AI- og kryptoindustrien?

Chi Zhang (CZ): Utnevnelsen av David Sacks signaliserer et sterkt fokus på å drive innovasjon i skjæringspunktet mellom AI og blockchain-teknologier. Hans erfaring med å skalere digitale plattformer og administrere komplekse økosystemer hos PayPal kan bringe nødvendig struktur og koordinasjon til disse raskt utviklende industriene. For AI og krypto kan dette bety politiske rammer som støtter rettferdig verdifangst, insentiverer innovasjon og adresserer etiske bekymringer—som baner vei for bærekraftig vekst og gjør USA til et globalt knutepunkt for både krypto og AI, akkurat som det har vært for programvareindustrien.

BCN: Internett florerer med generative AI (GenAI)-løsninger, som gjør det mulig for brukere å utforske ubegrensede virtuelle konsepter som fremmer en ny æra av online kultur. Til tross for de spennende aspektene ved denne trenden, er det tilknyttede risikoer og iboende farer, inkludert deepfakes, som kan være svært skadelige for bedrifter. Med tanke på at GenAI har eksistert i lang tid, hva mener du er elementene bak den nylige boomen?

CZ: Den nylige boomen i GenAI kan tilskrives fremskritt i store språkmodeller (LLM), forbedrede treningsalgoritmer og tilgjengeligheten av høyytelses databehandlingsressurser som GPUer. I tillegg har desentraliserte teknologier muliggjort samarbeidsrammer for datadeling, som akselererer innovasjon. Tilgjengeligheten av verktøy og API-er har gitt flere utviklere og bedrifter muligheten til å integrere GenAI i virkelige applikasjoner, noe som gir drivkraft til dens utbredte adopsjon.

BCN: Internettbrukere kan nå lage AI-modeller i høy kvalitet tekst, grafikk og videoer. Kan du gi eksempler på hvordan evnen til å lage AI-modeller i høy kvalitet tekst, grafikk og videoer kan utnyttes for positiv påvirkning i ulike bransjer og livsaspekter?

CZ: Generativ AI har et bredt spekter av applikasjoner på tvers av bransjer. For enkeltpersoner gir den kraft til kreative verktøy for innholdsgenerering, fra skriveassistanse til bildeskapelse. For bedrifter transformerer den markedsføring ved å automatisere annonsedesign, muliggjøre hyperpersonaliserte kundeopplevelser og generere syntetiske data for treningsmodeller. I helsevesenet brukes den til å lage diagnostiske verktøy og simulere medisinske scenarier. Dens evne til å akselerere prototyping og problemløsning gjør den uvurderlig på tvers av felt.

BCN: I tillegg til å være nyttig på mange måter, har GenAI sine noen av hvilke som er fremhevet ovenfor. Kan du fremheve noen andre risikoer forbundet med den raskt ekspanderende GenAI-teknologien?

CZ: Utover deepfakes og risiko for etterligning, kan GenAI fremme bias hvis den er trent på feilaktige datasett, noe som fører til utilsiktet diskriminering i applikasjoner som ansettelser eller utlån. En annen bekymring er mangelen på gjennomsiktighet i modellresultater, noe som kan undergrave tillit. I tillegg oppstår det immaterielle tvister når GenAI-modeller genererer innhold utledet fra copyright-beskyttede data. Disse risikoene understreker behovet for solid styring og rettferdige tildelingsmekanismer.

BCN: Regulering har blitt et viktig aspekt av nyere teknologiske utviklinger. De fleste regjeringer kjemper for å beskytte borgere og sine nasjoner fra de potensielle farene ved nye teknologier. Imidlertid utgjør den desentraliserte naturen og den raske utviklingen av disse teknologiene betydelige utfordringer for mange regjeringer verden over.Som regjeringer over hele verden streber etter å balansere beskyttelse av borgere med innovasjon, hvor effektiv mener du nåværende globale reguleringspolitikker er i å adressere utfordringene som nye teknologier som AI stiller?

CZ: Global AI-regulering er fortsatt i sin barndom, med varierende nivåer av fremgang. Mens EUs AI-lov er et omfattende forsøk på å adressere risikoer, kan den pålegge byrdefull etterlevelse på mindre innovatører. I kontrast har USA vedtatt en mer åpen tilnærming, men mangler sammenhengende føderal lovgivning. Å finne en balanse mellom å fremme innovasjon og sikre offentlig sikkerhet er utfordrende, og desentraliserte systemer som Kite AI kan hjelpe ved å innlemme åpenhet og ansvarlighet på infrastrukturnivå.

BCN: Hvilke alternative metoder vil du anbefale for regjeringer for å regulere det fremvoksende teknologiske økosystemet, spesielt kunstig intelligens?

CZ: Regjeringer bør fokusere på resultat-basert regulering i stedet for rigide etterlevelsesmål. Samarbeidsrammer som involverer offentlige og private sektorer kan sikre at politikker holder tritt med teknologiske fremskritt. Regulatoriske sandkasser, for eksempel, tillater innovasjon innenfor kontrollerte miljøer. Desentraliserte styringsmodeller kan også spille en rolle ved å sikre rettferdig tilgang og solid tildeling uten behov for tunge inngrep.

BCN: Ditt prosjekt, Kite AI, har som mål å sikre rettferdig tilgang til AI-ressurser—data, modeller og agenter. Kan du kort snakke om dette og hvordan du planlegger å oppnå dette målet?

CZ: Hos Kite AI bygger vi grunnlaget for en global AI-drevet digital økonomi. Tenk deg et system der alle, fra små utviklere til store organisasjoner, kan få tilgang til høy-kvalitets AI-data og verktøy på en gjennomsiktig og rettferdig måte. Gjennom vårt blockchain-drevne koordineringslag, sikrer vi at bidragsytere beholder eierskapet til sine eiendeler og blir rettferdig belønnet når deres data, modeller eller AI-agenter brukes. Dette gjør AI-innovasjon tilgjengelig for alle, ikke bare de store teknologiselskapene.

BCN: Transformatorer og store språkmodeller (LLM) er to ytterligere nylige fremskritt innen Generativ AI. Kan du forklare for våre lesere hva de er, hvordan de fungerer, og fordelene de bringer til Gen AI-økosystemet?

CZ: Transformatorer er en type maskinlæringsmodellarkitektur som utmerker seg i å forstå og generere sekvensiell data, som tekst eller kode. LLM-er (Store språkmodeller) er bygget på transformatorer og trent på enorme datasett for å utføre oppgaver som språkoversettelse, oppsummering, og innholdsgenerering. Deres allsidighet har åpnet for nye muligheter innen GenAI, noe som gjør det enklere å bygge applikasjoner som krever forståelse og produksjon av menneskelik tekst.

BCN: Til tross for å ha eksistert i flere år, har generativ AI opplevd en bølge i popularitet de siste årene, sannsynligvis på grunn av fremskritt i støttende desentraliserte teknologier. Hva er dine forventninger til industriens utvikling over de neste fem årene?

CZ: I løpet av de neste fem årene forventer vi at GenAI skal integreres sømløst med desentraliserte rammeverk, som muliggjør samarbeidsøkosystemer der bidragsytere blir rettferdig belønnet for sine data og ekspertise. AI-drevne digitale økonomier vil dukke opp, drevet av desentralisert styring og transparent tildeling. Kite AI er i forkant av denne transformasjonen, og tilbyr den grunnleggende infrastrukturen for å låse opp globalt samarbeid og innovasjon innen AI.