Эксперт по большим данным: Текущие нормы регулирования искусственного интеллекта мешают прогрессу, назначение Дэвида Сакса положительным шагом

Назначение Дэвида Сакса поднимает ИИ и криптовалюты

Чи Чжан, главный операционный директор Kite AI, считает, что закон ЕС об ИИ, хотя и принят с благими намерениями, может “наложить обременительные обязательства на более мелких новаторов”. В то же время подход США к ИИ с “более открытым” характером не имеет согласованного федерального законодательства, что потенциально может препятствовать инновациям.

В письменных ответах, предоставленных Bitcoin.com News, Чжан, наставник для основателей на ранних стадиях, подчеркнула важность нахождения баланса между стимулированием инноваций и обеспечением общественной безопасности. Однако она признала, что достижение этого равновесия связано с определенными трудностями.

Что касается назначения Дэвида Сакса новым администратором по ИИ и криптовалютам, Чжан рассматривает это как свидетельство “сильного акцента на стимулировании инноваций” со стороны администрации Трампа. Она считает, что опыт Сакса в масштабировании цифровых платформ и управлении сложными экосистемами может также привнести столь необходимую структуру и координацию в индустрии ИИ и блокчейна.

Эхо сотовых коллег, которые похвалили выбор, Чжан предполагает, что назначение Сакса указывает на то, что правительственная политика США будет поддерживать справедливый захват ценности, стимулировать инновации и решать этические вопросы. Такая структура может заложить основу для устойчивого роста и сделать Соединенные Штаты будущим глобальным центром для криптовалюты и ИИ, сказала она.

Между тем, в своих ответах Чжан также обсудила два последних достижения в генеративном ИИ (GenAI) и их блага для экосистемы. Ниже приведены ответы Чжан на все отправленные вопросы.

Bitcoin.com News (BCN): Новый президент США Дональд Трамп выбрал бывшего главного операционного директора Paypal Дэвида Сакса в качестве нового администратора по ИИ и криптовалютам в Белом доме. Как эксперт, работающий на пересечении ИИ и криптовалют, не могли бы вы рассказать нашим читателям, что назначение Сакса означает для будущего обеих отраслей?

Чи Чжан (CZ): Назначение Дэвида Сакса сигнализирует о сильном акценте на стимулирование инноваций на пересечении технологий ИИ и блокчейн. Его опыт в масштабировании цифровых платформ и управлении сложными экосистемами в PayPal может привнести столь необходимую структуру и координацию в эти быстро развивающиеся отрасли. Для ИИ и криптовалют это может означать политические структуры, поддерживающие справедливый захват ценности, стимулирующие инновации и решающие этические вопросы — прокладывая путь к устойчивому росту и делая США глобальным центром ИИ и криптовалют, аналогично тому, как это происходит в программной индустрии.

BCN: Интернет гудит о решениях генеративного ИИ (GenAI), которые позволяют пользователям исследовать неограниченные виртуальные концепции, способствуя новой эре онлайн-культуры. Несмотря на возбуждающие аспекты этой тенденции, существуют связанные риски и внутренние опасности, включая дипфейки, которые могут быть очень вредными для бизнеса. Учитывая, что GenAI существует долгое время, каковы, по вашему мнению, элементы, стоящие за последним бумом?

ЧЦ: Последний бум в GenAI можно объяснить достижениями в области больших языковых моделей (LLM), совершенствованием алгоритмов обучения и наличием высокопроизводительных вычислительных ресурсов, таких как GPU. Кроме того, децентрализованные технологии позволили создать системы совместного использования данных, ускоряя инновации. Доступность инструментов и API дала возможность большему числу разработчиков и предприятий интегрировать GenAI в реальные приложения, подстёгивая его широкое распространение.

BCN: Пользователи интернета теперь могут создавать модели ИИ в высококачественном текстовом, графическом и видеоформате. Можете ли вы привести примеры того, как возможность создания моделей ИИ в высококачественном текстовом, графическом и видеоформате может быть использована для положительного воздействия в различных отраслях и аспектах жизни?

ЧЦ: Генеративный ИИ находит применения в самых разных секторах. Для людей он стимулирует творческие инструменты для создания контента, от помощи в написании до создания изображений. Для бизнеса он трансформирует маркетинг, автоматизируя дизайн рекламных объявлений, позволяя проводить гиперперсонализированные клиентские взаимодействия и генерируя синтетические данные для обучения моделей. В области здравоохранения он используется для создания диагностических инструментов и моделирования медицинских сценариев. Его способность ускорять прототипирование и решение проблем делает его незаменимым в различных областях.

BCN: Помимо многих преимуществ, GenAI имеет свои риски, некоторые из которых были отмечены выше. Можете ли вы выделить другие риски, связанные с быстрым развитием технологии GenAI?

ЧЦ: Помимо рисков дипфейков и имитаций, GenAI может распространять предвзятость, если обучен на ошибочных наборах данных, что может привести к непреднамеренной дискриминации в таких приложениях, как подбор персонала или кредитование. Еще одна проблема — отсутствие прозрачности в выводах модели, что может подорвать доверие. Кроме того, возникают споры о правах интеллектуальной собственности, когда модели GenAI генерируют контент на основе защищенных авторским правом данных. Эти риски подчеркивают необходимость в надежном управлении и механизмах справедливого атрибуции.

BCN: Регулирование стало важным аспектом последних технологических разработок. Большинство правительств стремятся защитить граждан и свои страны от потенциальных опасностей новых технологий. Однако децентрализованный характер и быстрое развитие технологий создают значительные проблемы для многих правительств по всему миру.Как правительства по всему миру стремятся балансировать защиту граждан и инновации, на ваш взгляд, насколько эффективны текущие глобальные регулирующие политики в решении проблем, связанных с новыми технологиями, такими как ИИ?

ЧЦ: Глобальное регулирование ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, с различными уровнями прогресса. Хотя акт ЕС об ИИ является всеобъемлющей попыткой решения рисков, он может наложить обременительные обязательства на более мелких участников. В то время как в США принят более открытый подход, но отсутствует согласованное федеральное законодательство. Нахождение баланса между стимулированием инноваций и обеспечением общественной безопасности сложно, и децентрализованные системы, такие как Kite AI, могут помочь, встроив прозрачность и подотчетность на уровне инфраструктуры.

BCN: Какие альтернативные методы вы бы рекомендовали для регулирования правительствами развивающейся технологической экосистемы, в частности искусственного интеллекта?

ЧЦ: Правительствам следует сосредоточиться на регуляции, основанной на результатах, а не на жестком выполнении требований. Совместные рамки, включающие как государственный, так и частный секторы, могут обеспечить, чтобы политика соответствовала достижениям технологии. Например, регулируемые песочницы позволяют инновации в контролируемых условиях. Децентрализованные модели управления также могут сыграть роль, обеспечивая справедливый доступ и надежную атрибуцию без необходимости в жесткие вмешательства.

BCN: Ваш проект, Kite AI, нацелен на обеспечение справедливого доступа к ресурсам ИИ — данным, моделям и агентам. Можете ли вы кратко рассказать об этом и о том, как планируете достичь этой цели?

ЧЦ: В Kite AI мы строим основополагающий слой для глобальной цифровой экономики, управляемой ИИ. Представьте себе систему, где любой, от малого разработчика до крупной организации, может прозрачно и справедливо получить доступ к качественным данным и инструментам ИИ. С помощью нашего координационного слоя на базе блокчейна мы гарантируем, что участники сохраняют права на свои активы и получают справедливую награду каждый раз, когда их данные, модели или ИИ-агенты используются. Это делает инновации в области ИИ доступными для всех, а не только для крупных технологических компаний.

BCN: Трансформеры и большие языковые модели (LLM) — это два дополнительных недавних достижения в области генеративного ИИ. Не могли бы вы объяснить нашим читателям, что это такое, как они функционируют и какие преимущества они приносят в экосистему Gen AI?

ЧЦ: Трансформеры — это тип архитектуры моделей машинного обучения, который превосходно справляется с пониманием и генерацией последовательных данных, таких как текст или код. LLM (Большие языковые модели) построены на основе трансформеров и обучены на огромных наборах данных для выполнения задач, таких как перевод, суммирование и генерация контента. Их универсальность открыла новые возможности для GenAI, облегчая создание приложений, которые требуют понимания и производства текста, похожего на человеческий.

BCN: Несмотря на то, что генеративный ИИ существует уже несколько лет, он испытал всплеск популярности в последние годы, вероятно, благодаря достижениям в поддержке децентрализованных технологий. Какие у вас ожидания по развитию этой отрасли в следующие пять лет?

ЧЦ: В ближайшие пять лет мы ожидаем, что GenAI бесшовно интегрируется с децентрализованными платформами, позволяя создавать совместные экосистемы, где участники справедливо вознаграждаются за свои данные и экспертизу. Появятся цифровые экономики, управляемые ИИ, основанные на децентрализованном управлении и прозрачной атрибуции. Kite AI находится на переднем крае этой трансформации, предоставляя основную инфраструктуру для глобального сотрудничества и инноваций в области ИИ.