Big Data Expert: Nuvarande AI-regleringar hindrar framsteg, utnämningen av David Sacks ett positivt steg

David Sacks utnämning stärker AI, Kryptovaluta

Chi Zhang, COO på Kite AI, anser att EU:s lag om AI, även om den infördes med goda avsikter, kan “pålägga mindre innovatörer betungande efterlevnadskrav”. Samtidigt saknar USA:s “mer öppna” inställning till AI en sammanhållen federal lagstiftning, vilket potentiellt kan hindra innovation.

I skriftliga svar som delades med Bitcoin.com News betonade Zhang, en mentor för grundare i tidiga skeden, vikten av att balansera innovation och allmänhetens säkerhet. Hon medgav dock att det har sina utmaningar att uppnå denna balans.

När det gäller utnämningen av David Sacks som den kommande administrationens AI- och kryptochef ser Zhang detta som ett bevis på Trump-administrationens “starka fokus på att driva innovation.” Hon tror att Sacks erfarenhet av att skala digitala plattformar och hantera komplexa ekosystem också kan ge mycket behövd struktur och samordning till AI- och blockchain-industrin.

Ekande några av sina kollegor som har lovordat valet, föreslår Zhang att Sacks utnämning pekar på en amerikansk regeringspolicyram som stödjer rättvis värdefångst, uppmuntrar till innovation och tar itu med etiska frågor. En sådan ram kan lägga grunden för hållbar tillväxt och positionera USA som en framtida global nav för både krypto och AI, sa COO:n.

Under tiden diskuterade Zhang i sina svar också två senaste framsteg inom generativ AI (GenAI) och deras fördelar för ekosystemet. Nedan är Zhangs svar på alla de frågor som skickades.

Bitcoin.com News (BCN): USA:s tillträdande president Donald Trump har valt tidigare Paypal COO David Sacks som ny AI- och kryptochef i Vita huset. Som en expert som arbetar i skärningspunkten mellan AI och krypto, kan du berätta för våra läsare vad Sacks utnämning innebär för de båda industrierna AI och krypto i framtiden?

Chi Zhang (CZ): David Sacks utnämning signalerar ett starkt fokus på att driva innovation i skärningen mellan AI och blockchain-teknologier. Hans erfarenhet av att skala digitala plattformar och hantera komplexa ekosystem hos PayPal kan ge den struktur och samordning som dessa snabbt utvecklande industrier behöver. För AI och krypto kan detta betyda policyramar som stödjer rättvis värdefångst, stimulerar innovation och hanterar etiska frågor—vilket banar väg för hållbar tillväxt och gör USA till ett globalt nav för både krypto och AI, precis som det har varit för mjukvaruindustrin.

BCN: Internet har varit fyllt med generativa AI (GenAI)-lösningar, som gör det möjligt för användare att utforska obegränsade virtuella koncept som främjar en ny era av onlinekultur. Trots de spännande aspekterna av denna trend finns det associerade risker och inneboende faror, inklusive deepfakes, som kan vara mycket skadliga för företag. Trots att GenAI har existerat under en lång period, vad anser du är elementen bakom den senaste boomen?

CZ: Den senaste boomen i GenAI kan hänföras till framsteg inom stora språkmodeller (LLMs), förbättrade träningsalgoritmer och tillgången till högpresterande datorresurser som GPU:er. Dessutom har decentraliserade teknologier möjliggjort samarbetsramar för datadelning, vilket påskyndar innovation. Tillgängligheten av verktyg och APIs har gett fler utvecklare och företag möjlighet att integrera GenAI i verkliga applikationer, vilket driver dess breda antagande.

BCN: Internetanvändare kan nu skapa AI-modeller i högkvalitativ text, grafik och video. Kan du ge exempel på hur förmågan att skapa AI-modeller i högkvalitativ text, grafik och video kan användas för positiv påverkan i olika industrier och aspekter av livet?

CZ: Generativ AI har en rad tillämpningar över olika industrier. För individer driver det kreativa verktyg för innehållsgenerering, från skrivarhjälp till bildskapande. För företag omvandlar det marknadsföring genom att automatisera annonsdesigns, möjliggöra hyperpersonaliserade kundupplevelser och generera syntetiska data för träningsmodeller. Inom sjukvården används det för att skapa diagnostiska verktyg och simulera medicinska scenarier. Dess förmåga att påskynda prototyper och problemlösning gör det ovärderligt över olika områden.

BCN: Förutom att vara fördelaktig på många sätt, har GenAI sina några av vilka har lyfts fram ovan. Kan du lyfta fram några andra risker i samband med den snabbt expanderande GenAI-teknologin?

CZ: Utöver deepfakes och risken för imitation kan GenAI sprida bias om den tränas på bristfälliga dataset, vilket leder till oavsiktlig diskriminering i applikationer som anställning eller utlåning. En annan oro är bristen på transparens i modellutgångar, vilket kan undergräva förtroendet. Dessutom uppstår immaterialrättsliga tvister när GenAI-modeller genererar innehåll hämtat från upphovsrättsskyddad data. Dessa risker betonar behovet av robust styrning och rättfärdiga attributmekanismer.

BCN: Reglering har blivit en avgörande aspekt av senaste teknologiska utvecklingar. De flesta regeringar skyndar sig att skydda medborgare och deras nationer från de potentiella farorna med framväxande teknologier. Dock utgör den decentraliserade naturen och snabba utvecklingen av dessa teknologier betydande utmaningar för många regeringar världen över. Samtidigt som regeringar runt om i världen strävar efter att balansera medborgarskydd med innovation, enligt din mening, hur effektiva är de nuvarande globala regulatoriska policys i att adressera utmaningarna som framväxande teknologier som AI medför?

CZ: Global AI-reglering befinner sig fortfarande i sin barndom, med varierande framstegsnivåer. Även om EU:s AI-lag är ett omfattande försök att adressera risker, kan den ålägga betungande efterlevnadskrav på mindre innovatörer. I kontrast har USA antagit en mer öppen inställning men saknar sammanhållen federal lagstiftning. Att balansera innovation och allmänhetens säkerhet är utmanande, och decentraliserade system som Kite AI kan hjälpa genom att integrera transparens och ansvarstagande på infrastruktur nivån.

BCN: Vilka alternativa metoder skulle du rekommendera för regeringar att reglera det framväxande teknologiekosystemet, särskilt artificiell intelligens?

CZ: Regeringar bör fokusera på resultatbaserad reglering snarare än rigida efterlevnadsmått. Samarbetsramar som involverar både offentliga och privata sektorer kan säkerställa att policys hänger med i de teknologiska framstegen. Regulatoriska sandlådor, till exempel, tillåter innovation inom kontrollerade miljöer. Decentraliserade styrmodeller kan också spela en roll genom att säkerställa rättvis tillgång och robust attribution utan behovet av tunga ingrepp.

BCN: Ditt projekt, Kite AI, syftar till att säkerställa rättvis tillgång till AI-resurser—data, modeller och agenter. Kan du kort berätta om detta och hur du planerar att uppnå detta mål?

CZ: På Kite AI bygger vi grundlags skiktet för en global AI-driven digital ekonomi. Föreställ dig ett system där vem som helst, från små utvecklare till stora organisationer, kan få tillgång till högkvalitativ AI-data och verktyg transparent och rättvist. Genom vårt blockchain-drivna koordinationslager säkerställer vi att bidragsgivare behåller äganderätten till sina tillgångar och belönas rättvist när deras data, modeller eller AI-agenter används. Detta gör AI-innovation tillgänglig för alla, inte bara för stora teknikföretag.

BCN: Transformatorer och stora språkmodeller (LLMs) är två ytterligare senaste framsteg inom Generativ AI. Kan du förklara för våra läsare vad de är, hur de fungerar och de fördelar de medför till Gen AI-ekosystemet?

CZ: Transformatorer är en typ av maskininlärningsmodellarkitektur som utmärker sig vid att förstå och generera sekventiell data, såsom text eller kod. LLMs (Stora Språkmodeller) är byggda på transformatorer och tränade på massiva dataset för att utföra uppgifter som språköversättning, summering och innehållsgenerering. Deras mångsidighet har låst upp nya möjligheter inom GenAI, vilket gör det lättare att bygga applikationer som kräver förståelse och produktion av mänskligt liknande text.

BCN: Trots att det har funnits i flera år har generativ AI upplevt en popularitetsexplosion under de senaste åren, troligen på grund av framsteg i stödjande decentraliserade teknologier. Vad förväntar du dig för branschens utveckling över de kommande fem åren?

CZ: Under de kommande fem åren förväntar vi oss att GenAI integreras sömlöst med decentraliserade ramar, vilket möjliggör samarbetsmiljöer där bidragsgivare rättvist belönas för sin data och expertis. AI-drivna digitala ekonomier kommer att växa fram, drivna av decentraliserad styrning och transparent attribuering. Kite AI är i framkanten av denna transformation, och tillhandahåller den grundläggande infrastrukturen för att låsa upp globalt samarbete och innovation inom AI.