大数据专家：当前的AI法规阻碍进步，大卫·萨克斯的任命是积极的一步

大卫·萨克斯的任命提升了AI和加密货币

张驰，Kite AI的首席运营官认为，尽管欧盟的AI法律是出于善意立法的，但可能“对较小的创新者施加繁重的合规负担。”相反，美国“更为开放”的AI方法缺乏联邦统一立法，可能会阻碍创新。

在与Bitcoin.com新闻分享的书面回应中，作为早期创业者的导师，张强调了在促进创新与确保公众安全之间取得平衡的重要性。然而，她承认实现这种平衡存在挑战。

关于大卫·萨克斯被任命为即将上任的政府AI和加密货币负责人，张视其为特朗普政府“推动创新的强烈关注”的证明。她认为萨克斯在扩展数字平台和管理复杂生态系统方面的经验也可能为AI和区块链产业带来所需的结构和协调。

与一些称赞这一选择的同行一致，张建议萨克斯的任命表明美国政府的政策框架支持公平的价值获取，激励创新，并关注伦理问题。这样的框架可以为可持续增长奠定基础，并将美国定位为未来的加密货币和AI全球中心，COO表示。

同时，在她的回应中，张还讨论了生成式AI（GenAI）的两项最新进展及其对生态系统的益处。以下是张对所发送问题的回答。

Bitcoin.com News (BCN): 美国当选总统唐纳德·特朗普选择前Paypal首席运营官大卫·萨克斯作为新一届白宫的AI和加密货币负责人。作为AI和加密货币交叉领域的专家，您能否告诉我们的读者萨克斯的任命对AI和加密货币行业未来意味着什么？

张驰 (CZ): 大卫·萨克斯的任命表明在AI和区块链技术交叉点上推动创新的强烈关注。他在PayPal扩展数字平台和管理复杂生态系统的经验可能为这些快速发展的行业带来亟需的结构和协调。对于AI和加密货币，这可能意味着支持公平价值获取、激励创新并处理伦理问题的政策框架，为可持续增长铺平道路，并使美国成为如同软件行业般的全球中心。

BCN: 互联网因生成式AI（GenAI）解决方案而热闹非凡，使用户能够探索无限的虚拟概念，推动了新时代网络文化。尽管这一趋势令人兴奋，但也伴随着关联风险和固有危险，包括可能对企业造成极大伤害的深度伪造。考虑到GenAI已存在很长时间，您认为最近繁荣的背后有哪些因素？

CZ: GenAI最近的繁荣可以归因于大语言模型（LLMs）的进步，改进的培训算法以及高性能计算资源如GPU的可用性。此外，去中心化技术已促成了协作数据共享框架，加速了创新。工具和API的可用性使更多的开发人员和企业能够将GenAI集成到现实应用中，从而推动其广泛采用。

BCN: 互联网用户现在可以创建高质量文本、图形和视频的AI模型。您能否提供一些示例，说明在各个行业和生活方面，如何利用这种创建高质量文本、图形和视频AI模型的能力产生积极影响？

CZ: 生成式AI在各行业中具有广泛应用。对于个人，它为内容生成提供创意工具，从写作助手到图像创作。对于企业，它通过自动化广告设计、提供超级个性化的客户体验和生成用于训练的合成数据，正在改变营销方式。在医疗保健中，它用于创建诊断工具和模拟医疗场景。其加速原型设计和解决问题的能力使其在各领域无价之宝。

BCN: 除了有许多好处外，GenAI还存在一些上述已强调的风险。您能否指出与快速扩展的GenAI技术相关的其他风险？

CZ: 除了深度伪造和仿冒风险，GenAI如果基于有缺陷的数据集训练，可能传递偏见，从而在如招聘或贷款等应用中导致无意的歧视。另一个问题是模型输出的透明度缺乏可能侵蚀信任。此外，当GenAI模型生成来自受版权保护数据的内容时，会引发知识产权争议。这些风险强调了需要健全的治理和公平归属机制。

BCN: 监管已成为最近技术发展的关键方面。大多数政府正在争相保护公民和国家免受新兴技术的潜在危害。然而，这些技术的去中心化性质和快速发展对全球许多政府构成了重大挑战。 在全球各国政府努力在公民保护和创新之间取得平衡时，您认为当前全球监管政策在应对AI等新兴技术带来的挑战方面有多有效？

CZ: 全球AI监管仍处于起步阶段，进展水平不同。虽然欧盟的AI法案是一个全面尝试解决风险的举措，但可能对小型创新者施加繁重的合规负担。与此相对，美国采用了更开放的方法，但缺乏连贯的联邦立法。平衡促进创新与确保公共安全是很有挑战性的，像Kite AI这样的去中心化系统可以通过在基础设施层面嵌入透明性和问责制来帮助实现。

BCN: 您会为政府在新兴技术生态系统特别是人工智能的监管方面推荐哪些替代方法？

CZ: 政府应该专注于基于结果的监管，而不是僵化的合规措施。公共和私营部门间的协作框架可以确保政策跟上技术进步的速度。监管沙盒，例如，允许在受控环境中进行创新。去中心化治理模型也可以通过确保公平访问和健全的归属机制来发挥作用，而无需强硬干预。

BCN: 您的项目Kite AI旨在确保AI资源——数据、模型和代理的公平访问。您能否简要谈谈这是如何实现这一目标的计划？

CZ: 在Kite AI，我们正在构建全球AI驱动数字经济的基础层。想象一个系统，任何人，从小型开发者到大型组织，都可以透明和公平地访问高质量的AI数据和工具。通过我们区块链支持的协调层，我们确保贡献者保留其资产的所有权，并在其数据、模型或AI代理被使用时获得公平奖励。这使得AI创新对每个人都可接触，而不仅仅是大科技公司。

BCN: 变形金刚和大语言模型 (LLMs) 是生成式AI中的两个最新进展。您能否向我们的读者解释它们是什么，其如何运作，并为GenAI生态系统带来了哪些好处？

CZ: 变形金刚是一种机器学习模型架构，在理解和生成序列数据（如文本或代码）方面表现出色。LLMs（大语言模型）基于变形金刚构建，经过庞大数据集的训练以执行语言翻译、摘要和内容生成等任务。它们的多功能性为GenAI解锁了新能力，使构建需要理解和生成类人文本的应用程序变得更容易。

BCN: 尽管已存在多年，生成式AI在过去几年中因去中心化技术的支持而迅速走红。您对该行业未来五年的发展有何期待？

CZ: 在未来五年中，我们预计GenAI将无缝集成到去中心化框架中，促成协作生态系统，使贡献者因其数据和专业知识获得公平奖励。AI驱动的数字经济将由去中心化治理和透明的归属所推动。Kite AI在这场变革的前沿，为释放AI全球协作和创新提供基础设施。