許多機器學習和AI算法是集中式的，在過程中沒有透明性。現在，基于區塊鏈的初創公司旨在改善業務工作流程中的透明度偏差。到2027年， AI市場預計將達到2660億美元。根據IDC的數據， AI支出預計將在四年內翻番，到2024年將達到1100億美元。
然而，人工智能在 范圍內的迅速普及導致人們對隱私，公平和透明性的擔憂。
瑞典哥德堡的科技創業公司Unbiased旨在解決這些問題。它正在構建解決方案，以使用區塊鏈技術解決AI和大數據中的道德挑戰。該公司已宣布推出其數據市場工具。該工具旨在成為使用AI和機器學習應用程序的企業的“ 站式B2B解決方案”。
該解決方案包括面向隱私和去中心化的AI開發工具，適用于正在使用AI和機器學習應用程序的公司，包括數據收集，注釋，標簽和分析，這些都記錄在區塊鏈上。該項目于2020年3月在Beta版中引入，現已投入商業使用。
當前，大多數用于訓練有監督的機器學習和AI算法的數據集生成工具都趨向于集中化，并且在過程中沒有透明性。隨著算法的學習，這可能會帶來有偏差的結果，并且可能會被惡意數據打亂。
該初創公司使用Telos區塊鏈來跟蹤Data Marketplace平臺上的所有操作，包括項目和任務的創建，工作人員的貢獻以及數據交換。Unbiased選擇了Telos的治理引擎Telos Decide將其集成到業務工作流中。
Unbiased WorkForce支持無偏數據市場，Unbiased WorkForce是 個眾包平臺，具有收集AI和ML數據集所需的數據收集和注釋工具。該平臺目前支持20多種項目和任務類型。
您可以通過在App Store，Google Play或網絡應用程序中注冊Unbiased ，完成預選任務并開始從事付費任務，從而為自己的工作做出貢獻并賺錢。
第 批任務現已開始，其初始項目專注于數據收集和音頻轉錄。
Unbiased的創始人兼 席執行官Sukesh Tedla說：“ Unbiased使用Telos區塊鏈來提高透明度和完整性，使用戶可以根據設定的要求信任并驗證其數據集注釋是否正在發生。”
Gartner的研究表明，在過去兩年中，部署AI的組織從4％增長到14％，因此在數十億美元的AI行業中保護數據透明性，可信賴性和道德至關重要。在歐盟正在研究人工智能來更好地滿足透明度的挑戰的深遠影響，以及如何。
也許公共區塊鏈的 成不變的分類帳和透明度將提供AI和ML迫切需要的去中心化，可信賴的解決方案。
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