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區(qū)塊鏈旨在解決AI倫理和偏見問題

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2020-11-02   瀏覽次數(shù):74
核心提示:  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(xiàn)在,基于區(qū)塊鏈的初創(chuàng)公司旨在改善業(yè)務工作流程中的透明度偏差。到
  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(xiàn)在,基于區(qū)塊鏈的初創(chuàng)公司旨在改善業(yè)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(jù)IDC的數(shù)據(jù), AI支出預計將在四年內翻番,到2024年將達到1100億美元。

區(qū)塊鏈旨在解決AI倫理和偏見問題

 
  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(chuàng)業(yè)公司Unbiased旨在解決這些問題。它正在構建解決方案,以使用區(qū)塊鏈技術解決AI和大數(shù)據(jù)中的道德挑戰(zhàn)。該公司已宣布推出其數(shù)據(jù)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(yè)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(fā)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(shù)據(jù)收集,注釋,標簽和分析,這些都記錄在區(qū)塊鏈上。該項目于2020年3月在Beta版中引入,現(xiàn)已投入商業(yè)使用。
 
  當前,大多數(shù)用于訓練有監(jiān)督的機器學習和AI算法的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)打亂。
 
  該初創(chuàng)公司使用Telos區(qū)塊鏈來跟蹤Data Marketplace平臺上的所有操作,包括項目和任務的創(chuàng)建,工作人員的貢獻以及數(shù)據(jù)交換。Unbiased選擇了Telos的治理引擎Telos Decide將其集成到業(yè)務工作流中。
 
  Unbiased WorkForce支持無偏數(shù)據(jù)市場,Unbiased WorkForce是 個眾包平臺,具有收集AI和ML數(shù)據(jù)集所需的數(shù)據(jù)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(wǎng)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(xiàn)已開始,其初始項目專注于數(shù)據(jù)收集和音頻轉錄。
 
  Unbiased的創(chuàng)始人兼 席執(zhí)行官Sukesh Tedla說:“ Unbiased使用Telos區(qū)塊鏈來提高透明度和完整性,使用戶可以根據(jù)設定的要求信任并驗證其數(shù)據(jù)集注釋是否正在發(fā)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(shù)十億美元的AI行業(yè)中保護數(shù)據(jù)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(zhàn)的深遠影響,以及如何。
 
  也許公共區(qū)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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