許多機(jī)器學(xué)習(xí)和AI算法是集中式的，在過(guò)程中沒(méi)有透明性?，F(xiàn)在，基于區(qū)塊鏈的初創(chuàng)公司旨在改善業(yè)務(wù)工作流程中的透明度偏差。到2027年， AI市場(chǎng)預(yù)計(jì)將達(dá)到2660億美元。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)， AI支出預(yù)計(jì)將在四年內(nèi)翻番，到2024年將達(dá)到1100億美元。
然而，人工智能在 范圍內(nèi)的迅速普及導(dǎo)致人們對(duì)隱私，公平和透明性的擔(dān)憂。
瑞典哥德堡的科技創(chuàng)業(yè)公司Unbiased旨在解決這些問(wèn)題。它正在構(gòu)建解決方案，以使用區(qū)塊鏈技術(shù)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(chǎng)工具。該工具旨在成為使用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)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(kāi)發(fā)工具，適用于正在使用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的公司，包括數(shù)據(jù)收集，注釋，標(biāo)簽和分析，這些都記錄在區(qū)塊鏈上。該項(xiàng)目于2020年3月在Beta版中引入，現(xiàn)已投入商業(yè)使用。
當(dāng)前，大多數(shù)用于訓(xùn)練有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)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(guò)程中沒(méi)有透明性。隨著算法的學(xué)習(xí)，這可能會(huì)帶來(lái)有偏差的結(jié)果，并且可能會(huì)被惡意數(shù)據(jù)打亂。
該初創(chuàng)公司使用Telos區(qū)塊鏈來(lái)跟蹤Data Marketplace平臺(tái)上的所有操作，包括項(xiàng)目和任務(wù)的創(chuàng)建，工作人員的貢獻(xiàn)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(wù)工作流中。
Unbiased WorkForce支持無(wú)偏數(shù)據(jù)市場(chǎng)，Unbiased WorkForce是 個(gè)眾包平臺(tái)，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(tái)目前支持20多種項(xiàng)目和任務(wù)類型。
您可以通過(guò)在App Store，Google Play或網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序中注冊(cè)Unbiased ，完成預(yù)選任務(wù)并開(kāi)始從事付費(fèi)任務(wù)，從而為自己的工作做出貢獻(xiàn)并賺錢。
第 批任務(wù)現(xiàn)已開(kāi)始，其初始項(xiàng)目專注于數(shù)據(jù)收集和音頻轉(zhuǎn)錄。
Unbiased的創(chuàng)始人兼 席執(zhí)行官Sukesh Tedla說(shuō)：“ Unbiased使用Telos區(qū)塊鏈來(lái)提高透明度和完整性，使用戶可以根據(jù)設(shè)定的要求信任并驗(yàn)證其數(shù)據(jù)集注釋是否正在發(fā)生。”
Gartner的研究表明，在過(guò)去兩年中，部署AI的組織從4％增長(zhǎng)到14％，因此在數(shù)十億美元的AI行業(yè)中保護(hù)數(shù)據(jù)透明性，可信賴性和道德至關(guān)重要。在歐盟正在研究人工智能來(lái)更好地滿足透明度的挑戰(zhàn)的深遠(yuǎn)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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