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所有行业都越来越依赖人工智能来支持日常运营。即使在加密货币领域，人工智能也一直是采用的推动力。然而，在表面之下，人工智能的驱动机制存在严重缺陷，导致其决策过程中存在偏见和歧视。如果不加关注，这将限制该技术的潜力并破坏其在关键市场的用途。
总结- 针对道德人工智能的监管行动已经停滞，导致行业自行监管数据来源、注释和公平性，否则就有可能加剧系统性偏见。
- 基于区块链的去中心化数据标签提供了透明度和公平的报酬，特别是对于代表性不足的贡献者和新兴经济体来说。
- 稳定币支付确保全球公平的回报，将数据注释转化为能够与当地生活工资相媲美的可行收入来源。
- 在人工智能军备竞赛中，更好的数据意味着更好的性能，去中心化将多样性从道德义务转变为竞争优势。
这一挑战的解决方案在于区块链。利用同样的去中心化技术来提高交易透明度，还可以提高人工智能构建和工作方式的公平性。
偏见的根源
人工智能的偏见源于用于为技术提供信息的底层数据。这些数据--可以包括从音频片段到书面内容的所有内容--需要“标记”人工智能才能理解和处理信息。然而，研究表明，高达38%的数据可能存在偏见，这些偏见可能会强化基于性别或种族的刻板印象。
最近的研究继续证实了这个问题。例如，2024年对面部表情识别模型的一项研究发现，愤怒被错误归类为厌恶2.1黑人女性的频率比白人女性高出一倍。此外，2019年NIH基准审查确定，许多商业面部识别算法不准确识别黑人或亚洲面部的频率是白人面部的10至100倍，这凸显了数据集不对称导致代表性不足群体的错误率过高。
正是在这里，围绕“道德”使用人工智能的讨论经常成为焦点。不幸的是，由于监管和人们认为人工智能的道德方法将限制盈利能力，这一话题正在被取消优先级。这最终意味着政府不太可能很快就从合乎道德的角度采购和标记人工智能数据。如果该行业希望建立长期的可靠性，就必须自我监管。
分散数据采购
克服人工智能偏见需要采购“前沿数据”：由代表性不足的社区的真实个人创建的高质量、多样化的数据集，可以捕捉传统数据集始终忽视的细微差别。通过吸引来自不同背景的贡献者，产生的数据集不仅变得更具包容性，而且更加准确。区块链为推进这种方法提供了强大的工具。
将区块链集成到去中心化的数据注释流程中有助于实现和验证对贡献者的公平补偿。它为每个数据输入带来了完全的可追溯性，允许明确的归因、更好的数据流监督以及根据给定项目的敏感性进行更严格的控制。这种透明度确保数据来源合乎道德、可审计并符合监管标准，解决传统人工智能数据管道中长期存在的剥削、不一致和不透明问题。
创造机会
机会不仅仅是公平，因为基于区块链的标签还为新兴经济体创造了强大的增长潜力。到2028年，全球数据注释市场预计将达到82.2亿美元。然而，考虑到人工智能技术的迅速普及、合成训练数据的表现不佳以及对高质量训练数据的需求不断增加，即便如此也可能低估了该行业的真正潜力。对于早期采用者来说，特别是在现有基础设施有限的地区，这提供了一个难得的机会，可以塑造人工智能经济的关键层面，同时产生有意义的经济回报。
关于人工智能从人类工人手中夺走工作岗位的争论仍在激烈，一些人猜测可能会失去多达8亿个工作岗位。与此同时，企业将越来越优先考虑强大的数据集，以确保人工智能工具的表现优于人类员工，为个人通过数据标签赚取收入创造新的空间，并使该服务领域的新区域强国崛起。
稳定回报
在人工智能标签中使用区块链超越了支付透明度。利用稳定币等一致的资产，意味着无论用户位于何处，他们都将获得公平的补偿。
劳动密集型的工作往往被外包到新兴市场，各公司为了获得业务而相互竞争。虽然传统流程可能会阻碍制造业和农业等成熟行业的发展，但人工智能标签的新兴领域不需要成为这种不公平做法的受害者。一个稳定的支付系统最终意味着市场之间的平等，使新兴经济体的收入流能够与其国民生活工资相媲美。
盈利和公平
那些拥有最好数据的人将拥有最好的人工智能。就像金融市场曾经在毫秒内争夺更快的互联网连接一样，即使是微小的延迟也会转化为数百万美元的收益或损失一样，人工智能现在依赖于其训练数据的质量。即使准确性的适度提高也可以大规模地带来巨大的性能和经济优势，使多元化、去中心化的数据集成为人工智能供应链中的下一个关键战场。数据是web 2和web 3的融合可以产生最大、最直接的影响之一，不是通过取代遗留系统，而是通过补充和增强它们。
Web 3不会取代Web2，但要取得成功，它必须完全集成现有的基础设施。区块链技术提供了一个强大的层来增强数据的透明度、可追溯性和归属性，不仅确保数据质量，而且还为那些为其创建做出贡献的人提供公平的补偿。一个普遍的误解是，一个以道德为导向的企业也不可能盈利。在当今的人工智能竞赛中，对更好、更具代表性的数据的需求创造了从世界各地不同社区获取数据的商业必要性。多样性不再是一个复选框;它是一种竞争优势。
即使立法滞后或忽视了人工智能的道德优先级，该行业仍有机会制定自己的标准。人工智能公司以前沿数据为核心，不仅可以确保公平性和合规性，还可以为社区释放新的经济机会，为智能技术的未来做出贡献。
约翰娜·卡比尔多约翰娜·卡比尔多是数据守护者网络（D-GN）的首席执行官，在web 3投资、早期NFT采用以及新兴技术企业咨询方面拥有丰富的背景。此前，Johanna在dropppGroup领导了沙特政府、沙特阿美和思科等主要客户的企业人工智能项目，为全球认可的计划提供尖端创新。约翰娜植根于技术、设计、加密货币交易和战略咨询，是一位自学成才的建筑师，受到好奇心和创造影响力的热情的驱动。她致力于将真正的入口引入先进技术，以便任何地方的任何人都可以参与并拥有未来的一部分。在D-GN，她专注于重新定义隐私、人工智能和去中心化技术如何协同工作，以释放数字经济中的个人赋权和新的经济机会。
