Nhận được khoản tài trợ 6,300 triệu đô la Mỹ, liệu mạng suy luận AI phi tập trung Sertn do Inference Labs ra mắt có thể giải quyết những lo ngại về "lạm dụng dữ liệu" và "AI gây hại"?

AI đang trở thành một phần quan trọng của nền kinh tế kỹ thuật số toàn cầu. Điều này là do AI có thể tự động thực hiện một lượng lớn các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tham gia vào phân tích, dự đoán và ra quyết định dữ liệu thông qua việc mô phỏng các chức năng nhận thức và khả năng học tập của con người, đồng thời có thể giải quyết các vấn đề phức tạp với tốc độ cực nhanh mà không cần sự can thiệp thủ công đáng kể.

Tuy nhiên, nếu thiếu sự hướng dẫn hiệu quả, AI cũng có thể đưa ra các kết quả "bị thao túng" do sai lệch thuật toán, từ đó gây ra những ảnh hưởng tiêu cực.

Đồng thời, các vấn đề về rò rỉ quyền riêng tư có thể xảy ra khi AI thu thập dữ liệu, dữ liệu bị lạm dụng và tính tuân thủ của việc thu thập dữ liệu cũng làm dấy lên lo ngại.

Đồng thời, trong lĩnh vực blockchain, các blockchain truyền thống như Bitcoin, Ethereum đang phải đối mặt với một loạt các vấn đề do giới hạn về hiệu suất.

Để thay đổi hiện trạng này, các nhà phát triển đã đề xuất lộ trình "mô-đun hóa" để cải thiện khả năng mở rộng của kiến trúc blockchain.

Cấu trúc blockchain "nguyên khối" ban đầu được tách biệt theo các chức năng khác nhau như thực thi, đồng thuận, tính khả dụng của dữ liệu, v.v. Bằng cách này, các nhà phát triển có thể thực hiện các tối ưu hóa có mục tiêu hơn cho các chức năng khác nhau và đạt được sự kết hợp linh hoạt hơn, và mô hình xây dựng "mô-đun hóa" này cũng dần mở rộng sang nhiều lĩnh vực hơn như DeFi (ví dụ: giao thức cho vay mô-đun Morpho), giao thức bảo mật (ví dụ: lớp bảo mật mô-đun Inco), tài khoản thông minh (ví dụ: tài khoản thông minh mô-đun Rhinestone), v.v.

Điều này thực sự phản ánh xu hướng phát triển công nghệ từ "tất cả trong một" sang "chuyên môn hóa".

✜ Phần đọc thử đã kết thúc, nội dung chuyên sâu ẩn còn lại ở đây 👇

https://t.co/75AOCpWNy7