利用链上归因解决人工智能的数据盗窃问题

作者观点：Ram Kumar，OpenLedger核心贡献者。公众在知情或不知情的情况下，为人工智能的崛起做出了贡献。由于人工智能模型预计将产生数万亿美元的价值，现在是时候像对待劳动力一样对待数据，并建立链上归属系统，以支付那些使其成为可能的人。用户的 X 帖子帮助训练了 ChatGPT，他们的博客文章和论坛回复塑造了现在的模型，这些模型现在被世界上一些最强大的公司所利用。虽然这些公司获得了数十亿美元的收入，但最终用户却一无所获。没有支票，没有信用，甚至没有感谢。这就是21世纪隐形劳动的样子。数十亿人已经成为人工智能革命背后无偿的劳动力。他们产生的数据，从文字、代码、面孔和动作，被抓取、清理，并用于教机器如何听起来更像人类，销售更多的广告和完成更多的交易。然而，在驱动人工智能的经济循环中，使这一切成为可能的人类却被完全排除在外。这个故事并不新鲜。同样的模式建立在未经署名的创意劳动的基础上。只是现在，规模是全球性的。这不仅仅是关于公平，而是关于权力和我们是否想要一个由三家公司拥有智能，还是由我们所有人共享智能的未来。重新定义智能经济的唯一方法是通过 Payable $AI。Payable $AI 提出了一个未来，即人工智能是公开构建的，每个贡献者都可以追踪，并且每次使用都会得到补偿，而不是在秘密中训练的黑盒模型。用于训练模型的每个帖子、视频或图像都应带有标签或数字收据。每次使用该模型时，都应向数据的原始创建者发送一小笔付款。这就是归属，融入到系统中。这有先例。音乐家现在在他们的曲目流式传输时获得版税，开发人员在他们的开源代码被重用时获得署名。人工智能应该遵循同样的规则。仅仅因为训练数据是数字化的，并不意味着它是免费的。如果有什么不同的话，它是我们剩下的最有价值的商品。问题是我们一直把人工智能当作传统的软件——构建一次，销售一百万次。然而，这种比喻很快就瓦解了。人工智能不是静态的。它通过每一次互动来学习、衰退和改进，当数据枯竭时就会减弱。通过这种方式，人工智能更像是一个活生生的生态系统，以人类的持续输入为食，从语言和行为到创造力。然而，没有系统来解释这种供应链，也没有机制来奖励那些滋养它的人。相关报道：美国和中国之间的人工智能竞赛类似于冷战——Marc Andreessen。Payable $AI 创造了一个知识的循环经济——一种参与等于所有权，并且每次互动都具有可追溯价值的经济结构。自主人工智能代理将无处不在：预订服务、谈判合同和在几年内运营业务。这些代理将进行交易，并且他们需要 wallets。他们还需要访问经过微调的模型，并且必须支付数据集、APIs 和人工指导的费用。我们正在走向机器对机器的商业，而基础设施还没有准备好。世界需要一个系统来跟踪代理使用了什么，这种智能来自哪里，以及谁应该得到报酬。没有它，整个人工智能生态系统就会变成一个被盗见解和无法追踪的决定的黑市。与自主代理代表人们行事，而无法审计他们的“智能”来自哪里相比，今天人工智能的复杂问题就显得苍白无力了。然而，更深层次的问题是控制。像 OpenAI、Meta 和 Google 这样的公司正在构建将为从教育到国防到经济预测等一切提供动力的模型。他们越来越多地拥有了这片领域。各国政府——无论是在华盛顿、布鲁塞尔还是北京——都在争先恐后地追赶。XAI 正在被整合到 Telegram 中，消息传递、身份和 crypto 正在日益融合。我们有一个选择。我们可以继续沿着这条整合的道路走下去，让智能由少数几个平台塑造和管理。或者我们可以构建一些更公平的东西：一个开放的系统，模型是透明的，归属是自动的，价值流回给那些使其成为可能的人。这将需要比新的服务条款更多的东西。它将需要新的权利，比如归属权、获得补偿的权利和审计建立在我们数据之上的系统的权利。它将需要新的基础设施——wallets、身份层和许可系统——将数据视为劳动而不是消耗。它还需要一个法律框架来承认正在发生的事情：人们正在创造价值，这值得认可。现在，世界正在免费工作。但不会太久。因为一旦人们了解了他们所给予的，他们就会问他们被欠了什么。问题是：我们是否准备好一个系统来支付他们？我们正在冒着一个未来，即地球上最强大的力量——智能本身——被私有化、不负责任并且完全超出我们的控制范围。我们可以构建更好的东西。首先，我们必须承认当前的系统已经崩溃。作者观点：Ram Kumar，OpenLedger核心贡献者。本文仅供一般信息参考，不旨在也不应被视为法律或投资建议。这里表达的观点、想法和意见仅代表作者个人，不一定反映或代表 Cointelegraph 的观点和意见。