Web3 的阴暗面：去中心化如何助长 AI 偏见

原文：venturebeat

编译： DeFi 之道， Kyle

人工智能 (AI) 敏捷改动了咱们的日子和作业方式。与此同时，AI 数据成见带来的应战现已走到了最前面。当咱们走向 Web3 的未来时，咱们自然会看到同时运用 Web3 和 AI 的立异产品、处理方案和服务。而且，尽管一些评论员以为去中心化技能能够处理数据成见问题，但现实并非完结如此。

图片来源：由 Maze AI 生成

Web3 商场规模依然相对较小且难以量化，由于 Web3 生态体系仍处于开展的前期阶段，Web3 的切当定义仍在不断开展。尽管 2021 年的 Web3 商场规模估量挨近 20 亿美元，但各种分析师和研讨公司报告称，估量复合年增长率 (CAGR) 约为 45%，再加上 Web3 处理方案和消费者采用率的快速增长，到 2030 年，Web3 商场的价值将到达 800 亿美元左右。

尽管 Web3 正在快速增长，但该职业的现状与其他科技职业要素相结合是 AI 数据成见走上错误道路的原因。

数据成见、质量和数量之间的联络

AI 体系依托很多高质量数据来练习它们的算法。OpenAI 的 GPT-3（包含 ChatGPT 模型）在很多高质量数据进步行了练习。OpenAI并未透露用于练习的切当数据量，但估量在千亿字量级或更多。

数据通过过滤和预处理，以确保其质量高且与语言生成使命相关。OpenAI 运用先进的机器学习 (ML) 技能（例如 Transformer）在这个大型数据集上练习模型，使其能够学习单词和短语之间的形式和关系，并生成高质量的文本。

AI 练习数据的质量对 ML 模型的性能有严重影响，数据集的大小也是决定模型泛化到新数据和使命才能的关键要素。但是，质量和数量都会对数据成见发生严重影响，这也是现实。

数据成见的独特危险

AI 中的数据成见是一个重要问题，由于它或许在作业、信贷、住房和刑事司法等范畴导致不公平、歧视和有害的结果。

2018 年，亚马逊被逼废弃了一款显示出对女人有成见的 AI 招聘东西。该东西接受了对过去 10 年期间提交给亚马逊的简历的培训，其中首要包含男性候选人，导致 AI 减少了包含“女人”和“女人”等词的简历。

2019 年，研讨人员发现，一种用于猜测患者预后的商用 AI 算法对黑人患者存在成见。该算法首要针对白人患者数据进行练习，导致其对黑人患者的假阳性率更高。

Web3 处理方案的去中心化性质与 AI 相结合，带来独特的成见危险。这种环境中数据的质量和可用性或许是一个应战，这使得准确练习 AI 算法变得困难，这不仅是由于缺少运用中的 Web3 处理方案，还由于缺少有才能运用它们的人群。

咱们能够从 23andMe 等公司搜集的基因组数据中得出相似之处，这些数据对贫困和边缘化社区存在成见。23andMe 等 DNA 检测服务的成本、可用性和目标营销约束了来自低收入社区或日子在该服务未运营地区的个人取得这些服务的机会，这些地区往往是较贫穷、欠发达国家。

因而，这些公司搜集的数据或许无法准确反映更广泛人群的基因组多样性，从而导致基因研讨以及医疗保健和医学开展的潜在误差。

这让咱们想到了 Web3 增加 AI 数据成见的另一个原因。

职业成见和对道德的关注

Web3 创业职业缺少多样性是一个首要问题。到 2022 年，女人占据了 26.7% 的技能职位。其中，56% 是有色人种女人。科技职业的高管职位中女人比例更低。

在 Web3 中，这种不平衡加重了。依据各种分析师的说法，只要不到 5% 的 Web3 草创公司拥有女人创始人。这种多样性的缺少意味着 AI 数据成见很或许被男性和白人创始人无意识地忽视为一个问题。

为了克服这些应战，Web3 职业有必要在其数据源和团队中优先考虑多样性和容纳性。此外，该职业需要改动为什么多样性、相等和容纳是必要的故事。

从财政和可扩展性的视点来看，从不同视点设计的产品和服务更有或许为数十亿客户服务，而不是数百万客户，这使得那些拥有多元化团队的草创公司更有或许取得高回报和全球规模的才能。Web3 职业还有必要关注数据质量和准确性，确保用于练习 AI 算法的数据没有成见。

Web3 能否处理 AI 数据误差问题？

应对这些应战的一种处理方案是开发去中心化的数据商场，答应个人和安排之间安全、透明地交换数据。这有助于下降数据误差的危险，由于它答应在练习 AI 算法时运用更广泛的数据。此外，能够运用区块链技能确保数据的透明性和准确性，使算法不发生成见。

但是，终究，在干流受众运用 Web3 处理方案之前，咱们将面临多年寻找广泛数据源的严重应战。

尽管 Web3 和区块链继续出现在干流新闻中，但此类产品和服务最有或许吸引草创企业和技能社区的人们——咱们知道这些社区缺少多样性，但在全球商场中所占的比例相对较小。

很难估量在 Web3 草创公司作业的世界人口的百分比。近年来，该职业在美国发明了大约 300 万个作业岗位。假如将这一数字与美国总人口比较——而且不考虑失去的作业岗位——这个科技职业远不能代表适龄作业的公民。

在 Web3 处理方案变得更加干流并将其吸引力和运用范围扩大到那些对技能具有内涵爱好并变得负担得起而且足以被更广泛的人群运用之前，取得足够数量的高质量数据来练习 AI 体系依然是一个严重妨碍。业界现在有必要采纳措施处理这个问题。

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