Web3 的陰暗面：去中心化如何助長 AI 偏見_區塊鏈:Polygon Ecosystem Index

原文：venturebeat?

編譯：DeFi之道，Kyle?

人工智能(AI)迅速改變了我們的生活和工作方式。與此同時，AI數據偏見帶來的挑戰已經走到了最前面。當我們走向Web3的未來時，我們自然會看到同時使用Web3和AI的創新產品、解決方案和服務。而且，雖然一些評論員認為去中心化技術可以解決數據偏見問題，但事實并非完成如此。

圖片來源：由MazeAI生成

Web3市場規模仍然相對較小且難以量化，因為Web3生態系統仍處于發展的早期階段，Web3的確切定義仍在不斷發展。雖然2021年的Web3市場規模估計接近20億美元，但各種分析師和研究公司報告稱，預計復合年增長率(CAGR)約為45%，再加上Web3解決方案和消費者采用率的快速增長，到2030年，Web3市場的價值將達到800億美元左右。

四方精創：公司在Web3.0涉及的區塊鏈、數字貨幣、NFT等方面都擁有技術儲備:金色財經報道，四方精創（300468）在回答投資者提問時表示，公司在Web3.0涉及的區塊鏈、數字貨幣、NFT等方面都擁有技術儲備。公司會應用積累的經驗攜手客戶積極探索相關技術在金融行業的應用。[2022/11/10 12:45:03]

雖然Web3正在快速增長，但該行業的現狀與其他科技行業因素相結合是AI數據偏見走上錯誤道路的原因。

數據偏見、質量和數量之間的聯系

AI系統依靠大量高質量數據來訓練它們的算法。OpenAI的GPT-3在大量高質量數據上進行了訓練。OpenAI并未透露用于訓練的確切數據量，但估計在千億字量級或更多。

數據經過過濾和預處理，以確保其質量高且與語言生成任務相關。OpenAI使用先進的機器學習(ML)技術在這個大型數據集上訓練模型，使其能夠學習單詞和短語之間的模式和關系，并生成高質量的文本。

ThunderCore與886 Studios和Outliers Fund推出1億美元Web3基金:9月12日消息，ThunderCore 已宣布與 886 Studios 和 Outliers Fund 建立全新合作伙伴關系，三方將成立一支全新 Web3 基金并募集 1 億美元資金，該基金將專注于推動 GameFi、SocialFi、NFT 和元宇宙生態系統發展，同時推動開發人員在 ThunderCore 的 EVM 兼容 Layer 1 區塊鏈上部署應用程序。除此之外，該基金還將積極投資于 Layer 1 生態系統上其他新興加密領域的項目。（ cryptodaily ）[2022/9/12 13:24:47]

AI訓練數據的質量對ML模型的性能有重大影響，數據集的大小也是決定模型泛化到新數據和任務能力的關鍵因素。但是，質量和數量都會對數據偏見產生重大影響，這也是事實。

企業軟件開發商Fintech-Ideas增加web3功能:金色財經報道，企業軟件開發商Fintech-Ideas已將一套區塊鏈工具整合到其SaaS產品中。該條款將使企業能夠利用強大的web3功能，如代幣化、NFT和分布式存儲。

將區塊鏈功能集成到公司的金融科技和營銷平臺中，將按需提供web3服務，客戶將能夠以最少的成本和交貨時間接觸基于加密的技術，包括區塊鏈。（雅虎財經）[2022/7/4 1:50:22]

數據偏見的獨特風險

AI中的數據偏見是一個重要問題，因為它可能在就業、信貸、住房和刑事司法等領域導致不公平、歧視和有害的結果。

2018年，亞馬遜被迫廢棄了一款顯示出對女性有偏見的AI招聘工具。該工具接受了對過去10年期間提交給亞馬遜的簡歷的培訓，其中主要包括男性候選人，導致AI減少了包含“女性”和“女人”等詞的簡歷。

Permission.io將遷移至Polygon網絡，加速Web3廣告在全球的擴張:4月27日消息，據官方消息，Web3廣告提供商Permisison.io宣布，它將從自己的專有區塊鏈遷移到Polygon。Polygon是卓越的以太坊擴展解決方案，擁有超過1億的獨立用戶。Permission.io需要采取一系列措施使$ASK通證可以訪問所有主要協議并與之交互，這是第一步。

Polygon網絡速度快、交易成本低，可以助力Permission加密獎勵廣告平臺加速發展。Polygon的基礎設施解決方案使廣告商能夠以高效、經濟的方式在全球網絡上開展活動，同時用$ASK獎勵用戶參與活動、共享自己的數據，這是Permission平臺去中心化和不斷發展的核心。此外，Polygon將通過實現與Polygon和以太坊生態系統的互操作性來增強ASK的實用性，包括可以訪問DeFi、質押、錢包等。

為了實現遷移，$ASK持有者和Permission用戶可以使用$ASK橋接器將其$ASK遷移到Polygon網絡。（AMBCrypto）[2022/4/27 2:34:11]

2019年，研究人員發現，一種用于預測患者預后的商用AI算法對黑人患者存在偏見。該算法主要針對白人患者數據進行訓練，導致其對黑人患者的假陽性率更高。

Web3解決方案的去中心化性質與AI相結合，帶來獨特的偏見風險。這種環境中數據的質量和可用性可能是一個挑戰，這使得準確訓練AI算法變得困難，這不僅是因為缺乏使用中的Web3解決方案，還因為缺乏有能力使用它們的人群。

我們可以從23andMe等公司收集的基因組數據中得出相似之處，這些數據對貧困和邊緣化社區存在偏見。23andMe等DNA檢測服務的成本、可用性和目標營銷限制了來自低收入社區或生活在該服務未運營地區的個人獲得這些服務的機會，這些地區往往是較貧窮、欠發達國家。

因此，這些公司收集的數據可能無法準確反映更廣泛人群的基因組多樣性，從而導致基因研究以及醫療保健和醫學發展的潛在偏差。

這讓我們想到了Web3增加AI數據偏見的另一個原因。

行業偏見和對道德的關注

Web3創業行業缺乏多樣性是一個主要問題。截至2022年，女性占據了26.7%的技術職位。其中，56%是有色人種女性。科技行業的高管職位中女性比例更低。

在Web3中，這種不平衡加劇了。根據各種分析師的說法，只有不到5%的Web3初創公司擁有女性創始人。這種多樣性的缺乏意味著AI數據偏見很可能被男性和白人創始人無意識地忽視為一個問題。

為了克服這些挑戰，Web3行業必須在其數據源和團隊中優先考慮多樣性和包容性。此外，該行業需要改變為什么多樣性、平等和包容是必要的故事。

從財務和可擴展性的角度來看，從不同角度設計的產品和服務更有可能為數十億客戶服務，而不是數百萬客戶，這使得那些擁有多元化團隊的初創公司更有可能獲得高回報和全球規模的能力。Web3行業還必須關注數據質量和準確性，確保用于訓練AI算法的數據沒有偏見。

Web3能否解決AI數據偏差問題？

應對這些挑戰的一種解決方案是開發去中心化的數據市場，允許個人和組織之間安全、透明地交換數據。這有助于降低數據偏差的風險，因為它允許在訓練AI算法時使用更廣泛的數據。此外，可以利用區塊鏈技術保證數據的透明性和準確性，使算法不產生偏見。

但是，最終，在主流受眾使用Web3解決方案之前，我們將面臨多年尋找廣泛數據源的重大挑戰。

雖然Web3和區塊鏈繼續出現在主流新聞中，但此類產品和服務最有可能吸引初創企業和技術社區的人們——我們知道這些社區缺乏多樣性，但在全球市場中所占的份額相對較小。

很難估計在Web3初創公司工作的世界人口的百分比。近年來，該行業在美國創造了大約300萬個工作崗位。如果將這一數字與美國總人口相比——并且不考慮失去的工作崗位——這個科技行業遠不能代表適齡工作的公民。

在Web3解決方案變得更加主流并將其吸引力和使用范圍擴大到那些對技術具有內在興趣并變得負擔得起并且足以被更廣泛的人群使用之前，獲得足夠數量的高質量數據來訓練AI系統仍然是一個重大障礙。業界現在必須采取措施解決這個問題。

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