使用区块链防止人工智能训练数据的偏见

透明和可靠的人工智能训练中的区块链

人工智能模型面临的挑战之一是由于其训练数据可能存在的偏见和错误信息。为了解决这个问题，达沃斯世界经济论坛的高管们建议使用区块链技术。通过将训练数据存储在区块链上，开发人员可以获得一个透明和不可变的记录，记录用于训练人工智能模型的数据。这种方法允许验证和问责制，确保偏见和错误信息被最小化。

回滚和撤销人工智能幻觉

区块链公司Casper Labs与IBM合作开发了一个系统，该系统使用区块链来存储和检查人工智能训练数据集。该系统允许回滚人工智能模型，如果它们开始产生错误信息或“幻觉”。通过拥有人工智能的训练证明，开发人员可以撤销一些学习并恢复到人工智能的先前版本。这种能力有助于维护人工智能系统的完整性和可靠性。

区块链作为“杀手级用例”

加密创新委员会的首席执行官希拉·沃伦（Sheila Warren）认为，使用区块链进行人工智能训练数据验证可能是该技术的“杀手级用例”。通过基于区块链的制衡和平衡，人工智能系统可以更加透明、有问责制，并且不受偏见的影响。区块链在防止人工智能训练数据偏见方面的潜力引起了各个行业的兴趣，包括金融和医疗保健行业，它们正在探索利用这项技术的方法。