In un mondo in cui le informazioni sono sempre meno affidabili, la blockchain potrebbe offrire una salvezza per i dati verificabili

Nell'ambiente attuale di notizie false, fatti alternativi, fonti non verificate e semplici menzogne, può essere estremamente difficile fidarsi di ciò che viene pubblicato. Tuttavia, questo problema va ben oltre le notizie politiche o le storie sensazionalistiche. Ci troviamo in un ambiente in cui abbiamo più dati che mai, ci affidiamo a più dati che mai, ma la nostra capacità di verificare quei dati è spinta ben oltre i suoi limiti.  

La promessa e il problema dei dati

Il settore dell'intelligenza artificiale in particolare ha aumentato notevolmente la nostra fame di dati. Sebbene potessimo sempre utilizzare l'analisi statistica sui dati per ottenere determinate intuizioni, l'IA ci ha dato quello che sembra un potere illimitato, se solo avessimo i dati giusti per addestrare un algoritmo. Dato un set di addestramento appropriato, un algoritmo di IA può classificare diverse categorie di dati, come identificare un prodotto in base a una foto. Può utilizzare i dati per prevedere cose che sarebbero impossibili per gli umani: prevedere comportamenti fraudolenti sul tuo conto bancario, quanto tempo impiegherà un pacco ad arrivare e se un'altra auto sta per collidere con il tuo veicolo a guida autonoma. Può ottimizzare un problema in base ai dati, come razionalizzare una fabbrica, inserire tutti i tuoi appuntamenti in base ai vincoli del tuo programma e fluidificare i movimenti di un robot. Con abbastanza dati, un algoritmo di IA come un modello di linguaggio di grandi dimensioni, come quello trovato in ChatGPT e modelli simili, può rispondere a un'ampia gamma di domande, spesso con un'accuratezza sorprendente. In pochi brevi anni, ci siamo ritrovati completamente dipendenti dall'IA perché stiamo ancora scoprendo le sue capacità (e limitazioni).

Come avrete notato, il denominatore comune qui è data. Il problema, tuttavia, è che avere semplicemente dati non è sufficiente per costruire un algoritmo di intelligenza artificiale adeguato. Creare un modello di IA efficace è in realtà molto più complesso e difficile di quanto possa sembrare. È necessaria molta competenza per selezionare l'algoritmo giusto, regolare le manopole e le leve giuste (chiamate iperparametri) e addestrare/testare il modello per assicurarsi che si comporti nel modo previsto. Affinché tutto ciò funzioni, lo sviluppatore deve creare o raccogliere il tipo di dati giusto da utilizzare per l'addestramento, etichettarlo dove necessario e convalidarne la correttezza. La quantità di dati necessaria varia ma può essere piuttosto elevata, specialmente se il modello deve prendere decisioni complesse, scegliere tra molte categorie diverse o deve identificare cambiamenti molto piccoli (come trovare difetti microscopici in un prodotto, per esempio).

La realtà è che essere in grado di creare gli algoritmi di intelligenza artificiale giusti sta diventando sempre più facile, mentre trovare (o creare) i dati giusti per addestrare il modello sta diventando più difficile man mano che i problemi che vogliamo risolvere diventano più complessi, i dati richiesti sono grandi e complessi, o abbiamo i dati ma la loro validità è dubbia. Cosa si può fare per raccogliere e convalidare questi trilioni e trilioni di punti dati? Esaminiamo questo problema ed esploriamo perché gli attributi chiave della blockchain potrebbero offrire una soluzione, con piattaforme come Synesis One che già mostrano una promessa significativa nel mobilitare una grande forza di persone utilizzando la decentralizzazione.

L'industria della raccolta dei dati 

Per raccogliere correttamente i dati necessari per un modello di intelligenza artificiale, devi prima capire quale problema stai cercando di risolvere. Da un lato di questa industria ci sono aziende, organizzazioni e persino individui con problemi da risolvere. Per trovare o creare i dati giusti, devono essere in grado di articolare ciò che stanno cercando di risolvere con abbastanza dettaglio affinché gli esperti di dati possano capire che tipo di dati, che tipo di etichettatura o convalida e quanto di essi è necessario. Idealmente, queste entità diffonderebbero il loro problema e il tipo di dati di cui hanno bisogno. Se si trattasse di qualcosa come un rapporto o un'analisi, potresti utilizzare l'economia dei piccoli lavori (gig economy) ben consolidata per trovare qualcuno qualificato per il lavoro. La sfida è che con i set di dati necessari per l'IA, si tratta spesso di un lavoro molto più grande di quanto una persona possa gestire. Tuttavia, gli elementi individuali di solito non sono difficili, non richiedono formazione nella maggior parte dei casi e possono essere suddivisi in incrementi di un singolo punto dati. Questo è ideale per distribuire il lavoro a molte persone diverse. Se molte persone possono ciascuna raccogliere o creare un piccolo numero di punti dati in modo affidabile, quindi eventualmente etichettare i dati se necessario utilizzando alcune linee guida di base, l'entità che cerca di risolvere il proprio problema avrà tutto ciò di cui ha bisogno per iniziare.

La decentralizzazione in azione

È qui che la blockchain, e in particolare la decentralizzazione, è perfetta. Come menzionato sopra, Synesis One e altre aziende emergenti del Web3 stanno stabilendo un'intera industria di creazione, raccolta e convalida dei dati. La blockchain è perfetta perché consente ai contratti intelligenti di automatizzare il processo, consente ai partecipanti di essere quasi ovunque nel mondo (aumentando le probabilità che le persone lavorino sul problema) e consente persino il pagamento in forma di criptovaluta, che è in gran parte senza frontiere. Il risultato? Molte persone diverse che seguono istruzioni di base per creare o trovare i dati giusti, convalidarli, eseguire alcune revisioni tra pari se necessario (per assicurarsi che tutti stiano facendo il lavoro correttamente) e impacchettarli in un set di dati pronto all'uso e ben organizzato.  

Sebbene il concetto possa sembrare piuttosto basilare, per la comunità dell'intelligenza artificiale è, in effetti, rivoluzionario. I limiti dei dati sono da tempo la maledizione per gli sviluppatori di IA in tutto il mondo, con gli sviluppatori spesso incapaci di costruire questi set di dati da soli e senza le risorse per assumere direttamente le persone per completare il lavoro. Solo attraverso un sistema ultra-efficiente come la decentralizzazione puoi reclutare molte persone diverse che possono ciascuna contribuire con una piccola quantità, essere ricompensate per i loro sforzi e tutte contribuire al mucchio che alla volta diventa dati utilizzabili.  

La popolazione generale, inclusi coloro che lavorano nel settore tech, non comprende quanto lavoro umano e input siano necessari sul lato dei dati dell'IA affinché i modelli funzionino bene come fanno ora. @Lempheter fa un lavoro straordinario in questo thread spiegando alcuni colli di bottiglia nel… https://t.co/FFO3sAO3fr

— Synesis One (@synesis_one) 18 mag. 2, 2024

Cosa succede dopo?

Con uno dei colli di bottiglia chiave del progresso dell'IA potenzialmente risolto, il mercato decentralizzato dei dati servirà ad accelerare l'intelligenza artificiale nella nostra vita quotidiana, rendendo al contempo l'IA utilizzabile e personalizzata più accessibile alle piccole imprese e persino agli individui. Vedremo certamente questo settore espandersi, se non esplodere, nel prossimo futuro, fornendo un caso d'uso importante nel Web3 completamente separato da DeFi, NFT o qualsiasi degli usi