人工智能正在悄然重塑現代生活的方方面面。從網頁搜索到投資、學習和投票,人工智能模型如今正介入我們一些至關重要的決策。然而,日益便捷的背后隱藏著一個更深層、更緊迫的問題:公眾無法了解這些模型的運作方式、它們基于哪些內容進行訓練,以及誰從中受益。
這真是似曾相識。
我們以前在社交媒體上經歷過這種情況,它賦予少數公司前所未有的公共話語權。這導致了算法的不透明、貨幣化的憤怒以及共享現實的侵蝕。這一次,面臨風險的不僅僅是我們的信息流,還有我們的決策系統、法律框架和核心機構。
我們正閉著眼睛走進去。
01
中心化的未來正在形成
當今的人工智能領域被少數幾家實力雄厚、閉門造車的實驗室所主導。這些公司利用從互聯網上抓取的海量數據集(有時未經同意)訓練大型模型,并將其發布到每天影響數十億次數字交互的產品中。這些模型不接受審查,數據不可審計,結果也不可信。
這種中心化不僅僅是一個技術問題,更是一個政治和經濟問題。認知的未來將構建在黑匣子中,置于法律防火墻之后,并以股東價值為目標進行優化。隨著人工智能系統變得更加自主并融入社會,我們面臨著將重要的公共基礎設施轉變為私人管理引擎的風險。
問題不在于人工智能是否會改變社會;它已經改變了。真正的問題是,我們是否對這種轉變如何展開擁有發言權。
02
去中心化人工智能的案例
然而,還有一條替代道路——世界各地的社區、研究人員和開發人員已經在探索這條道路。
這一運動并非強化封閉的生態系統,而是倡導構建設計透明、治理去中心化、并對其驅動者負責的人工智能系統。這種轉變需要的不僅僅是技術創新,更需要圍繞所有權、認可度和集體責任進行文化重塑。
在這樣的模型中,數據并非只是被提取和貨幣化,無需任何確認。數據由生成者貢獻、驗證和管理。貢獻者可以獲得認可或獎勵。驗證者成為利益相關者。系統的發展將受到公眾監督,而非單方面控制。
雖然這些方法仍處于早期開發階段,但它們指向一個截然不同的未來——情報流動是點對點的,而不是自上而下的。
03
為什么透明度不能等待
人工智能基礎設施的整合正在以驚人的速度進行。數萬億美元的公司競相構建垂直整合的管道。各國政府正在提出監管措施,但進展緩慢。與此同時,人們對人工智能的信任正在動搖。愛德曼最近的一份報告發現,只有35%的美國人信任人工智能公司,與前幾年相比大幅下降。
這場信任危機并不令人意外。公眾如何能信任一個他們不理解、無法審計、也無法追訴的系統?
唯一可持續的解藥是透明度,不僅體現在模型本身,更體現在各個層面:從數據收集方式,到模型訓練方式,再到誰從中獲利。通過支持開放基礎設施并構建歸因協作框架,我們可以開始重新平衡權力格局。
這并不是要阻礙創新,而是要塑造創新。
04
共享所有權可能是什么樣子
構建透明的人工智能經濟需要重新思考的不僅僅是代碼庫,還意味著要重新審視過去二十年來定義科技行業的激勵機制。
更加民主的人工智能未來可能包括追蹤數據貢獻如何影響結果的公共賬本、對模型更新和部署決策的集體治理、貢獻者、培訓師和驗證者的經濟參與,以及反映當地價值觀和背景的聯合培訓系統。
它們是未來的起點,在未來,人工智能不僅對資本負責,而且對社區負責。
05
時鐘在滴答作響
我們仍然可以選擇如何發展。我們已經見證了將數字代理權拱手讓給中心化平臺的后果。而人工智能的出現,其后果將更加深遠,也更加難以逆轉。
如果我們希望未來情報成為共享的公共產品,而不是私人資產,那么我們必須開始建立開放、可審計和公平的系統。
首先要問一個簡單的問題:人工智能最終應該為誰服務?
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