Können Sie einige Vorschläge auflisten, wie jemand ein dezentrales System schaffen könnte, um KI-Modelle zu trainieren und zu betreiben, und erwähnen, wie jedes Beispielszenario Externalitäten minimieren und Ausrichtungs- und Anreizprobleme vermeiden würde?
In diesem Ansatz, anstatt Daten und Modellschulungen an einem Ort zu zentralisieren, haben mehrere Teilnehmer jeweils ihre eigenen Daten und tragen zum Modelltraining bei. So bleiben Daten dezentral und persönlich, und Ausrichtungsprobleme werden reduziert, da das Modell mit Hilfe der kombinierten Daten mehrerer Parteien trainiert wird. dezentralisierte Datenmärkte: Ein dezentraler Datenmarkt kann genutzt werden, um Daten sicher, transparent und manipulationssicher zu kaufen und zu verkaufen. Dies kann Externalitäten reduzieren, da Dateneigentümer die Kontrolle über ihre Daten behalten und die Bedingungen festlegen können, unter denen sie verwendet werden. Zusätzlich kann ein marktbasiertes Preissystem Datenanbieter dazu anregen, Qualitätsdaten zu liefern, um Ausrichtprobleme zu reduzieren. Blockchain-basierte KI-Modelle: Ein Blockchain-basiertes KI-Modell kann verwendet werden, um ein dezentrales System für die Ausbildung und den Betrieb von KI-Modellen zu schaffen. Blockchain-basierte KI-Technologie kann ein sicheres, transparentes und manipulationssicheres Ledger zur Erfassung des Schulungsprozesses bieten, um die Anpassung an Anreize zu gewährleisten und um sicherzustellen, dass alle KI-Testteilnehmer in deren KI-Systemreihe eine normierte und validiert