Tác giả: Trần Mặc Nguồn: cmdefi
"Kỷ nguyên não AI"
Justine Moore đã dành 6 tháng để thực hiện một thí nghiệm, giao tiếp với ChatGPT mỗi ngày, liên tục chia sẻ những suy nghĩ và cảm xúc cá nhân, cố gắng tạo ra một "não AI" thực sự hiểu mình, kết quả là khả năng của AI hoàn toàn vượt quá dự đoán, cô liệt kê một số kịch bản sau:
1. Giao tiếp với người khác: Thông qua việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), chúng ta có thể giúp truyền đạt những ý tưởng phức tạp một cách rõ ràng hơn, đáng kể cải thiện khả năng giao tiếp.
Điều này bản thân tôi cũng đang sử dụng, hiện tại khả năng mạnh nhất mà tôi sử dụng AI là khả năng tóm tắt và giao tiếp, nếu khả năng tóm tắt của bạn không tốt, đặc biệt là trong trường hợp cần giải thích rõ ràng một việc hay một dự án cho người khác, thì việc sử dụng AI để học tóm tắt và giao tiếp thực sự rất mạnh.
2. Hiểu bản thân: Não AI có thể "phân tích tâm lý" bạn rất tốt, giúp bạn nhận ra rõ ràng hơn về những điểm mạnh và điểm yếu của mình, sửa chữa những định kiến nhận thức.
3. Tương tác với các ứng dụng: Não AI có thể được đưa vào các ứng dụng khác, mở khóa những trải nghiệm cá nhân hóa thực sự, chẳng hạn như một trợ lý viết lách hoàn toàn hiểu phong cách của bạn, hoặc các công cụ làm việc hay xã hội được thiết kế riêng cho bạn.
Thực ra nếu bạn là người sử dụng AI nhiều, có thể đã có những trải nghiệm tương tự, ít nhất tôi cảm thấy rằng trong tương lai, mỗi người sẽ có một não AI phù hợp với mình.
Vậy, xây dựng một não AI riêng của mình, yếu tố then chốt là gì?
1. Tính toàn vẹn và chất lượng của dữ liệu người dùng
Để não AI thực sự hiểu bạn, trước tiên cần có lượng lớn và chất lượng cao dữ liệu cá nhân. Điều này bao gồm lịch sử cuộc trò chuyện của bạn, hồ sơ hành vi, xu hướng cảm xúc, sở thích và quyết định của bạn. Dữ liệu càng phong phú và toàn diện, não AI càng có thể nắm bắt chính xác mô hình tư duy và cá tính của bạn.
2. Tính riêng tư và bảo mật của dữ liệu
Bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu cá nhân là vô cùng quan trọng, bởi vì nó đã học được rất nhiều thói quen sống, sở thích cá tính, thậm chí cả những điểm yếu của bạn. Khi xây dựng "não AI", người dùng cần có quyền kiểm soát hoàn toàn đối với dữ liệu, đảm bảo những dữ liệu này không bị lạm dụng hoặc rò rỉ. Cuối cùng, não AI của bạn tốt nhất không nên để người khác xâm nhập.
3. Cơ chế đào tạo mô hình và sử dụng dữ liệu minh bạch
Một não AI thực sự hiểu bản thân, tính minh bạch là then chốt. Người dùng nên biết dữ liệu của họ được sử dụng như thế nào và mô hình AI được đào tạo như thế nào, điều này cũng có thể được hiểu là một dạng bảo mật.
Giải pháp: Kiến trúc phi tập trung và quyền sở hữu dữ liệu?
Trong quan điểm của Justine, dựa trên 3 điều kiện trên, não AI nên hoàn toàn nằm trong tay người dùng, tránh sự độc quyền và lạm dụng dữ liệu của các công ty công nghệ lớn.
Do đó, kiến trúc phi tập trung có thể trở thành một kênh, nó có thể đảm bảo người dùng trở thành chủ sở hữu thực sự của dữ liệu và mô hình AI, đảm bảo người dùng kiểm soát và có lợi ích liên quan đến những đóng góp của họ trong suốt vòng đời của dữ liệu và mô hình AI.
Giải pháp Vana DataDAO
Ý tưởng cốt lõi của giải pháp này là -赋予用户对数据的完全主权, cơ bản hoàn toàn phù hợp với ý tưởng "não AI".
Vana giới thiệu khái niệm "dữ liệu không được quản lý", đảm bảo dữ liệu chỉ được sử dụng cho các hoạt động được người dùng ủy quyền. Người dùng luôn kiểm soát dữ liệu của chính mình, không bị nền tảng hoặc bên thứ ba quản lý.
Cách thực hiện là, dữ liệu sẽ được mã hóa trước khi được đóng góp vào máy chủ. Mỗi người dùng sẽ mã hóa dữ liệu của mình bằng khóa công khai của máy chủ, đảm bảo rằng ngay cả khi dữ liệu được truyền đến máy chủ tập thể hoặc được sử dụng để đào tạo AI, dữ liệu vẫn được bảo mật, chỉ những người tham gia có khóa giải mã mới có thể giải mã và truy cập dữ liệu.
Điều này không chỉ giải quyết vấn đề chủ quyền và bảo mật dữ liệu của người dùng, mà còn tạo nền tảng cho chất lượng dữ liệu, điều này cũng rất quan trọng, vì đảm bảo quyền riêng tư, người dùng mới có thể cung cấp dữ liệu thực tế mà không phải lo lắng, kết hợp với cơ chế chứng minh đóng góp (Proof-of-Contribution) của blockchain Vana, thêm vào mô hình khích lệ bằng token đã trở thành bản chất của Crypto, có thể khiến người dùng có động lực hơn để cung cấp dữ liệu chất lượng cao.
Tóm lại, Vana DataDAO chủ yếu giải quyết vấn đề chủ quyền dữ liệu, tất nhiên bao gồm cả bảo mật và an toàn dữ liệu. Thực ra, việc đào tạo một trợ lý AI không khó, nhiều API đào tạo mô hình ngôn ngữ đều có thể cung cấp môi trường như vậy, nhưng liệu nhu cầu của chúng ta trong tương lai chỉ dừng lại ở một "trợ lý" hay không? AI giống như hộp Pandora, một khi mở ra, sức mạnh được giải phóng có thể ngày càng khó từ chối, nếu nhu cầu của con người nâng lên cấp độ não AI, não siêu việt, thì vấn đề chủ quyền dữ liệu là không thể tránh khỏi.
