Cheqd, DataHive, Nuklai và Datagram đã ra mắt Liên minh AI Tự trị, một sáng kiến mới nhằm phát triển một khuôn khổ mã nguồn mở cho trí tuệ nhân tạo phi tập trung sử dụng dữ liệu thuộc sở hữu của người dùng.
Được công bố vào ngày 1 tháng 5 qua một thông cáo báo chí được chia sẻ với crypto.news, liên minh này sẽ tập trung vào việc xây dựng hạ tầng kỹ thuật hỗ trợ các hệ thống AI bảo vệ quyền riêng tư. Ở trung tâm của dự án là giao thức Mạng Ý định được đề xuất, nhằm mục đích cho phép các tác nhân AI hợp tác một cách an toàn mà không làm suy yếu quyền kiểm soát của người dùng đối với dữ liệu cá nhân.
INP được cấu trúc xung quanh ba thành phần chính: "Mỏ neo Ý định" để nắm bắt đầu vào của người dùng với các đảm bảo về quyền sở hữu dữ liệu; "Lưới Ý định", một môi trường phi tập trung cho giao tiếp AI; và "Nút Thực thi", hoạt động dựa trên ý định của người dùng với các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư tích hợp.
Liên minh cũng đã phác thảo một lộ trình rộng hơn bao gồm lưu trữ dữ liệu phi tập trung, các mô hình AI mã nguồn mở, và các công cụ cho các đại lý AI giao dịch và hợp tác một cách tự động. Theo các nhà sáng lập, nỗ lực này nhằm chuyển đổi nền kinh tế dữ liệu từ "dựa trên sự chú ý" sang "dựa trên ý định", với người dùng ở trung tâm.
Tại sao liên minh này quan trọng
SAIA xuất hiện khi sự giám sát gia tăng đối với việc sử dụng dữ liệu cá nhân của các mô hình AI tập trung, trong khi các nhà quản lý ở châu Âu và các khu vực khác yêu cầu nhiều sự minh bạch và quyền kiểm soát của người dùng hơn.
Fraser Edwards, CEO của cheqd, đã nói với crypto.news trong một cuộc phỏng vấn rằng các mô hình AI hiện tại thường giao dịch dữ liệu người dùng mà không có sự đồng ý có ý nghĩa. "Người dùng trả bằng dữ liệu cá nhân của họ, được trích xuất, tổng hợp và thương mại hóa," ông nói.
Cách tiếp cận của liên minh, theo Edwards, cho phép người dùng chia sẻ dữ liệu một cách chọn lọc, có khả năng kiếm tiền từ nó, và duy trì khả năng thu hồi quyền truy cập, cung cấp một mức độ kiểm soát mà các nền tảng tập trung gặp khó khăn trong việc cung cấp.
Trong khi những nỗ lực trước đây để "trả tiền cho người dùng vì dữ liệu" đã gặp khó khăn, kiến trúc của SAIA được thiết kế để coi dữ liệu người dùng như một tài sản có thể tái sử dụng và xác minh trong một hệ sinh thái dựa trên sự đồng ý. Nó cũng bao gồm các công cụ tập trung vào sự tuân thủ, chẳng hạn như dấu vết kiểm toán và tiết lộ có chọn lọc, để giúp các ứng dụng đáp ứng các tiêu chuẩn bảo mật toàn cầu như GDPR.
Một buổi hỏi đáp đầy đủ với Fraser Edwards về kế hoạch, thách thức và các ưu đãi cho người dùng của SAIA sẽ được trình bày bên dưới.
crypto.news: Tầm nhìn của Sovereign AI Alliance là xây dựng các khuôn khổ AI phi tập trung, mã nguồn mở với dữ liệu do người dùng sở hữu. Điều đó nghe có vẻ thú vị về mặt lý thuyết, nhưng điều này sẽ mang lại những lợi thế nào so với các dịch vụ AI của Big Tech? Các dịch vụ AI được cung cấp miễn phí "miễn phí" bằng cách giao dịch dữ liệu của họ và điều này đã được đại đa số mọi người chấp nhận là bình thường trong nhiều năm. Tại sao người dùng và nhà phát triển chuyển sang mô hình tự chủ? Động lực thực sự nào (monetary, quyền riêng tư hoặc otherwise) làm cho phương pháp tiếp cận dữ liệu do người dùng sở hữu của bạn đủ hấp dẫn để thúc đẩy việc áp dụng?
Fraser Edwards: Lợi thế cốt lõi của mô hình Liên minh AI Tự do là sự đồng nhất. AI hoạt động vì bạn, chứ không phải vì các nền tảng kiếm tiền từ sự chú ý hoặc dữ liệu của bạn. Các công cụ AI "miễn phí" ngày nay thực sự không miễn phí. Người dùng trả bằng dữ liệu cá nhân của mình, được trích xuất, tổng hợp và trở thành hàng hóa, thường theo những cách không thể kiểm soát hoặc kiểm toán. Điều này thúc đẩy các hệ thống dựa trên sự tương tác ưu tiên sự lan tỏa và giữ chân hơn là lợi ích cá nhân.
Một ví dụ thực tế là sự phản đối đối với việc AI của Meta được tích hợp vào WhatsApp. Mặc dù Meta tuyên bố tôn trọng quyền riêng tư, người dùng không thể tắt nó đi, và rất ít người tin tưởng vào việc công ty này sẽ hành động vì lợi ích của họ. Điều này làm suy giảm niềm tin vào việc quản lý dữ liệu của các công ty công nghệ lớn.
Ngược lại, Sovereign AI được xây dựng dựa trên dữ liệu thuộc sở hữu của người dùng, nơi mà cá nhân kiểm soát cách thức thông tin của họ được sử dụng, chia sẻ và kiếm tiền. Mô hình tự chủ này trao quyền cho mọi người sở hữu bản thân kỹ thuật số của họ theo cách mà Big Tech không thể cung cấp nếu không phá vỡ toàn bộ mô hình kinh doanh của mình.
Để AI thực sự cá nhân hóa và hữu ích, nó cần truy cập vào dữ liệu phong phú, đa ngữ cảnh với đầy đủ quyền hạn. Nếu dữ liệu bị chia cách trên các nền tảng, AI sẽ vẫn bị hạn chế và thiếu tính cá nhân. AI chủ quyền cho phép các hệ thống thông minh vừa mạnh mẽ hơn vừa tôn trọng hơn đối với những người mà chúng phục vụ.
Mô hình này cung cấp ba động lực để thúc đẩy việc áp dụng:
Quyền riêng tư theo thiết kế: Dữ liệu không bị rút ra vào các hệ thống doanh nghiệp mờ ám. Thay vào đó, nó vẫn nằm trong sự kiểm soát của người dùng thông qua cơ sở hạ tầng danh tính và lưu trữ phi tập trung.
Khuyến khích tài chính: Với các khung như các đường thanh toán của cheqd, người dùng và nhà phát triển có thể nhận được khoản thù lao cho việc chia sẻ dữ liệu đã được xác minh hoặc đào tạo các tác nhân AI, tạo ra một nền kinh tế dữ liệu thực.
Cá nhân hóa thực sự: AI và đại lý cá nhân, như những gì đang được phát triển bởi DataHive, có thể hành động thay mặt bạn dựa trên ý định thật sự của bạn, chứ không phải những gì tối đa hóa doanh thu quảng cáo.
CN:Một ý tưởng cốt lõi ở đây là cá nhân kiểm soát ( và có khả năng kiếm tiền từ ) dữ liệu của chính họ. Tuy nhiên, nhiều dự án trước đây đã hứa hẹn "được trả tiền cho dữ liệu của bạn" và gặp khó khăn, một phần vì dữ liệu của người dùng trung bình không có giá trị nhiều ở cấp độ cá nhân hoặc không xứng đáng với thời gian. SAIA sẽ thay đổi phương trình đó như thế nào? Bạn có kế hoạch thưởng cho người dùng trực tiếp vì đã đóng góp dữ liệu hoặc phản hồi đào tạo AI, hay lợi ích chủ yếu là gián tiếp ( ví dụ như cá nhân hóa và bảo mật tốt hơn )? Nếu người dùng không thể kiếm được thu nhập đáng kể, thì điều gì thu hút họ chủ động chia sẻ và quản lý dữ liệu của họ trong mạng lưới này?
FE: Thật sự mà nói, các mô hình "được trả tiền cho dữ liệu của bạn" trong quá khứ thường thất bại vì chúng coi dữ liệu như một hàng hóa đơn lẻ chứ không phải là một phần của một hệ sinh thái liên tục, dựa trên ý định. Liên minh AI Tự trị thay đổi công thức bằng cách hình dung dữ liệu như một tài sản có giá trị cao, có thể tái sử dụng trong một khuôn khổ AI phi tập trung, dựa trên ý định.
Đối với cheqd, chúng tôi tiếp cận điều này bằng cách cho phép cá nhân kiểm soát và tái sử dụng dữ liệu của chính họ, nhưng cũng quan trọng không kém, chúng tôi đang xây dựng cơ sở hạ tầng khuyến khích các công ty và các kho dữ liệu trả lại dữ liệu đó cho cá nhân ngay từ đầu.
Thay vì hứa hẹn phần thưởng vi mô nhanh chóng cho các điểm dữ liệu bị cô lập, cơ sở hạ tầng của cheqd hỗ trợ một mô hình nơi người dùng có thể chia sẻ có chọn lọc dữ liệu đã được xác minh, có thể tái sử dụng, chẳng hạn như thông tin đăng nhập, tùy chọn hoặc sự đồng ý, theo điều kiện của họ. Điều này mở ra tiềm năng cho giá trị lâu dài có ý nghĩa hơn, cho dù đó là các dịch vụ AI được cá nhân hóa, kiếm tiền có chọn lọc hay chỉ đơn giản là kiểm soát tốt hơn. Sự thay đổi thực sự là tái cân bằng quyền lực: giúp người dùng mang theo dữ liệu của họ và sử dụng nó trên các hệ thống AI khác nhau mà không bị mắc kẹt trong các silo."
CN:Với dữ liệu do người dùng sở hữu ở trung tâm, bạn đang giải quyết vấn đề quyền riêng tư và tuân thủ từ đầu như thế nào? Nếu dữ liệu cá nhân được sử dụng để đào tạo hoặc thông báo cho các mô hình AI, người dùng có quyền kiểm soát chi tiết và khả năng từ chối hoặc thu hồi dữ liệu không? Các hành động quy định gần đây cho thấy điều này là rất quan trọng – ví dụ, cơ quan bảo vệ dữ liệu của Ý đã tạm thời cấm ChatGPT do "không có bất kỳ cơ sở pháp lý nào" cho việc thu thập hàng loạt dữ liệu cá nhân để đào tạo. Cách tiếp cận của SAIA sẽ khác như thế nào trong việc xử lý dữ liệu người dùng để đảm bảo tuân thủ các luật về quyền riêng tư (GDPR và những luật khác) cũng như các chuẩn mực đạo đức?
FE: Tuân thủ và quyền riêng tư là nền tảng của kiến trúc SAIA. Nền tảng của SAIA là quyền tự chủ của người dùng theo mặc định, mà không cần đến các kho dữ liệu trung tâm, trái ngược với các mô hình AI điển hình thu thập dữ liệu hàng loạt mà không có sự đồng ý có ý nghĩa.
Dữ liệu vẫn nằm dưới sự kiểm soát của người dùng Người dùng có thể cấp, thu hồi hoặc giới hạn quyền truy cập vào dữ liệu của họ bất cứ lúc nào bằng cách tận dụng danh tính phi tập trung (cheqd) và các giao thức lưu trữ (Datagram và các giao thức khác). Cơ chế này phù hợp với các khái niệm của GDPR như việc tối thiểu hóa dữ liệu và quyền được quên.
Sự đồng ý là rõ ràng và có thể thu hồiChúng tôi đang phát triển các hệ thống cho phép người dùng thể hiện sự đồng ý rõ ràng cho việc sử dụng dữ liệu của họ, chẳng hạn như chia sẻ thông tin xác thực, tương tác với đại lý, hoặc đào tạo AI. Với các hồ sơ đồng ý có thể xác minh và các trường hợp sử dụng cụ thể theo ý định, nền tảng pháp lý và khả năng truy xuất nguồn gốc được đảm bảo.
Công cụ tuân thủ tích hợpChúng tôi đang tạo ra các tính năng tuân thủ tích hợp, như dấu vết kiểm toán, nguồn gốc dữ liệu và tiết lộ có chọn lọc, để các đại lý và ứng dụng AI sử dụng khung của SAIA không chỉ phù hợp với quyền riêng tư mà còn chứng minh được tuân thủ các quy định toàn cầu.
CN:cheqd mang đến danh tính phi tập trung (danh tính tự chủ / SSI) và cơ sở hạ tầng xác minh cho liên minh. SSI sẽ được bao gồm như thế nào trong khuôn khổ AI? Chẳng hạn, liệu Intention Anchors có sử dụng danh tính kỹ thuật số để xác minh nguồn gốc dữ liệu hoặc uy tín của các đại lý AI không? Và với việc danh tính phi tập trung vẫn còn non trẻ, ngay cả các chuyên gia về danh tính cũng lưu ý rằng việc áp dụng là thách thức lớn nhất do sự phức tạp gia tăng cho người dùng và tổ chức, bạn sẽ khuyến khích và khởi động việc sử dụng SSI trong SAIA như thế nào?
FE: “SSI đóng vai trò then chốt trong kiến trúc của Liên minh AI Tối cao. Đây là lớp tin cậy kết nối các tác nhân AI, con người và dữ liệu. Dưới đây là cách chúng tôi dự định vượt qua các rào cản về việc áp dụng và cách cơ sở hạ tầng danh tính phi tập trung của cheqd phù hợp với khung này.
Điều này cũng áp dụng cho chính các tác nhân AI: bằng cách cấp phát các chứng chỉ có thể xác minh cho các tác nhân, chúng ta có thể thiết lập uy tín, khả năng và tính xác thực. Điều này là rất quan trọng để xây dựng lòng tin trong các tương tác giữa tác nhân với tác nhân hoặc tác nhân với người dùng.
Việc áp dụng thực sự là thách thức lớn nhất đối với SSI ngày nay. Trong khi cheqd nằm ở lớp hạ tầng, DataHive lại trực tiếp đối diện với khách hàng, do đó cung cấp giải pháp cho chính người tiêu dùng mà họ có thể đưa dữ liệu của mình vào.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Liên minh AI mới nhằm chấm dứt sự thống trị của Big Tech với dữ liệu thuộc sở hữu của người dùng
Cheqd, DataHive, Nuklai và Datagram đã ra mắt Liên minh AI Tự trị, một sáng kiến mới nhằm phát triển một khuôn khổ mã nguồn mở cho trí tuệ nhân tạo phi tập trung sử dụng dữ liệu thuộc sở hữu của người dùng.
Được công bố vào ngày 1 tháng 5 qua một thông cáo báo chí được chia sẻ với crypto.news, liên minh này sẽ tập trung vào việc xây dựng hạ tầng kỹ thuật hỗ trợ các hệ thống AI bảo vệ quyền riêng tư. Ở trung tâm của dự án là giao thức Mạng Ý định được đề xuất, nhằm mục đích cho phép các tác nhân AI hợp tác một cách an toàn mà không làm suy yếu quyền kiểm soát của người dùng đối với dữ liệu cá nhân.
INP được cấu trúc xung quanh ba thành phần chính: "Mỏ neo Ý định" để nắm bắt đầu vào của người dùng với các đảm bảo về quyền sở hữu dữ liệu; "Lưới Ý định", một môi trường phi tập trung cho giao tiếp AI; và "Nút Thực thi", hoạt động dựa trên ý định của người dùng với các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư tích hợp.
Liên minh cũng đã phác thảo một lộ trình rộng hơn bao gồm lưu trữ dữ liệu phi tập trung, các mô hình AI mã nguồn mở, và các công cụ cho các đại lý AI giao dịch và hợp tác một cách tự động. Theo các nhà sáng lập, nỗ lực này nhằm chuyển đổi nền kinh tế dữ liệu từ "dựa trên sự chú ý" sang "dựa trên ý định", với người dùng ở trung tâm.
Tại sao liên minh này quan trọng
SAIA xuất hiện khi sự giám sát gia tăng đối với việc sử dụng dữ liệu cá nhân của các mô hình AI tập trung, trong khi các nhà quản lý ở châu Âu và các khu vực khác yêu cầu nhiều sự minh bạch và quyền kiểm soát của người dùng hơn.
Fraser Edwards, CEO của cheqd, đã nói với crypto.news trong một cuộc phỏng vấn rằng các mô hình AI hiện tại thường giao dịch dữ liệu người dùng mà không có sự đồng ý có ý nghĩa. "Người dùng trả bằng dữ liệu cá nhân của họ, được trích xuất, tổng hợp và thương mại hóa," ông nói.
Cách tiếp cận của liên minh, theo Edwards, cho phép người dùng chia sẻ dữ liệu một cách chọn lọc, có khả năng kiếm tiền từ nó, và duy trì khả năng thu hồi quyền truy cập, cung cấp một mức độ kiểm soát mà các nền tảng tập trung gặp khó khăn trong việc cung cấp.
Trong khi những nỗ lực trước đây để "trả tiền cho người dùng vì dữ liệu" đã gặp khó khăn, kiến trúc của SAIA được thiết kế để coi dữ liệu người dùng như một tài sản có thể tái sử dụng và xác minh trong một hệ sinh thái dựa trên sự đồng ý. Nó cũng bao gồm các công cụ tập trung vào sự tuân thủ, chẳng hạn như dấu vết kiểm toán và tiết lộ có chọn lọc, để giúp các ứng dụng đáp ứng các tiêu chuẩn bảo mật toàn cầu như GDPR.
Một buổi hỏi đáp đầy đủ với Fraser Edwards về kế hoạch, thách thức và các ưu đãi cho người dùng của SAIA sẽ được trình bày bên dưới.
crypto.news: Tầm nhìn của Sovereign AI Alliance là xây dựng các khuôn khổ AI phi tập trung, mã nguồn mở với dữ liệu do người dùng sở hữu. Điều đó nghe có vẻ thú vị về mặt lý thuyết, nhưng điều này sẽ mang lại những lợi thế nào so với các dịch vụ AI của Big Tech? Các dịch vụ AI được cung cấp miễn phí "miễn phí" bằng cách giao dịch dữ liệu của họ và điều này đã được đại đa số mọi người chấp nhận là bình thường trong nhiều năm. Tại sao người dùng và nhà phát triển chuyển sang mô hình tự chủ? Động lực thực sự nào (monetary, quyền riêng tư hoặc otherwise) làm cho phương pháp tiếp cận dữ liệu do người dùng sở hữu của bạn đủ hấp dẫn để thúc đẩy việc áp dụng?
Fraser Edwards: Lợi thế cốt lõi của mô hình Liên minh AI Tự do là sự đồng nhất. AI hoạt động vì bạn, chứ không phải vì các nền tảng kiếm tiền từ sự chú ý hoặc dữ liệu của bạn. Các công cụ AI "miễn phí" ngày nay thực sự không miễn phí. Người dùng trả bằng dữ liệu cá nhân của mình, được trích xuất, tổng hợp và trở thành hàng hóa, thường theo những cách không thể kiểm soát hoặc kiểm toán. Điều này thúc đẩy các hệ thống dựa trên sự tương tác ưu tiên sự lan tỏa và giữ chân hơn là lợi ích cá nhân. Một ví dụ thực tế là sự phản đối đối với việc AI của Meta được tích hợp vào WhatsApp. Mặc dù Meta tuyên bố tôn trọng quyền riêng tư, người dùng không thể tắt nó đi, và rất ít người tin tưởng vào việc công ty này sẽ hành động vì lợi ích của họ. Điều này làm suy giảm niềm tin vào việc quản lý dữ liệu của các công ty công nghệ lớn.
Ngược lại, Sovereign AI được xây dựng dựa trên dữ liệu thuộc sở hữu của người dùng, nơi mà cá nhân kiểm soát cách thức thông tin của họ được sử dụng, chia sẻ và kiếm tiền. Mô hình tự chủ này trao quyền cho mọi người sở hữu bản thân kỹ thuật số của họ theo cách mà Big Tech không thể cung cấp nếu không phá vỡ toàn bộ mô hình kinh doanh của mình.
Để AI thực sự cá nhân hóa và hữu ích, nó cần truy cập vào dữ liệu phong phú, đa ngữ cảnh với đầy đủ quyền hạn. Nếu dữ liệu bị chia cách trên các nền tảng, AI sẽ vẫn bị hạn chế và thiếu tính cá nhân. AI chủ quyền cho phép các hệ thống thông minh vừa mạnh mẽ hơn vừa tôn trọng hơn đối với những người mà chúng phục vụ.
Mô hình này cung cấp ba động lực để thúc đẩy việc áp dụng:
CN: Một ý tưởng cốt lõi ở đây là cá nhân kiểm soát ( và có khả năng kiếm tiền từ ) dữ liệu của chính họ. Tuy nhiên, nhiều dự án trước đây đã hứa hẹn "được trả tiền cho dữ liệu của bạn" và gặp khó khăn, một phần vì dữ liệu của người dùng trung bình không có giá trị nhiều ở cấp độ cá nhân hoặc không xứng đáng với thời gian. SAIA sẽ thay đổi phương trình đó như thế nào? Bạn có kế hoạch thưởng cho người dùng trực tiếp vì đã đóng góp dữ liệu hoặc phản hồi đào tạo AI, hay lợi ích chủ yếu là gián tiếp ( ví dụ như cá nhân hóa và bảo mật tốt hơn )? Nếu người dùng không thể kiếm được thu nhập đáng kể, thì điều gì thu hút họ chủ động chia sẻ và quản lý dữ liệu của họ trong mạng lưới này?
FE: Thật sự mà nói, các mô hình "được trả tiền cho dữ liệu của bạn" trong quá khứ thường thất bại vì chúng coi dữ liệu như một hàng hóa đơn lẻ chứ không phải là một phần của một hệ sinh thái liên tục, dựa trên ý định. Liên minh AI Tự trị thay đổi công thức bằng cách hình dung dữ liệu như một tài sản có giá trị cao, có thể tái sử dụng trong một khuôn khổ AI phi tập trung, dựa trên ý định.
Đối với cheqd, chúng tôi tiếp cận điều này bằng cách cho phép cá nhân kiểm soát và tái sử dụng dữ liệu của chính họ, nhưng cũng quan trọng không kém, chúng tôi đang xây dựng cơ sở hạ tầng khuyến khích các công ty và các kho dữ liệu trả lại dữ liệu đó cho cá nhân ngay từ đầu.
Thay vì hứa hẹn phần thưởng vi mô nhanh chóng cho các điểm dữ liệu bị cô lập, cơ sở hạ tầng của cheqd hỗ trợ một mô hình nơi người dùng có thể chia sẻ có chọn lọc dữ liệu đã được xác minh, có thể tái sử dụng, chẳng hạn như thông tin đăng nhập, tùy chọn hoặc sự đồng ý, theo điều kiện của họ. Điều này mở ra tiềm năng cho giá trị lâu dài có ý nghĩa hơn, cho dù đó là các dịch vụ AI được cá nhân hóa, kiếm tiền có chọn lọc hay chỉ đơn giản là kiểm soát tốt hơn. Sự thay đổi thực sự là tái cân bằng quyền lực: giúp người dùng mang theo dữ liệu của họ và sử dụng nó trên các hệ thống AI khác nhau mà không bị mắc kẹt trong các silo."
CN: Với dữ liệu do người dùng sở hữu ở trung tâm, bạn đang giải quyết vấn đề quyền riêng tư và tuân thủ từ đầu như thế nào? Nếu dữ liệu cá nhân được sử dụng để đào tạo hoặc thông báo cho các mô hình AI, người dùng có quyền kiểm soát chi tiết và khả năng từ chối hoặc thu hồi dữ liệu không? Các hành động quy định gần đây cho thấy điều này là rất quan trọng – ví dụ, cơ quan bảo vệ dữ liệu của Ý đã tạm thời cấm ChatGPT do "không có bất kỳ cơ sở pháp lý nào" cho việc thu thập hàng loạt dữ liệu cá nhân để đào tạo. Cách tiếp cận của SAIA sẽ khác như thế nào trong việc xử lý dữ liệu người dùng để đảm bảo tuân thủ các luật về quyền riêng tư (GDPR và những luật khác) cũng như các chuẩn mực đạo đức? FE: Tuân thủ và quyền riêng tư là nền tảng của kiến trúc SAIA. Nền tảng của SAIA là quyền tự chủ của người dùng theo mặc định, mà không cần đến các kho dữ liệu trung tâm, trái ngược với các mô hình AI điển hình thu thập dữ liệu hàng loạt mà không có sự đồng ý có ý nghĩa.
CN: cheqd mang đến danh tính phi tập trung (danh tính tự chủ / SSI) và cơ sở hạ tầng xác minh cho liên minh. SSI sẽ được bao gồm như thế nào trong khuôn khổ AI? Chẳng hạn, liệu Intention Anchors có sử dụng danh tính kỹ thuật số để xác minh nguồn gốc dữ liệu hoặc uy tín của các đại lý AI không? Và với việc danh tính phi tập trung vẫn còn non trẻ, ngay cả các chuyên gia về danh tính cũng lưu ý rằng việc áp dụng là thách thức lớn nhất do sự phức tạp gia tăng cho người dùng và tổ chức, bạn sẽ khuyến khích và khởi động việc sử dụng SSI trong SAIA như thế nào?
FE: “SSI đóng vai trò then chốt trong kiến trúc của Liên minh AI Tối cao. Đây là lớp tin cậy kết nối các tác nhân AI, con người và dữ liệu. Dưới đây là cách chúng tôi dự định vượt qua các rào cản về việc áp dụng và cách cơ sở hạ tầng danh tính phi tập trung của cheqd phù hợp với khung này.
Điều này cũng áp dụng cho chính các tác nhân AI: bằng cách cấp phát các chứng chỉ có thể xác minh cho các tác nhân, chúng ta có thể thiết lập uy tín, khả năng và tính xác thực. Điều này là rất quan trọng để xây dựng lòng tin trong các tương tác giữa tác nhân với tác nhân hoặc tác nhân với người dùng.
Việc áp dụng thực sự là thách thức lớn nhất đối với SSI ngày nay. Trong khi cheqd nằm ở lớp hạ tầng, DataHive lại trực tiếp đối diện với khách hàng, do đó cung cấp giải pháp cho chính người tiêu dùng mà họ có thể đưa dữ liệu của mình vào.