معظم نماذج الذكاء الاصطناعي اليوم تتعلم من بيانات "مجهولة"، أي شيء يمكنهم العثور عليه على الإنترنت. مع بدء الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قرارات أكبر، مثل تشخيص مريض في المستشفى أو قيادة سيارة ذاتية القيادة، لا يمكننا السماح بأن تكون تلك البيانات "لغزا". إذا كانت البيانات سيئة (ما يسميه الخبراء "تسمم البيانات"), تصبح قرارات الذكاء الاصطناعي خطيرة. كيف تصلح مختبرات بيرل ذلك فكر في @PerleLabs ككاتب عدل رقمي لبيانات الذكاء الاصطناعي. بدلا من استخدام حشود عشوائية لتصنيف البيانات، يستخدمون خبراء موثوقين (مثل أطباء حقيقيين أو محامين). إليك كيف يعمل في ثلاث خطوات بسيطة: المعلمون الخبراء: فقط الأشخاص الذين يعرفون المادة فعليا يسمح لهم بتدريس الذكاء الاصطناعي. يقوم أخصائي الأشعة بفحص الصور الطبية، وليس شخصا عشوائيا يحمل هاتفا ذكيا. الإيصال الثابت: في كل مرة يساعد فيها خبير الذكاء الاصطناعي، يتم تسجيل هذا الفعل على البلوكشين. هذا يخلق سجلا دائما "غير قابل للاختراق" حتى تتمكن الشركة من إثبات من درب الذكاء الاصطناعي ومصدر المعلومات. السمعة مهمة: إذا قدم الخبير معلومات رائعة باستمرار، فإنه يبني "سيرة ذاتية" رقمية على المنصة تمنحه مكافآت أكثر. هذا يضمن أن الجودة دائما تأتي قبل السرعة. لماذا يهم هذا؟ في المستقبل القريب، عندما يساعد الذكاء الاصطناعي قاضيا أو جراحا، لن نضطر فقط إلى "الثقة" في الآلة. بفضل مختبرات بيرل، يمكننا النظر إلى "الإيصالات" لنرى أن الذكاء الاصطناعي تم تدريبه على يد أفضل الخبراء البشريين في العالم. @PerleLabs #PerleAI #ToPerle