La plupart des modèles d'IA aujourd'hui apprennent à partir de données "anonymes", essentiellement tout ce qu'ils peuvent trouver sur le web. À mesure que l'IA commence à prendre des décisions plus importantes, comme diagnostiquer un patient dans un hôpital ou conduire une voiture autonome, nous ne pouvons pas nous permettre que ces données soient un "mystère". Si les données sont mauvaises (ce que les experts appellent "empoisonnement des données"), les décisions de l'IA deviennent dangereuses. 𝐇𝐨𝐰 𝐏𝐞𝐫𝐥𝐞 𝐋𝐚𝐛𝐬 𝐅𝐢𝐱𝐞𝐬 𝐈𝐭 Pensez à @PerleLabs comme à un notaire numérique pour les données d'IA. Au lieu d'utiliser des foules aléatoires pour étiqueter les données, ils utilisent des experts vérifiés (comme de vrais médecins ou avocats). 𝐇𝐞𝐫𝐞 𝐢𝐬 𝐡𝐨𝐰 𝐢𝐭 𝐰𝐨𝐫𝐤𝐬 𝐢𝐧 𝐭𝐡𝐫𝐞𝐞 𝐬𝐢𝐦𝐩𝐥𝐞 𝐬𝐭𝐞𝐩𝐬: 𝗘𝘅𝗽𝗲𝗿𝘁 𝗧𝗲𝗮𝗰𝗵𝗲𝗿𝘀 : Seules les personnes qui connaissent réellement le sujet sont autorisées à enseigner à l'IA. Un radiologue vérifie les images médicales, pas une personne aléatoire avec un smartphone. 𝗧𝗵𝗲 𝗨𝗻𝗰𝗵𝗮𝗻𝗴𝗲𝗮𝗯𝗹𝗲 𝗥𝗲𝗰𝗲𝗶𝗽𝘁 : Chaque fois qu'un expert aide l'IA, cette action est enregistrée sur une blockchain. Cela crée un enregistrement permanent, "inhackable" afin qu'une entreprise puisse prouver exactement qui a formé son IA et d'où proviennent les informations. 𝗥𝗲𝗽𝘂𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗠𝗮𝘁𝘁𝗲𝗿𝘀 : Si un expert fournit constamment de bonnes informations, il construit un "CV" numérique sur la plateforme qui lui rapporte plus de récompenses. Cela garantit que la qualité prime toujours sur la rapidité. 𝐖𝐡𝐲 𝐃𝐨𝐞𝐬 𝐓𝐡𝐢𝐬 𝐌𝐚𝐭𝐭𝐞𝐫? Dans un avenir proche, lorsque l'IA aidera un juge ou un chirurgien, nous ne devrons pas simplement "faire confiance" à la machine. Grâce à Perle Labs, nous pouvons consulter les "reçus" pour voir que l'IA a été formée par les meilleurs experts humains du monde. @PerleLabs #PerleAI #ToPerle