Większość modeli AI dzisiaj uczy się na "anonimowych" danych, zasadniczo na wszystkim, co mogą znaleźć w sieci. Gdy AI zaczyna podejmować większe decyzje, takie jak diagnozowanie pacjenta w szpitalu czy prowadzenie samochodu autonomicznego, nie możemy sobie pozwolić, aby te dane były "tajemnicą". Jeśli dane są złe (to, co eksperci nazywają "zatruciem danych"), decyzje AI stają się niebezpieczne. 𝐇𝐨𝐰 𝐏𝐞𝐫𝐥𝐞 𝐋𝐚𝐛𝐬 𝐅𝐢𝐱𝐞𝐬 𝐈𝐭 Myśl o @PerleLabs jako o cyfrowym notariuszu dla danych AI. Zamiast używać przypadkowych tłumów do etykietowania danych, korzystają z weryfikowanych ekspertów (takich jak prawdziwi lekarze czy prawnicy). 𝐇𝐞𝐫𝐞 𝐢𝐬 𝐡𝐨𝐰 𝐢𝐭 𝐰𝐨𝐫𝐤𝐬 𝐢𝐧 𝐭𝐡𝐫𝐞𝐞 𝐬𝐢𝐦𝐩𝐥𝐞 𝐬𝐭𝐞𝐩𝐬: 𝗘𝘅𝗽𝗲𝗿𝘁 𝗧𝗲𝗮𝗰𝗵𝗲𝗿𝘀: Tylko osoby, które naprawdę znają temat, mogą uczyć AI. Radiolog sprawdza obrazy medyczne, a nie przypadkowa osoba z smartfonem. 𝗧𝗵𝗲 𝗨𝗻𝗰𝗵𝗮𝗻𝗴𝗲𝗮𝗯𝗹𝗲 𝗥𝗲𝗰𝗲𝗶𝗽𝘁: Za każdym razem, gdy ekspert pomaga AI, ta akcja jest rejestrowana na blockchainie. Tworzy to trwały, "niezłamalny" zapis, dzięki któremu firma może udowodnić, kto dokładnie szkolił ich AI i skąd pochodziły informacje. 𝗥𝗲𝗽𝘂𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗠𝗮𝘁𝘁𝗲𝗿𝘀: Jeśli ekspert konsekwentnie dostarcza świetne informacje, buduje cyfrowe "CV" na platformie, które przynosi mu więcej nagród. To zapewnia, że jakość zawsze jest ważniejsza od szybkości. 𝐖𝐡𝐲 𝐃𝐨𝐞𝐬 𝐓𝐡𝐢𝐬 𝐌𝐚𝐭𝐭𝐞𝐫? W niedalekiej przyszłości, gdy AI pomoże sędziemu lub chirurgowi, nie będziemy musieli tylko "ufać" maszynie. Dzięki Perle Labs możemy spojrzeć na "paragony", aby zobaczyć, że AI było szkolone przez najlepszych ludzkich ekspertów na świecie. @PerleLabs #PerleAI #ToPerle