专栏：随着人工智能引擎的成熟，它们将被视为用户的真相来源，但每个公司、社会和政府对于“真相”是什么都有自己的看法。
ChatGPT 让世界看到了人工智能的力量，但随着政府意识到这些 LLM（学习语言模型）的影响力，他们将开始影响输出。 在开放、可审计和去中心化的计算网络上运行的法学硕士对于维护和运行不受最大公司和政府强制的公正平台至关重要。
ChatGPT 创造了最快突破 100 万用户的产品记录，虽然“谷歌之死”肯定被夸大了，但类似人工智能产品爆炸性增长的潜力表明了人们对能够快速、深思熟虑地回答问题的工具的兴趣。彻底。 像 ChatGPT 这样的法学硕士的后续迭代无疑会更加强大，但随着这种力量和影响力的出现，将会带来一连串的审查和争议。
随着这些人工智能引擎的成熟，它们将被视为用户的真相来源，但每个公司、社会和政府对于某些主题的“真相”是什么都有自己的看法。
人工智能对敏感问题的回答已经引起关注
ChatGPT 可以解释绿色能源的好处，但一些用户发现很难获得“碳基能源的重要性”的答案。 2020 年初，当福奇博士不建议戴口罩时，ChatGPT 会如何回答？ 到 2020 年底，当 CDC 强烈建议所有人佩戴口罩时，这个答案还会一样吗？ 在印度或巴基斯坦等话题更加激烈的国家，敏感性会变得更大，更不用说那些在极权主义政权下强制执行与其议程相一致的特定叙事的国家了。 我们已经看到美国政府有兴趣放大或压制 Twitter 上的某些话题，而单一的事实来源（如受欢迎的法学硕士）将对政府、政客甚至社区构成更大的威胁。
公司或组织如何才能管理有关特定答案的所有竞争需求？ 我们可以预期人工智能引擎将在一些国家被禁止，但在没有被禁止的地方，它肯定会受到监管要求的约束，这将削弱其可信度，并可能会缩小它可以解决的主题范围。
通过开源引擎和去中心化计算网络减轻人工智能偏见
减少外部影响的第一步是构建开源人工智能引擎，社区可以在其中透明地训练模型。 Bloom 和 EleutherAI 等几个项目已经在努力实现这一目标。 但培训只是开始； 无论输入如何，都会对输出进行审查，任何运行特定模型的组织都将受到外部压力。 应对这种压力的唯一方法是将人工智能引擎的实际运行去中心化，将其托管在一个开放的、全球分布的、去中心化的网络上，没有所有者或中心控制点。 当任何存储提供商都可以托管人工智能模型，并且任何计算提供商都可以处理可审核的查询时，用户就可以相信他们收到的答案没有隐藏的偏见。
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5小时前好消息是，实现这一目标的技术已经存在，但它将如何实施以及由谁实施？ 有些人甚至可能会发现未经审查版本的一些回应在道德上是有问题的。
我们应该鼓励法学硕士之间的竞争
未来可能会出现多个人工智能引擎竞相充当事实来源。 这种竞争是健康的，值得鼓励。 我们以前见过开源软件战胜了最大的公司：Linux 是领先的开源操作系统，由全球开发者社区构建，尽管微软拥有大量资源并且比 Windows 领先了十年。 开源社区可以在构建 AI LLM 模型方面取得同样的成功，但与构建/训练 AI 一样重要的是它的运行。
在 Fluence，我们相信，如果没有开源和去中心化的人工智能，我们就有被少数大公司和政府控制和影响的危险。 我们看到了去中心化计算的未来，它允许廉价、高性能、可审计和完全去中心化的云，将应用程序从中心化、封闭的云生态系统和寡头审查制度中解放出来，赋予我们所有人权力。
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Tom Trowbridge 是一位卓有成就的业务建设者和专注于 Web3 的企业家，也是 Fluence Labs 的联合创始人兼首席执行官，Fluence Labs 是一个机构级去中心化无服务器计算网络，可将计算从中心化云提供商中解放出来。 Tom 也是 Stronghold Digital挖矿（纳斯达克股票代码：SDIG）的董事会成员，以及多个领先的 web3项目的投资者。 此前，他是 Hedera Hashgraph (HBAR) 的创始成员兼总裁。 Tom 拥有耶鲁大学学士学位和哥伦比亚大学 MBA 学位，他的职业生涯始于贝尔斯登公司的电信和科技公司融资，之后加入一家位于波士顿的风险投资公司投资早期科技公司。 随后，他在高盛担任了四年副总裁，随后前往其他几家金融公司建立业务。
Fluence Labs 开发了一种机构级去中心化无服务器计算网络，可将计算从中心化云提供商中解放出来。 为了改善网络对中心化云计算的依赖，Fluence 提供低成本且可验证的计算（辅以原生去中心化协议），使应用程序构建速度更快、集成更容易且更安全，从而使开发人员能够专注于改进用户体验。 Fluence Labs 由 1KX 担任种子轮，Multicoin 领投了 A 轮融资，其他领先的 web3 投资者、天使投资人和 Protocol labs 和 Arweave 等项目也参与其中。
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