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Todas las industrias dependen más de la IA para apoyar las operaciones diarias. Incluso en el espacio criptográfico, la IA ha sido un conductor para la adopción. Sin embargo, debajo de la superficie, la mecánica que alimenta una IA es severamente defectuosa, creando sesgo y discriminación en su toma de decisiones. Dejados desatendidos, esto limitará el potencial de la tecnología y socavará su propósito en los mercados clave.
Resumen
- La acción regulatoria sobre la IA ética se ha estancado, dejando a la industria el abastecimiento de datos, la anotación y la equidad de la autopolla.
- El etiquetado de datos descentralizado basado en blockchain ofrece transparencia y compensación justa, especialmente para contribuyentes subrepresentados y economías emergentes.
- Los pagos de stablecoin garantizan recompensas equitativas a nivel mundial, transformando la anotación de datos en un flujo de ingresos viable capaz de rivalizar con los salarios vivos locales.
- En la carrera armamentista de AI, mejores datos significa un mejor rendimiento, y la descentralización convierte la diversidad de una obligación moral en una ventaja competitiva.
La solución a este desafío se encuentra en la cadena de bloques. Aprovechar la misma tecnología descentralizada que permite una mayor transparencia en las transacciones también puede permitir una mayor justicia en cómo se construye la IA y funciona.
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La fuente de sesgo
El sesgo de AI proviene de los datos subyacentes que se utilizan para informar la tecnología. Estos datos, que pueden incluir todo, desde clips de audio hasta contenido escrito, deben ser “etiquetados” para que la IA comprenda y procese la información. Sin embargo, los estudios han demostrado que hasta el 38% de los datos podrían contener sesgos que pueden reforzar los estereotipos basados en género o raza.
Investigaciones más recientes continúan confirmando el problema. Por ejemplo, un estudio de 2024 de modelos de reconocimiento de expresión facial encontró que Enojo fue mal clasificado como Asco 2.1 veces más a menudo en hembras negras que en hembras blancas. Además, una revisión de referencia NIST 2019 determinó que muchos algoritmos comerciales de reconocimiento facial identificaron de manera inexacta las caras negras o asiáticas de 10 a 100 veces más frecuentes que las caras blancas, lo que resalta cómo los conjuntos de datos sesgados conducen a tasas de error desproporcionadamente más altas para grupos subrepresentados.
Es aquí donde las discusiones sobre ‘éticamente’ usando AI a menudo salen a la luz. Desafortunadamente, este tema se está deprimiendo a través de la regulación y la creencia percibida de que un enfoque ético para la IA limitará la rentabilidad. En última instancia, esto significa que es poco probable que los datos de IA éticamente obtengan datos de los gobiernos en el corto plazo. El sector tiene que vigilarse si espera establecer una confiabilidad de larga data.
Descentralizar el abastecimiento de datos
Superar el sesgo de IA requiere obtener ‘datos fronterizos’: diversos conjuntos de datos de alta calidad creados por individuos reales de comunidades subrepresentadas, lo que puede capturar los matices que los conjuntos de datos heredados se pierden consistentemente. Al involucrar a los contribuyentes de diversos entornos, los conjuntos de datos resultantes se vuelven no solo más inclusivos sino también más precisos. Blockchain ofrece una herramienta poderosa para avanzar en este enfoque.
La integración de blockchain en un proceso de anotación de datos descentralizado ayuda a habilitar y validar una compensación justa para los contribuyentes. Aporta una trazabilidad total a cada entrada de datos, lo que permite una atribución clara, una mejor supervisión de los flujos de datos y controles más estrictos basados en la sensibilidad de un proyecto determinado. Esta transparencia garantiza que los datos sean de origen ético, auditable y alineados con los estándares regulatorios, abordando problemas de explotación de larga data, inconsistencia y opacidad en las tuberías de datos de IA tradicionales.
Creación de oportunidades
La oportunidad va más allá de la justicia, ya que el etiquetado basado en Blockchain también crea un potencial de crecimiento poderoso para las economías emergentes. Para 2028, se espera que el mercado global de anotación de datos alcance los $ 8.22 mil millones. Sin embargo, incluso esto puede subestimar el verdadero potencial del sector, dada la rápida proliferación de las tecnologías de IA, el rendimiento decepcionante de los datos de entrenamiento sintético y la creciente demanda de datos de entrenamiento de alta calidad. Para los primeros usuarios, particularmente en regiones con infraestructura existente limitada, esto presenta una rara oportunidad de dar forma a una capa crítica de la economía de la IA mientras genera rendimientos económicos significativos.
Los debates continúan enfureciendo sobre el robo de empleos de la IA de los trabajadores humanos, y algunos especulan que se podrían perder hasta 800 millones de empleos. Al mismo tiempo, las empresas priorizarán cada vez más conjuntos de datos robustos para garantizar que las herramientas de IA superan a los empleados humanos, creando un nuevo espacio para que las personas obtengan ingresos a través del etiquetado de datos y permitan el aumento de nuevas potencias regionales en este sector de servicios.
Un regreso estable
El uso de la cadena de bloques en el etiquetado de IA va más allá de la transparencia de pago. Aprovechar un activo consistente, como un stablecoin, significa que los usuarios serán bastante compensados independientemente de su ubicación.
Con demasiada frecuencia, se han subcontratado los roles intensivos manuales a los mercados emergentes, y las empresas se socavan entre sí para recibir negocios. Si bien los procesos heredados pueden contener sectores establecidos como la fabricación y la agricultura, el paisaje emergente del etiquetado de IA no necesita ser víctima de esta práctica injusta. Un sistema de pago de Stablecoin, en última instancia, significa igualdad en los mercados, empoderando las economías emergentes con un flujo de ingresos que puede rivalizar con su salario digno nacional.
Rentable y equitativo
Aquellos con los mejores datos tendrán la mejor IA. Así como los mercados financieros una vez compitieron en el milisegundo por conexiones a Internet más rápidas, donde incluso pequeñas demoras se tradujeron en millones en ganancias o pérdidas, AI ahora depende de la calidad de sus datos de capacitación. Incluso las mejoras modestas en la precisión pueden impulsar el rendimiento masivo y las ventajas económicas a escala, lo que hace que diversos conjuntos de datos descentralizados el próximo campo de batalla crítico en la cadena de suministro de IA. Los datos son donde la convergencia de Web2 y Web3 puede tener uno de sus impactos más grandes e inmediatos, no a través del desplazamiento de sistemas heredados, sino complementándolos y mejorándolos.
No se espera que Web3 reemplace Web2, pero tenga éxito, debe adoptar completamente la integración con la infraestructura existente. La tecnología Blockchain ofrece una potente capa para mejorar la transparencia de los datos, la trazabilidad y la atribución, asegurando no solo la calidad de los datos sino también una compensación justa para aquellos que contribuyen a su creación. Es una idea errónea común que un negocio dirigido por ética también no puede ser rentable. En la carrera de IA de hoy, la demanda de datos mejores y más representativos crea un imperativo comercial para obtener de diversas comunidades de todo el mundo. La diversidad ya no es una casilla de verificación; Es una ventaja competitiva.
Incluso a medida que la legislación se retrasa o deprime la ética en la IA, la industria tiene la oportunidad de establecer sus propios estándares. Con los datos fronterizos en el núcleo, las compañías de IA no solo pueden garantizar la equidad y el cumplimiento, sino también desbloquear nuevas oportunidades económicas para las comunidades, contribuyendo al futuro de las tecnologías inteligentes.
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Johanna cabildo
Johanna cabildo es el CEO de Data Guardians Network (D-GN), que aporta una experiencia dinámica en la inversión de Web3, la adopción temprana de NFT y la consultoría para empresas tecnológicas emergentes. Anteriormente, Johanna dirigió proyectos de IA Enterprise en Dropproup para los principales clientes, incluidos el gobierno saudí, Saudi Aramco y Cisco, que ofrece innovación de vanguardia a iniciativas reconocidas a nivel mundial. Con raíces en tecnología, diseño, comercio criptográfico y consultoría estratégica, Johanna es una constructor autodidacta impulsada por la curiosidad y la pasión por crear impacto. Ella se dedica a construir rampas de entrada reales en tecnología avanzada para que cualquiera, en cualquier lugar, pueda participar y poseer una pieza del futuro. En D-GN, se enfoca en redefinir cómo la privacidad, la IA y las tecnologías descentralizadas pueden trabajar juntas para desbloquear tanto el empoderamiento individual como las nuevas oportunidades económicas en la economía digital.