SON DAKİKA

Yapay Zeka

Vana, Kullanıcıların Verileri Üzerinde Eğitilen Yapay Zeka Modellerinden Bir Parça Sahip Olmalarına İzin Veriyor

“`html

Reddit ve Google’dan Tartışmalı Anlaşma

Şubat 2024’te, Reddit, platformda yer alan verileri yapay zeka modellerini eğitmek için kullanması amacıyla Google ile 60 milyon dolarlık bir anlaşma imzaladı. Ancak, bu süreçte kullanıcıların verilerinin satıldığına dair görüşmelerde kullanıcıların yer almadığı dikkat çekti.

Bu anlaşma, modern internetin gerçeğini gözler önüne seriyor: Büyük teknoloji şirketleri, çevrimiçi verilerimizin neredeyse tamamına sahip ve bu verilerle ne yapacaklarına kendileri karar veriyor. Sonuç olarak, birçok platform verilerini monetizasyon etme yöntemlerini benimsiyor ve bunu yapmanın en hızlı yolu, yapay zeka şirketlerine veri satışı yapmak.

Kullanıcı Verilerine Sahip Olmaya Dönüş

MIT’de bir sınıf projesi olarak başlayan Vana adlı merkeziyetsiz platform, kullanıcılara kendi verilerini yükleme ve nasıl kullanılacağına karar verme imkânı sunarak bu durumu tersine çevirmeyi hedefliyor. Vana, bireylerin verilerini içeren tamamen kullanıcıya ait bir ağ oluşturmuş durumda. Yapay zeka geliştiricileri, kullanıcılara yeni model önerilerinde bulunabiliyor ve eğer kullanıcılar bu verileri paylaşmaya razı olurlarsa, bu modellerde orantılı sahibi oluyorlar.

“Bu veriler, daha iyi yapay zeka sistemleri yaratmak için gerekli,” diyor Vana’nın kurucu ortağı Anna Kazlauskas. “Büyük teknoloji şirketlerinin elinde bulunan verileri daha iyi bir şekilde toplamak için merkeziyetsiz bir sistem oluşturduk; böylece kullanıcılar sonunda kendi mülkiyetlerini koruyabiliyor.”

Ekonomi ve Blockchain Arasındaki Geçiş

Kazlauskas, MIT’e ekonomik bir kariyer yapma hayaliyle geldi, ancak 2015’teki MIT Bitcoin kulübüne katılması, onu blockchain ve kripto para dünyasına yönlendirdi. O zamandan sonra Ethereum kripto para birimini madencilik yapmaya başladı ve hatta kampüsün çöp kutularını bilgisayar çipleri aramak için karıştırdı.

“Bu durum, bana bilgisayar bilimleri ve ağ oluşturma ile ilgili her şeye ilgi duymamı sağladı,” diyor Kazlauskas. “Bu, dağıtık sistemler ve bireylere ekonomik güç transferi, ayrıca yapay zeka ve ekonometrik çalışmalarla ilgili bir araştırma sürecine dönüştü.”

Kazlauskas, Harvard Üniversitesi’nden Art Abal ile tanıştı ve ikili, yapay zeka sistemleri için veri elde etmenin yeni yolları üzerinde çalışmaya karar verdi.

“Amacımız, daha fazla insanın bu yapay zeka sistemlerine katkıda bulunabileceği bir dağıtık ağ oluşturmak” diyor Kazlauskas.

Kullanıcı Verileri ile Eğitilen Modeller

Geçen yıl, bir makine öğrenimi mühendisi, Vana kullanıcı verilerini kullanarak Reddit gönderileri üreten bir yapay zeka modeli eğitme önerisi sundu. 140,000’den fazla Vana kullanıcısı, gönderileri, yorumları, mesajları ve daha fazlasını içeren Reddit verilerini katkıda bulundu. Kullanıcılar, modelin nasıl kullanılacağı konusunda koşulları belirlediler ve model oluşturulduktan sonra mülkiyetlerini korudular.

Vana, kullanıcıların katkıda bulunduğu verilerle sosyal medya platformlarından, uyku verileri gibi kaynaklardan gelen verileri kullanarak benzer girişimler gerçekleştirdi. Kullanıcılar, Spotify verileri, Reddit verileri ve moda verileri gibi çeşitli veri havuzları oluşturarak daha geniş yapay zeka uygulamaları geliştirmeye çalışıyorlar.

“Büyük teknoloji şirketlerinin yapamadığı şeyler, kullanıcıların birleşerek oluşturduğu veri havuzları sayesinde gerçekleşiyor,” diyor Kazlauskas. “Geliştiriciler esnek sağlık uygulamaları inşa edebiliyorlar; ne yediğiniz, nasıl uyuduğunuz ve nasıl egzersiz yaptığınız gibi kişiselleştirilmiş bilgilerle.”

Verilerin Değerini Artırmak

Vana, 1 milyondan fazla kullanıcıya ve 20’den fazla canlı veri DAO’suna sahip. Kullanıcılar, Vana sisteminde daha fazla veri havuzu önermeye devam ediyor. Kazlauskas, birçok havuzun bu yıl üretime geçeceğini belirtiyor.

“Veri havuzları, kullanıcılara ve yapay zeka gelişimine büyük katkılar sunma potansiyeline sahip,” diyor Kazlauskas. “Bugün, büyük teknoloji şirketleri, veri moats’ları oluşturmuş durumda; en iyi veri setleri kimseye açık değil.”

“Vana, bu sorunları çözmek için bir çözüm sunuyor ve böylece bireyler, yapay zekanın yükselişinden yararlanabiliyor,” diye ekliyor Kazlauskas. “Bu durum, tüm kullanıcıların yararlandığı bir kazan-kazan durumu oluşturuyor.”

“`

Düşüncenizi Paylaşın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

İlgili Teknoloji Haberleri

The economics of AI refer to the economic impact and implications of artificial intelligence technologies. Some key points to know about the economics of AI include: 1. Increased productivity: AI has the potential to significantly increase productivity by automating routine tasks and processes, freeing up human workers to focus on more complex and creative tasks. 2. Job displacement: While AI can create new job opportunities, it also has the potential to displace certain roles that can be automated. This can lead to job loss and require workers to acquire new skills to remain relevant in the workforce. 3. Cost savings: AI can help businesses reduce costs by streamlining operations, improving efficiency, and optimizing resource allocation. 4. Enhanced decision-making: AI can provide businesses with valuable insights and data analysis to make more informed and strategic decisions, leading to better outcomes and competitive advantage. 5. New revenue streams: AI technologies can enable businesses to develop new products and services, enter new markets, and create innovative business models that can generate additional revenue streams. 6. Ethical and societal considerations: The widespread adoption of AI raises ethical and societal concerns around issues such as privacy, bias, job displacement, and the potential for AI to exacerbate existing inequalities. 7. Regulatory challenges: Policymakers are grappling with how to regulate AI technologies to ensure they are used responsibly and ethically while also fostering innovation and economic growth. Overall, the economics of AI present both opportunities and challenges for businesses, workers, and society as a whole. It is important for stakeholders to carefully consider the implications of AI adoption and to develop strategies for maximizing the benefits while mitigating potential risks.