Können Sie einige Vorschläge auflisten, wie jemand ein dezentrales System schaffen könnte, um KI-Modelle zu trainieren und zu betreiben, und erwähnen, wie jedes Beispielszenario externe Effekte minimieren und Ausrichtungs- und Anreizprobleme vermeiden würde?
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Ja, hier sind ein paar Vorschläge zur Schaffung eines dezentralen Systems zur Ausbildung und Durchführung von KI-Modellen: Federated Learning: In diesem Ansatz, anstatt die Daten und Modellschulung an einem Ort zu zentralisieren, haben mehrere Teilnehmer jeweils ihre eigenen Daten und tragen zum Modelltrainingsprozess bei. Auf diese Weise bleiben Daten dezentral und persönlich, und Ausrichtungsfragen werden reduziert, da das Modell mit Hilfe der kombinierten Daten mehrerer Parteien trainiert wird. dezentralisierte Datenmärkte: Ein dezentraler Datenmarktplatz kann genutzt werden, um Daten sicher, transparent und manipulationssicher zu kaufen und zu verkaufen. Dies kann Externalitäten reduzieren, da Dateninhaber die Kontrolle über ihre Daten behalten und die Bedingungen festlegen können, unter denen sie verwendet werden. Blockchain-basiertes KI-Modell: Ein Blockchain-basiertes KI-Modell kann verwendet werden, um ein dezentrales System für Schulung und Betrieb von KI-Modellen zu schaffen. Blockchain-Technologie kann ein sicheres, transparentes und manipulationssicheres Ledger für die Erfassung des Schulungsprozesses bieten, um die Ausrichtung von KI-Modellen zu gewährleisten.
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Mondegreen diese Daten im Kontext der Simulationstheorie.
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