babe ơi, bây giờ công nghệ AI ngày càng phổ biến, nhưng nhiều mô hình AI tổng quát thực sự không đủ dùng trong các ngành cụ thể.

Chẳng hạn, AI trong lĩnh vực tài chính cần phải dựa vào dữ liệu giao dịch trong ngành, hồ sơ tín dụng và các thông tin cụ thể khác để thực hiện đánh giá rủi ro.

Thực ra, để AI có thể làm tốt trong các lĩnh vực chuyên môn, dữ liệu chuyên ngành là yếu tố không thể tránh khỏi.

• Nó có thể làm cho mô hình AI chính xác hơn, không giống như mô hình tổng quát chỉ biết một chút về mọi thứ nhưng không chuyên sâu.

• Có thể giúp kết luận của mô hình dễ hiểu hơn, tiết kiệm chi phí hơn khi vận hành.

• Có thể khuyến khích nhiều người đóng góp dữ liệu, hình thành một vòng lặp tốt.

Chính vì dữ liệu chuyên nghiệp quan trọng như vậy, dự án @OpenledgerHQ đã xuất hiện, chuyên giúp tận dụng tốt những dữ liệu này.

Dữ liệu trong dự án là phi tập trung, không có trung tâm kiểm soát đơn lẻ.

Nó tập hợp dữ liệu chuyên môn từ nhiều nơi, kiểm tra chất lượng trước khi phân phối, rõ ràng dữ liệu thuộc về ai, đi đâu, không cần lo lắng bị mất hoặc bị thay đổi, để dữ liệu có thể được sử dụng một cách an toàn.

■Còn có cơ chế chứng minh nguồn gốc, là mã hóa.

• Nó có thể ghi lại ai đã đóng góp dữ liệu và tương ứng với đầu ra của mô hình AI, nhưng không thể thay đổi.

• Những người đóng góp dữ liệu như vậy có thể nhận được phần thưởng, họ sẽ sẵn sàng cung cấp dữ liệu tốt hơn.

• Kết quả do AI đưa ra cũng có thể tra cứu nguồn gốc, khiến người ta tin tưởng hơn.

Nói chung, OpenLedger dựa vào mạng dữ liệu và chứng minh nguồn gốc để phát huy giá trị của dữ liệu chuyên nghiệp, giúp mô hình AI chuyên nghiệp hơn, xây dựng một môi trường dữ liệu AI đáng tin cậy, hiệu quả và bền vững.
#OpenLedger KaitoAI