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常見問題

機器智能的生產如今幾乎完全依賴一套基準測試系統,在這個系統中,機器學習模型被訓練為在狹義定義的監督式問題上取得良好表現。雖然這套系統在推動這些特定問題的效能方面表現良好,但在引入市場本可令其發揮更大優勢的情況下,這種機制卻顯得薄弱。例如,智能正日益擺脫特定目標的束縛,並成為一種從數據中高成本開採、具貨幣價值、可轉移且普遍有用的商品。以監督式目標衡量其生產,並不會直接獎勵這種商品本身,反而令整個領域逐漸收斂到狹窄的專門化方向。此外,這些目標(通常以像準確率這類單一維度指標來衡量)沒有足夠的解析度去獎勵利基或傳統系統,因此目前並非最先進的事物便會流失。最終,多元智能系統的擴散受限於這樣的需要:必須訓練大型單體模型,才能在贏家通吃的競爭中勝出。獨立工程師無法直接將其工作變現,結果便是中心化,只有少數大型企業掌控取得最佳人工智能的途徑。

一種新商品需要一種新型市場。本文提出一個框架,在其中機器智能由其他智能系統來衡量。無論模型訓練所用的是甚麼主觀任務或數據集,模型都會按其資訊產出進行排名。透過改變衡量機器智能的基礎,市場便可獎勵那些適用於更廣泛目標集合的智能,傳統系統也可憑藉其獨特價值變現,而規模較小且更多元的系統則能在解析度高得多的獎勵格局中找到利基。解決方案是一個由電腦組成的網絡,它們透過互聯網以點對點 (P2P) 的方式持續、非同步地共享表徵。所構建的市場使用數碼分類帳來記錄排名,並以去中心化的方式向各個對等節點提供激勵。這條鏈衡量信任,使對等節點若不向大多數提供價值,便難以獲得獎勵。研究人員可以直接將機器智能工作變現,而消費者亦可以直接購買它。