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人工智能与版权之争：去中心化AI的崛起
在大型语言模型的竞争中，OpenAI和Google的Gemini已成为领军力量。这些平台无疑已经改变了人工智能行业。然而，它们如何获取信息和管理数据集一直是一个持续的伦理问题。
版权争议与法律挑战
随着人工智能的快速普及，关于数据所有权、隐私和版权的担忧也随之增加。关键争议点在于使用受版权保护的材料来训练由大公司独家控制的集中式AI模型。Vanar Chain首席执行官Jawad Ashraf表示："AI公司正在未经许可或分享收益的情况下，利用创作者的劳动建立帝国。作家、艺术家和音乐家花费数年时间完善他们的技艺，却发现他们的作品被AI模型吸收，并在几秒钟内生成仿制品。"
这一问题已经引发了广泛的不满。2023年12月，《纽约时报》起诉OpenAI和微软，指控其侵犯版权和未经授权使用其知识产权。四个月后，美国六州的八家新闻出版商也对微软和OpenAI提起了版权侵权诉讼。
去中心化AI的解决方案
在Web3领域，项目方正倡导采用去中心化人工智能（deAI）作为传统公司开发大语言模型的替代方案。Kindred首席执行官Max Giammario解释道："DeAI利用区块链技术，通过创建更透明的AI系统来解决数据所有权和版权问题。它将AI模型的开发和控制分布在全球网络中，建立更公平的AI训练模式，尊重内容创作者的权利。DeAI还旨在为那些作品被用于AI训练的内容创作者提供公平的补偿机制，有可能解决与集中式AI模型相关的许多问题。"
技术挑战与未来发展
尽管DeAI具有巨大潜力，但它仍面临诸多挑战。Sapien.io联合创始人Trevor Koverko指出："集中式AI公司拥有大规模计算能力，而DeAI需要高效、分布式的网络来实现扩展。此外，集中式模型依赖于积累的数据集，而DeAI必须建立可靠的管道来获取、验证和公平补偿贡献者。"
O.XYZ创始人Ahmad Shadid补充道："在分布式账本上构建和运行AI系统可能很复杂，特别是在尝试大规模处理海量数据时。它还需要仔细监督，以保持AI的学习过程与社区伦理和目标一致。"
公众教育与采用障碍
为了进一步推进其使命，DeAI需要提高公众意识，触及Web3用户和圈外人士。Space ID业务发展总监Harrison Seletsky表示："主要障碍是缺乏教育。大多数用户不知道数据来自哪里，如何分析以及由谁控制。许多人甚至没有意识到AI与人类一样存在偏见。在理解去中心化AI模型的优势之前，需要教育普通人了解这些问题。"
随着教育和可访问性挑战的解决，DeAI广泛采用的途径取决于建立监管清晰度和建立公众信任。Koverko强调："没有明确的框架，DeAI项目可能会因法律不确定性而被边缘化，而集中式参与者则会推动有利于其主导地位的政策。克服这些挑战意味着改进我们的技术，证明现实世界的价值，并建立推动开放、民主化AI的运动。"
未来展望
最终，围绕AI模型的版权争议需要范式转变，重点关注尊重知识产权和促进更民主的AI生态系统——无论DeAI的最终影响如何。随着AI在全球的影响力日益增强，其与区块链的融合有望改变这两个领域，为加密创新和投资创造新的途径。
