Chainlink хочет решить проблему галлюцинаторных псевдорезультатов от приложений ИИ

Поделиться

Chainlink реализует новую стратегию для решения серьезной проблемы искусственного интеллекта: галлюцинирующих систем ИИ. Когда большие языковые модели неправильно интерпретируют данные или генерируют неверные новые данные, последствия могут быть дорогостоящими, особенно в сфере финансов. Вместо того чтобы полагаться на единственную модель ИИ, Chainlink теперь использует многомодельный подход, используя системы ИИ от OpenAI, Google и Anthropic.

Лоуренс МОРОНИ, консультант Chainlink и бывший руководитель направления ИИ в Google, объяснил, что использование нескольких моделей ИИ вместо одной снижает уровень ошибок. Каждая модель ИИ получает отдельный запрос на анализ одних и тех же финансовых данных. Система хранит проверенные данные в блокчейне, что делает их прозрачными, неизменяемыми и безопасными. Этот метод, основанный на консенсусе, предотвращает искажение финансовых данных дезинформацией и повышает надежность данных, генерируемых ИИ.

Подход Chainlink направлен на то, чтобы изменить ситуацию за счет сокращения ручной проверки данных и повышения финансовой точности. В ходе недавнего сотрудничества с ведущими финансовыми учреждениями, включая UBS, Franklin Templeton, Wellington Management, Vontobel и Sygnum Bank, Chainlink протестировала эту систему блокчейна на основе ИИ. Результаты оказались многообещающими: они продемонстрировали сокращение ошибок и неэффективности финансовых данных.

Изображение: freepik

Designed by Freepik

Это интересно

Похожие новости