內容介紹
這段視頻討論了人工智慧與區塊鏈的交集，特別專注於 Hideera Hashgraph 技術。它探討了這項技術如何作為人工智慧應用的信任層，強調其在證明數據來源及增強人工智慧系統信任方面的潛在角色。對話突出了利用區塊鏈驗證人工智慧訓練數據完整性的重要性，解決與數據質量相關的問題，並確保值得信賴的人工智慧輸出。Hideera 的創始人 Mance Harmon 和 Lehman Bedd 在視頻中討論了這個領域的合作與未來發展。視頻還提到與 Nvidia 和 Intel 等公司的合作夥伴關係，概述了他們共同努力創造安全、高效的人工智慧解決方案。總體而言，它對 Hideera Hashgraph 和人工智慧如何融合以推動各行各業的創新，同時保持數據完整性和信任，展現了積極的前景。關鍵信息
- 人工智慧與區塊鏈技術，特別是Hideera Hashgraph的交集，對未來至關重要。
- 人工智能和區塊鏈都被視為具有影響力的技術，能夠相互促進並為人工智能創造一個“信任層”。
- Hideera 提供了一個可靠的環境，用於 AI 演算法，這在建立 AI 應用中的來源和管理中至關重要。
- 有關生成式人工智慧與惡意數據之間關係的討論，強調了訓練數據完整性的的重要性。
- Hashgraph 允許對數據進行不可變的記錄保存，透過驗證訓練過程來提升對 AI 輸出結果的信任。
- 人工智慧和區塊鏈領域的關鍵個體之間的合作可能會導致創新的應用，例如針對創作者的結構化全球平台。
時間軸分析
內容關鍵字
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Hideera是一種區塊鏈技術，位於人工智慧（AI）和機器學習（ML）的交集上。它為AI應用提供了一個信任層，這對於確保AI系統中的數據來源和治理至關重要。
AI 與區塊鏈的交匯點
人工智慧與區塊鏈的交集對於未來具有重要意義，能夠促進安全和可靠的人工智慧模型。 討論強調了Hideera Hashgraph與人工智慧技術之間的夥伴關係，並強調信任、數據準確性以及對全球的潛在影響。
哈希圖
Hashgraph 技術提供了一個分散式帳本，確保人工智慧訓練數據的不可變性和驗證，從而增強了對人工智慧輸出的信任。它解決了人工智慧模型中的來源和治理等問題。
生成式人工智慧
圍繞生成式人工智慧應用的擔憂包括惡意使用的風險，以及確保人工智慧系統從高質量數據中學習的挑戰。維護可靠數據在人工智慧訓練過程中的重要性得到了強調。
與人工智慧領導者的合作
在人工智慧領域的知名人物，包括山姆·阿爾曼和AR·拉曼，正進行合作，利用Hideera Hashgraph推進人工智慧應用。他們的討論集中在如何創意而有效地使用人工智慧工具，以應對代際挑戰。
相關問題與答案
Hideera 與人工智能和機器學習的交集是什麼？
Hideera 與人工智慧及機器學習的交匯非常重要，因為這兩者都是正在改變世界的獨立技術。
Hashgraph Hideera 如何為人工智慧提供信任層？
Hashgraph Hideera 通過其分佈式帳本技術為 AI 提供了一個信任層，確保 AI 模型及其訓練數據的可信來源。
Hashgraph和Hideera在人工智慧（AI）領域的一些早期應用是什麼？
Hashgraph 在人工智慧（AI）中的一些最早應用包括提供大型語言模型（LLMs）的來源，以及在 AI 訓練期間確保數據的完整性。
治理在人工智慧中扮演什麼樣的角色？
治理在人工智慧中是必不可少的，因為它涉及數據來源、問責制和人工智慧部署中的倫理考量等問題。
分散式帳本技術如何增強人工智慧？
分散式帳本技術通過提供透明且不可更改的數據和模型訓練過程記錄來增強人工智慧，從而提高了信任和可靠性。
人工智慧和區塊鏈技術結合可能會帶來哪些潛在影響？
人工智慧和區塊鏈的結合可能會在各個領域帶來進步，創造出一個更安全和高效的生態系統，同時消除中介。
在人工智慧的語境中，「來源」一詞是指什麼？
在人工智慧的背景下，“來源”指的是數據的可追溯性以及人工智慧模型訓練的歷史，確保數據的來源和完整性可以得到驗證。
人工智慧工具如何應對世代挑戰？
人工智慧工具能夠透過提供創新的解決方案來應對代際挑戰，這些解決方案利用數據分析和自動化來改善決策過程。
不良訓練數據對人工智慧有什麼影響？
不良的訓練數據會導致人工智慧模型的性能差或結果有偏見，這凸顯了嚴格的數據質量管理的必要性。
為什麼在人工智慧的訓練中需要人類監督？
人工監督在人工智慧訓練中是必要的，旨在審查和驗證人工智慧模型的決策過程，確保其符合倫理標準和社會規範。
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