Variant Fund: 加密世界如何塑造更有品味的 AI 模型?

變種基金
2024-05-09 12:44:31
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具有品味的模型擁有大量(且不斷增長的)潛在市場。

原文標題:AI Models with Taste

原文作者:Alana Levin,Variant Fund

原文編譯:深潮 TechFlow

在過去兩年裡,新的AI模型層出不窮。這些AI模型能夠完成許多類型的任務------從查找資訊和回答問題,到提供客戶支持、校對文檔、生成內容等。

許多這樣的任務是客觀的,有明確的優化功能:找到正確的答案,識別最相關的資訊,檢測任何錯誤或異常等。

但也有一些模型的輸出結果極為主觀,比如製作"優秀"的藝術作品或開發"有趣"的視頻。我稱這些為"具有品味的模型"。基於品味的模型往往更難優化,因為它們是集體與個體決定的混合體;沒有明顯的答案或輸出。因此,頻繁的反饋對於幫助模型了解最新的文化偏好尤為寶貴。

如今,大致有兩種方式可以培養模型的"品味":

  1. 基於用戶生成的內容/數據(如Twitter或Reddit的提要),這在理論上可以揭示人類關注的最新動向(從而充當品味的代表)。

  2. 利用人類"品味制定者"社區來幫助模型圍繞他們的偏好進行主動訓練。

第一種方法存在許多不理想的情況。數據可能是孤立的(例如Reddit關閉其API)或引入了偏見(例如,只共享部分數據)。模型也可能過度適應特定平台的算法,尤其是如果它的數據來源選擇有限。這可能聽起來不重要,直到人們開始想像基於Twitter熱門內容生成的大量新媒體。這並不理想。

後一種方法,一個由人類提供反饋的網絡,避免了上述許多風險。可能仍然會有偏差,但僅在於它包括了選擇加入幫助訓練模型的社區成員的偏好。因此,關鍵在於確保這些社區成員,即制定"品味"的人,與模型真正培養出好品味息息相關。

加密軌道可以幫助促進這種一致性。在模型中提供所有權/給予參與成員模型輸出的經濟利益,可以激勵他們真正參與。加密貨幣還使得參與變得更開放和容易:世界上任何地方的任何人都可以貢獻,只要他們擁有鏈上錢包和網絡連接。

一個值得注意的例子是Botto項目。Botto是一個自治藝術家,$BOTTO代幣持有者有能力幫助每週訓練模型。訓練很簡單:參與者對各種圖片進行投贊成或反對票,Botto從成員的偏好中學習。一週結束時,最受歡迎的作品會被拍賣,而那週幫助訓練Botto的參與者將獲得報酬。

藝術只是具有品味模型的一個類別。其他可能包括電影、電視、其他形式的故事講述(小說、短篇小說)、喜劇和廣告/品牌活動。即使是幾年前,這些具有品味的模型也是不可能的。這些工具表現力較差,速度較慢,無法可靠地指望模型產生有凝聚力的或(在視頻的情況)逼真的輸出。只有今天,這些才變得可能。

重要的是,具有品味的模型擁有大量(且不斷增長的)潛在市場。藝術是一個價值數十億美元的市場。線上消費的內容每年佔據了數萬億小時的注意力。如果人們已經打算在這些娛樂形式上花時間和金錢,那麼讓他們在生產中擁有一定的份額似乎是合理的,這不僅會創造一個更積極的用戶基礎,還會創造一個滿意度更高的用戶基礎。想像一下,在奧斯卡最佳影片獎中,主要的參與者是幫助訓練並開發故事情節的觀眾,或者為社區創作的電影設立一個全新的獎項,那會非常酷。

我認為這是創造一種新的內容類別,而不是取代現有的創作。這類似於智能手機和Instagram使每個人都能成為攝影師,這些新技術的存在並沒有消除實際攝影師的工作,實際上,可能反而讓更多人欣賞攝影師的工作。具有品味的模型也是一樣:它們通過利用新技術,這裡指的是用於消費者所有權和經濟對接的加密軌道,創造了一種新的參與形式,從而擴展了上述每個類別。

在過去幾年中,我們已經看到了數千種新模型的出現。接下來的幾年可能還會有數百萬(甚至更多)的新模型出現,至少有一些模型應該努力以新的方式吸引利益相關者,從更大的開放性和可及性,到嘗試激勵措施的新型所有權結構。有品位的模型是特別適合這種創新的領域,但它們不可能是最後一個。

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