“Розкриття: Погляди та думки, висловлені тут, належать виключно автору і не представляють поглядів та думок редакції Crypto.News. Коли генератор зображень OpenAI дебютував з можливістю імітувати знаковий стиль анімації Studio Ghibli, шанувальники були приголомшені. Але справжній шок був не просто точним результатом – це було одкровенням, що Гіблі”, – Напишіть: www.crypto.news
Розкриття: Погляди та думки, висловлені тут, належать виключно автору і не представляють поглядів та думок редакції Crypto.News.
Коли генератор зображень OpenAI дебютував з можливістю імітувати знаковий стиль анімації Studio Ghibli, шанувальники були приголомшені. Але справжній шок був не просто точним результатом – це було одкровенням, що робота Гіблі, як і незліченна кількість інших, ймовірно, була вискоблювала для навчання моделі без дозволу чи компенсації. Спадщина улюбленої студії, побудована протягом десятиліть, була вжита машинами та плюнула на розваги.
Це не поодинокий випадок. Найпотужніші у світі моделі AI – від чатгпта до Міджурні – проходили підготовку до неконсентованих даних мільярдів. У той час як AI приносить величезні переваги, від медичних проривів до автоматизованої продуктивності, він також спокійно побудував імперію щодо експлуатаційних фундаментів. Ці системи не є нейтральними. Вони відображають культури, припущення та упередження, вбудовані в дані, які вони споживають.
Настав час назвати те, що ми всі: неоплачені творці даних. Незалежно від того, чи розміщуєте ви фотографію, пишете підпис або позначаєте набір даних для завдання машинного навчання, ви годуєте майбутнє ШІ. У 2025 році ми запитали: Хто приносить користь? А хто залишається позаду?
Брудні дані Big Tech Secret
З самого початку найпотужніші моделі AI годувались шляхом вискоблювання масивних прорізів Інтернету. Будь то книги, форуми, код, зображення, всі були вживались без кредиту чи згоди. Ваші твіти, публікації Reddit, відеоролики на YouTube, коментарі в блозі та навіть творча робота стали навчальними кормом для багатомільярдних платформ.
Юридичні дії починають наздогнати. New York Times подає позов на OpenAI за порушення авторських прав. Getty Images взяла стабільність AI до суду. Художники та кодери стали більш нервовими і об’єднуються, щоб вимагати справедливого лікування. Але роками ці компанії працювали безкарно – перетворюючи колективний інтелект Інтернету в продукт, з якого можна отримати прибуток.
Ця економіка видобутку невидима для більшості, але її вплив є глибоким. Компанії AI продають підписки, збирають мільярди та домінують на ринках – в той час як громадськість, знання яких підживлюють ці системи, нічого не отримує взамін.
Культура клонована, не створена
Пишний факт, який слід пам’ятати, полягає в тому, що AI не створює. Це імітує – і часто це імітує погано. Коли модель генерує картину, вірш чи заголовок, це не створює щось нове. Це реміксування фрагментів існуючої людської роботи – зіткнувся з контексту, нюансів та сенсу.
Гірше, він має звичку повторювати наші найгірші риси. Системи AI успадковують упередженість, культурні припущення та мовні моделі з даних, на яких вони навчаються. Результат? Стереотипи посилюються на макс. Маргіналізовані голоси миттєво стерті. Машини папугують перспективи потужних чи найбільш послідовних.
Без навмисної різноманітності в навчанні ШІ, ми ризикуємо майбутнім, де інтелект визначається кількома. Ось чому макіяж, хто тренує AI, має значення як ніколи.
Зростання творця даних
У цій новій цифровій економіці творці даних не будуть просто споживачами чи користувачами – це будівельники. Від маркування зображень та анотації тексту до модеруючих наборів даних або генерування структурованих розумінь, повсякденні люди стають важливими для інфраструктури машинного навчання.
І це не може бути просто технічною зміною. Це повинно бути економічним. Уявіть децентралізовані платформи даних, де учасники платять за свій час, майстерність та знання. Будь то через StableCoins, жетони чи Fiat, люди могли заробити безпосередньо за те, що він допомагає навчати AI. Це створює новий вид ринку праці, один нескінченно гнучкіший, глобальний та відкритий для всіх, хто має смартфон та вільний час.
Для громад, що історично виключаються з можливостей – сільських робітників, біженців, небанківських – каналів може бути життєвим шляхом. Завдяки мінімальному обладнанню та основним цифровим доступом, вони можуть брати участь та підвищення кваліфікації в одній з найбільш швидко зростаючих галузей на Землі.
Децентралізований інтелект – це глобальний імператив
Щоб зробити цю роботу, нам потрібно переосмислити, як АІ пройде навчання. Найкраще рішення? Децентралізована мережа, де громади контролюють майбутнє інтелекту.
Ось як це може працювати: підприємства надсилають дані на розподілену платформу. Глобальна мережа анотаторів – індивідуалів, що працюють на власну користь, – виконують такі завдання, як маркування, тегування, створення або вдосконалення наборів даних. Ці набори даних можуть охоплювати синхронізацію губ, аудіо набори даних, створення наборів даних дорожнього знака або простих анотацій. Гемфіковані системи підвищують взаємодію та якість, перетворення роботи даних на конкурентні проблеми. Громада керує собою, дотримуючись стандартів та голосуючи за великі рішення, тоді як учасники нарощують репутацію та заробляють нагороди.
Модель є ефективною, прозорою та, що найголовніше, всеосяжною. І з відстеженням блокчейн, підприємства можуть перевірити якість та джерело даних, за які вони платять. Це створює цикл із закритою вартістю: компанії отримують необхідні дані про навчання, а люди отримують оплату за надану інтелект.
Йдеться не лише про те, щоб порушити великі технології – це створення нового типу інтелекту: децентралізованого, демократичного та різноманітного. Важливо, ми також тримаємо людину в петлі.
Порушення монополії означає відновлення системи
Монополія Big Tech на AI не просто економічна – це ідеологічно. Ці корпорації вирішують, які дані підраховують, хто навчається моделі, а голоси яких мають значення в майбутньому машинного інтелекту.
Але децентралізовані альтернативи змінюють гру. Вони розподіляють потужність. Вони запрошують участь. Вони повертають цінність тим, хто її генерує. І вони кидають виклик видобувним нормам, які визначили останнє десятиліття цифрового зростання.
Найкращий AI не надходить з найбільших наборів даних, але з найрізноманітніших, етичних та навмисних. Це майбутнє не просто можливо. Це вже будується.
Майбутнє, яке ми вирішимо тренуватися
Уявіть це: молодий чоловік у віддаленому селі, що не має нічого, крім смартфона секонд-хенду та безкоштовного Wi-Fi. Він приєднується до глобальної мережі, яка платить йому, щоб допомогти навчати AI. Він відкриває цифровий гаманець безкоштовно – його перший банківський рахунок. Кожне завдання, яке він виконує, – розбиття зображень, перевірки наборів даних – вкладає гроші в своєму гаманці. Він купує їжу. Він сплачує шкільні збори за свою молодшу сестру. Вперше він має агентство у світовій економіці.
Це не наукова фантастика. Це майбутнє, яке ми можемо вибрати.
Отже, ось дзвінок: якщо ви будуєте, дизайн з людьми в центрі. Якщо ви інвестуєте, назад децентралізований інтелект. Якщо ви використовуєте AI, запитайте: хто навчив цю модель – і чи платили вони?
Ми вже не просто користувачі технологій. Ми – тренери завтрашнього інтелекту. Якщо ми хочемо, щоб AI відобразив нас, то ми повинні повернути дзеркало.
Йоганна Кабільдо
Йоганна Роуз Кабільдо є засновником та генеральним директором мережі Data Guardians (D-GN), децентралізованою платформою, що робить AI доступним завдяки навчанню даних, орієнтованим на громаду. Раніше вона керувала проектами AI Enterprise в Dropgroup для уряду Саудівської Аравії, Саудівської Арамко та Сіско, що здійснює передові інновації. Маючи досвід у галузі технологій, дизайну та криптовалют, Йоганна-це безперервний будівельник самоучки, орієнтований на перетворення цікавості в вплив. Її місія полягає в тому, щоб створити реальні на рампах в техніку, щоб будь-хто, будь-де, може сприяти та володіти частиною майбутнього.