ChatGPT säger att realtidsdata från web3, dePIN-källor skulle optimera dess potential

• AI-språkmodellen av OpenAI säger att den inte har några nyheter utöver sin gräns för träningsdata från september 2021
• ChatGPT sa att det skulle dra nytta av Web3-belöningar med tillgång till "stora mängder data."
• Dr. Xinxin Fan säger att det skulle revolutionera AI-språkmodellen att hämta realtidsdata, såsom väder, aktiekurser och de senaste nyheterna.

Att kombinera AI-språkmodeller med decentraliserad och realtidsdata blir allt viktigare inom artificiell intelligens och blockchain-teknik. Ett av de mest framträdande exemplen på detta är ChatGPT, ett avancerat konversations-AI-system som har uppnått toppmoderna resultat i naturliga språkbehandlingsuppgifter.

Även om ChatGPT redan har gjort betydande vågor i teknikvärlden, fortsätter samtalet kring dess potential att utvecklas. Specifikt finns det ett växande intresse för hur Web3 ytterligare kan förbättra ChatGPT:s kapacitet genom att ge tillgång till mer exakta och pålitliga datakällor genom Web3-belöningar.

Enligt IoTeX medgrundare och chef för Blockchain Research Dr. Xinxin Fan, expert på kryptografi, ingenjörsvetenskap, AI/ML och cybersäkerhet, begränsar bristen på realtidsdata ChatGPT:s noggrannhet och konsistens av den data som den för närvarande tar emot från olika källor.

"Att dra realtidsdata från smarta enheter och blockkedjetekniker kan uppmuntra samhällen att samla pålitlig och korrekt information för ChatGPT i utbyte mot krypto, NFT och andra Web3-belöningar," sa Fan. "Traditionellt är IoT-data centraliserad och samlad in för affärsändamål, vilket innebär att ChatGPT inte kunde dra direkt nytta av det."

ChatGPT bekräftade att den inte har tillgång till realtidsdata. "Som en AI-språkmodell kan jag inte få tillgång till information och nyheter i realtid utöver min gräns för träningsdata från september 2021."

Fan upprepade att blockchain och andra avancerade Web3-teknologier, såsom W3bstream, har potential att uppmuntra samhällen att samla in mer tillförlitliga och korrekta realtids- och verkliga data för ChatGPT.

Web3-belöningar Mer pålitlig data i utbyte tack vare rew

W3bstream kan ses som ett maskinorkestreringslager byggt på en blockchain som kan organisera och koordinera en uppsättning maskiner för att slutföra en specifik uppgift, vilket gör det möjligt för användare att samla in data från olika källor, inklusive pålitliga smarta enheter anslutna till internet.

Genom att använda W3bstream och annan blockchain-teknik för smarta enheter och sensorer, W3bstream och andra IoTeX-teknologier, kan ChatGPT förbättra sin datakvalitet och förbättra sina maskininlärningsmodeller, vilket leder till bättre svar på användarfrågor.

ChatGPT sa: "För det första kan Web3-belöningar ge den tillgång till en stor mängd data i realtid. ChatGPT skulle kunna använda data för att kontinuerligt träna och förbättra dess prestanda och anpassa modellen till individuella användares behov och preferenser.”

Och "för det andra", tillade den, "genom att ge användare Web3-belöningar i utbyte mot deras data, kan ChatGPT potentiellt uppmuntra användare att tillhandahålla mer högkvalitativ och relevant data, vilket skulle förbättra kvaliteten och noggrannheten i modellens svar."

ChatGPT:s ytterligare överväganden

På frågan om vad W3bstream skulle kunna göra för ChatGPT, höll AI-språkmodellen Dr. Fan överens om att "realtidsdatakapacitet kan förbättra ChatGPTs effektivitet och precision avsevärt."

OpenAIs applikation sa, "använder för närvarande en stor kunskapsbas och inferenssystem för att svara på användarfrågor baserat på en enorm mängd data som samlats in från olika källor. Men exaktheten och konsistensen av uppgifterna begränsas av kvaliteten på uppgifterna från en enda sanningskälla. Att använda W3bstream för att samla in data från flera källor gör datan mer pålitlig och korrekt."

"Dessutom kan W3bstream hjälpa ChatGPT att komma åt data som inte är lättillgängliga eller svåråtkomliga. Sammantaget kan detta leda till ett kraftfullare konversations-AI-system som utbildats med mer exakta, konsekventa och pålitliga datakällor”, tillade den.

"Med stor makt kommer ännu större ansvar", sa ChatGPT. "Web3:s tillförlitliga transparens och granskning genom distribuerade redovisningar är den perfekta lösningen för att ta itu med problem kring skadligt, falskt, opartiskt eller orättvist innehåll som genereras av språkmodeller som ChatGPT. Decentraliserade beräkningsnätverk kan också underlätta beräkningskraven för förträning eller finjustering av dessa modeller."

Revolutionerande AI

Integrationen av ChatGPT och decentraliserade och öppen källkodsteknologier har potentialen att revolutionera AI genom att möjliggöra utvecklingen av avancerade decentraliserade AI-applikationer.

Dr. Fan delade ett exempel: "ChatGPT skulle kunna använda den här avancerade tekniken för att få mer exakt miljödata för en viss geografisk region. ChatGPT kan till exempel använda väderdata i realtid för att ge mer exakt och uppdaterad information. Ändå är det bara W3bstream som för närvarande gör det möjligt på ett tillförlitligt, säkert, skalbart och integritetsbevarande sätt.”

ChatGPT:s språkgenereringsmöjligheter och W3bstreams decentraliserade infrastruktur kan användas för att bygga säkra och privata chatbots som kan kommunicera med smarta enheter och utföra uppgifter som att kontrollera smarta hushållsapparater och övervaka hälsodata som användare också kan tjäna pengar på via Web3.

Dessutom möjliggör den decentraliserade karaktären hos W3bstream säkert och privat datautbyte mellan anslutna enheter, som kan användas för att träna storskaliga AI-modeller. Detta kan leda till utvecklingen av avancerade AI-modeller som inte kontrolleras av en enda enhet och som är mindre mottagliga för datasekretessproblem.

Kraften att revolutionera

W3bstreams fokus på smarta enheter och allestädes närvarande datoranvändning kan hjälpa till att ge snabbare och säkrare åtkomst till data för Chatbots, eftersom bearbetning och analys av data vid kanten kan minska latensen och förbättra skalbarheten.

Integrationen av ChatGPT, smarta enheter och sensordatateknik har potential att revolutionera AI genom att utveckla avancerade decentraliserade AI-applikationer och möjliggöra säkert och privat datautbyte mellan anslutna enheter. Möjligheterna för denna teknik är oändliga, men noggrant övervägande och ansvarsfullt genomförande kommer att vara avgörande för dess framgång.