🤖 @PerceptronNTWK : 在人工智能时代的信任：当数据是燃料但缺乏共识！！ 人工智能（AI）正在以前所未有的速度发展，成为生活中不可或缺的一部分。然而，在这智慧背后，是一个关于伦理的难题：数据是如何被访问、使用和存储的？ 1⃣ 共识危机 🔸 AI系统需要大量数据来“学习”。大部分燃料来自人类的活动：对话、文本和数字行为。 🔸 来源不明：数据通常是从公共平台收集的，而用户从未签署过允许训练AI的确认。 🔸 微妙的界限：“公开数据”和“可使用数据”之间的混淆正在创造不良先例。 🔸 悬而未决的问题：谁真正拥有在网络空间上生成的数据？ 2⃣ 隐私和个人数据的风险 🔸 AI不仅面临知识产权的问题，还面临敏感信息安全的挑战。 🔸 后果问题、缺乏匿名性、个人信息泄露到AI模型中。 文化背景：模型可能会扭曲或滥用特定数据。 失去控制权：用户生成数据但在管理上没有发言权。 3⃣ 系统性问题 🔸 这不是某个个人或组织的错误，而是互联网运作方式的结果。 🔸 传统模型：专注于规模扩展（Scale）和盈利（Monetization），而不是收集共识（Consent）。 🔸 道德限制：AI的爆炸正在将旧的数据模型推向法律和社会的承受极限。 🔸 各方的责任：管理者和开发者必须寻找解决方案：创新但必须负责任。 4⃣ 前进的道路：走向透明 🔸 可持续的AI未来完全依赖于更好的数据实践。 🔸 像Perceptron这样的网络正在努力重新定义游戏，通过提供基础设施： 🔸 共识是先决条件。 🔸 确保数据来源的透明性。 🔸 数据创造者与AI开发者之间的合作成为核心标准。 #PERCEPTRON #PERC