Variant Fund：如何在加密世界中塑造更有品位的AI模型？

摘要：原文作者：Alana Levin原文编译：深潮 TechFlow在过去两年里，新的 AI 模型层出不穷。这些 AI 模型能够完成许多类型的任务——从查找信息和回答问题，到提供客户支持、校对文...

这些任务中许多是客观且具有明确的优化功能：找到正确答案、识别最相关的信息、检测错误或异常等。

然而，也有一些模型的输出结果是极为主观的，比如创造“优秀”的艺术作品或开发“有趣”的视频。这些被称为“具有品味的模型”。基于品味的模型往往更难优化，因为它们是集体与个体决定的混合体；没有明显的答案或输出。因此，频繁的反馈对于帮助模型了解最新的文化偏好尤为宝贵。

目前，有两种方式可以培养模型的“品味”：

- 利用用户生成的内容/数据（如Twitter或Reddit），这可以揭示人类关注的最新动向（从而充当品味的代表）。 - 利用人类“品味制定者”社区来帮助模型围绕他们的偏好进行主动训练。

然而，第一种方法存在许多不理想的情况。数据可能是孤立的，或者引入偏见。模型也可能过度适应特定平台的算法，尤其是如果它的数据来源选择有限。而后一种方法可以避免上述许多风险，尽管仍可能存在偏差，但仅在于它包括了选择加入帮助训练模型的社区成员的偏好。

加密轨道可以帮助促进这种一致性。在模型中提供所有权/给予参与成员模型输出的经济利益，可以激励他们真正参与。加密货币还使得参与变得更开放和容易。

具有品味的模型有着大量潜在市场。艺术是一个价值数十亿美元的市场，而线上消费的内容则占据了数万亿小时的注意力。因此，让人们在生产中拥有一定的份额似乎是合理的，这不仅会创造一个更积极的用户基础，还会创造一个满意度更高的用户基础。

我认为这是创造一种新的内容类别，而不是取代现有的创作。具有品味的模型通过利用新技术创造了一种新的参与形式，从而扩展了各个类别。

在过去几年中，我们已经看到了成千上万种新模型的涌现。未来的几年可能会有数百万（甚至更多）的新模型出现，至少有一些模型应该努力以新的方式吸引利益相关者，从更大的开放性和可及性，到尝试激励措施的新型所有权结构。有品味的模型是特别适合这种创新的一个领域，但它们不可能是最后一个。