Token2049 Singapore के Real World AI Summit में, IoTeX और उद्योग के साझेदारों के एक गठबंधन ने Real-World AI Foundry का अनावरण किया।
यह ग्लोबल पहल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए साझा मानकों को परिभाषित करने का लक्ष्य रखती है, जो लाइव, सत्यापन योग्य डेटा पर आधारित हैं।
IoTeX ने AI और Blockchain Integration की सीमाओं को आगे बढ़ाया
Foundry का उद्देश्य AI की सामान्य सीमाओं को दूर करना है, जिसमें स्थिर, ऐतिहासिक डेटा सेट्स पर निर्भरता शामिल है जो भविष्यवाणी को शक्ति देते हैं लेकिन वास्तविक दुनिया के वातावरण के लिए अनुकूलता की कमी होती है।
रियल-वर्ल्ड मॉडल्स (RWMs) इस प्रोजेक्ट के केंद्र में हैं। ये मल्टीमॉडल AI सिस्टम के रूप में काम करते हैं, जो मशीनों, सेंसरों और मानव इंटरैक्शन से डेटा को इंटीग्रेट करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) या पारंपरिक मशीन लर्निंग जो आर्काइव्स पर प्रशिक्षित होते हैं, के विपरीत, RWMs का उद्देश्य लाइव इवेंट्स को समझना, कारण और प्रभाव सीखना और गतिशील रूप से प्रतिक्रिया देना है।
“IoTeX और उसके साझेदार AI को अमूर्त भविष्यवाणी से जमीनी कार्रवाई की ओर ले जाने का प्रयास कर रहे हैं। Real-World AI Foundry उद्यमों, शोधकर्ताओं, AI इनोवेटर्स और इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदाताओं को एक साथ लाता है ताकि एक ओपन फाउंडेशन का सह-निर्माण किया जा सके जो लाइव, सत्यापन योग्य और मानव मूल्यों के साथ संरेखित हो,” Raullen Chai, IoTeX के सह-संस्थापक और CEO ने BeInCrypto के साथ साझा किए गए एक बयान में कहा।
इस पहल ने एक व्यापक गठबंधन को आकर्षित किया है। साझेदारों में Vodafone और Blockchain Association से लेकर क्रिप्टो-नेटिव प्रोजेक्ट्स शामिल हैं, जिनमें Theta Network, Filecoin (FIL), Aethir, Hashkey Chain, Drone Layer, और Taiko शामिल हैं।
सामूहिक रूप से, उन्होंने तीन मार्गदर्शक सिद्धांतों के तहत निर्माण करने का वादा किया है:
- ग्राउंडेड — RWMs को सत्यापित, रियल-टाइम डेटा पर आधारित होना चाहिए।
- ओपन — फ्रेमवर्क्स को इंटरऑपरेबल और ओपन-सोर्स होना चाहिए।
- ह्यूमन — गवर्नेंस में जवाबदेही और मानव मूल्यों के साथ संरेखण को शामिल करना चाहिए।
समय का महत्व क्यों है
यह लॉन्च ऐसे समय में हुआ है जब स्वायत्त सिस्टम स्वास्थ्य सेवा, ऊर्जा और गतिशीलता जैसे क्षेत्रों को प्रभावित करना शुरू कर रहे हैं। इन क्षेत्रों में पुराने या असंगत मॉडल्स पर निर्भरता बढ़ते जोखिम पैदा करती है।
पारंपरिक AI अक्सर संदर्भ, नवीनता और जवाबदेही के साथ संघर्ष करता है, जो कमियां RWMs लाइव, विश्वसनीय डेटा पर प्रशिक्षण के माध्यम से संबोधित कर सकते हैं।
फिर भी, चुनौतियाँ बनी रहती हैं। उद्योगों के बीच सहमति प्राप्त करना, डेटा स्वामित्व की सुरक्षा करना, और स्वायत्त निर्णय लेने में उत्तरदायित्व को संबोधित करना संभवतः बहस को जन्म देगा। आलोचक सवाल कर सकते हैं कि क्या एक विकेंद्रीकृत गठबंधन बड़े पैमाने पर समन्वय प्रदान कर सकता है।
इस बीच, यह उल्लेखनीय है कि Foundry एक केंद्रीकृत इकाई के रूप में कार्य नहीं करेगा। इसके बजाय, प्रतिभागी विशेष इनपुट्स का योगदान देंगे, जिसमें इन्फ्रास्ट्रक्चर और डेटा स्ट्रीम्स से लेकर अनुसंधान विशेषज्ञता और एडॉप्शन पाथवे शामिल हैं।
उसी समय, वे सामूहिक रूप से गवर्नेंस, गुणवत्ता मानकों और इंटरऑपरेबिलिटी आवश्यकताओं को आकार देंगे।
यदि सफल होता है, तो यह पहल Real-World AI को LLMs और जनरेटिव AI के साथ एक नई श्रेणी के रूप में स्थापित कर सकती है। इसका बहु-हितधारक गवर्नेंस पर जोर Big Tech के बंद, स्वामित्व वाले दृष्टिकोणों से काफी भिन्न है।
Real-World AI Foundry अभी अपने शुरुआती चरणों में है, और कई तकनीकी और गवर्नेंस ढांचे अभी तक अंतिम रूप नहीं दिए गए हैं।
इस लेखन के समय, IOTEX, नेटवर्क का पावरिंग टोकन, $0.0231 पर ट्रेड कर रहा था, जो पिछले 24 घंटों में 1.12% नीचे था।