Mớ hỗn độn dữ liệu trong AI và tại sao quản trị lại quan trọng trong Walrus
Các mô hình AI tiêu thụ hàng nghìn tỷ điểm dữ liệu để huấn luyện, suy luận và tinh chỉnh. Nhưng nếu không có quản trị, bạn đang chơi trò chơi may rủi:
Vấn đề nguồn gốc: Dữ liệu này xuất phát từ đâu? Có bị chỉnh sửa không?
Khó khăn về quyền sở hữu: Ai kiểm soát quyền truy cập? Các nhà sáng tạo được trả tiền như thế nào?
Áp lực tuân thủ: Các quy định như GDPR hoặc luật an toàn AI yêu cầu khả năng kiểm tra, xác minh.
{future}(WALUSDT)
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Mớ hỗn độn dữ liệu trong AI và tại sao quản trị lại quan trọng trong Walrus
Các mô hình AI tiêu thụ hàng nghìn tỷ điểm dữ liệu để huấn luyện, suy luận và tinh chỉnh. Nhưng nếu không có quản trị, bạn đang chơi trò chơi may rủi:
Vấn đề nguồn gốc: Dữ liệu này xuất phát từ đâu? Có bị chỉnh sửa không?
Khó khăn về quyền sở hữu: Ai kiểm soát quyền truy cập? Các nhà sáng tạo được trả tiền như thế nào?
Áp lực tuân thủ: Các quy định như GDPR hoặc luật an toàn AI yêu cầu khả năng kiểm tra, xác minh.
{future}(WALUSDT)