Svou kariéru jsem strávil hledáním jedné otázky: Jak shromažďujeme správná data, aby umělá inteligence fungovala v reálném světě? Od Stanfordských laboratoří po učebny UT Austin, hledal jsem všude. Odpovědí není další laboratoř umělé inteligence, ale blockchain vytvořený tak, aby s daty zacházel jako s IP. Proto do @StoryProtocol nastupuji na pozici Chief AI Officer. Na Stanfordu jsem studoval "cloudovou robotiku", jak by flotily robotů mohly využívat distribuované výpočty ke společnému učení. Dokonce jsem si do auta namontoval palubní kameru, abych to vyřešil: Pokud by roboti mohli nahrát pouze 5–10 % toho, co vidí, jak bychom vybrali ta nejcennější data? Většina z toho byly nudné záběry z dálnice. Ale <1 % zachytilo vzácné scény: samořídící Waymos, staveniště, nepředvídatelné lidi. Tato "long-tail" data učinila modely chytřejšími. Ručně jsem to označil, dokonce jsem zaplatil službě označování Google Cloud, aby mé záběry okomentovala specializovanými koncepty, jako je "jednotka LIDAR" a "autonomní vozidlo", a trénoval modely, které běžely na TPU o velikosti USB. Akademická obec však zachází jen do určité míry. Na UT Austin se mé otázky změnily: → Jak crowdsourcujeme vzácná data pro zlepšení ML? → Jaké motivační systémy vlastně fungují? To mě přitáhlo ke kryptoměnám – blockchainům, tokenovým ekonomikám, dokonce i DePINu. Blogoval jsem, psal články o decentralizovaném strojovém učení, ale stále jsem přemýšlel: kdo vlastně tuto infrastrukturu buduje? Úplnou náhodou jsem se setkal s týmem Story. Byl jsem pozván, abych přednesl přednášku v jejich kanceláři v Palo Alto. Bylo 18 hodin, pokoj byl stále plný. Blábolil jsem o "neurosymbolické umělé inteligenci" a skončil jsem snímkem nazvaným "A Dash of Crypto". Tato přednáška se změnila v poradní roli, která se nyní změnila v něco mnohem většího. Nacházíme se v klíčovém okamžiku. Výpočty jsou většinou vyřešeny. Architektury modelů se kopírují přes noc. Skutečným příkopem jsou data. Ne poškrábaný Reddit. Ne nekonečné řeči. Ale právami vyčištěná, dlouhá data z reálného světa, která trénují ztělesněnou umělou inteligenci – roboty, autonomní vozidla, systémy, které se pohybují v našem chaotickém světě. Představte si toto: Zachytím vzácnou scénu jízdy na palubní kameru a zaregistruji ji na Story. Přítel to označí. Agent umělé inteligence vytváří syntetické varianty. V graficky strukturovaném řetězci aplikace Story se každá z nich stane propojenou IP adresou. Autorské honoráře se automaticky vracejí zpět. Každý dostane zaplaceno, každý krok je dohledatelný v řetězci. Proto jsem nyní ředitelem pro umělou inteligenci ve společnosti Story a buduji koleje pro decentralizovaná tréninková data vyčištěná IP. Je čas udělat z dat novou IP adresu. Příběh je místo, kde se to má dělat. Brzy přijde mnohem více. Jdeme.