O ChainLink está implementando uma novidade estratégia para resolver um grande problema na perceptibilidade sintético: sistemas alucinatórios de IA. Quando modelos de idiomas grandes interpretam mal dados ou geram novos dados incorretos, as consequências podem ser caras, principalmente em finanças. Em vez de encarregar em um único padrão de IA, o ChainLink agora está adotando uma abordagem de vários modelos, usando sistemas de IA do OpenAI, Google e Antrópico.
Laurence Moroneyum consultor do ChainLink e ex -chefe da IA no Google, explicou que o uso de vários modelos de IA em vez de unicamente um reduz a taxa de erro. Cada padrão de IA é solicitado separadamente para examinar os mesmos dados financeiros. O sistema armazena dados verificados na blockchain, tornando -os transparentes, imutáveis e seguros. Esse método fundamentado em consenso impede que os dados financeiros sejam corrompidos por desinformação e aumenta a confiabilidade dos dados gerados pela IA.
A abordagem do ChainLink visa mudar isso, reduzindo a verificação dos dados manuais e aumentando a precisão financeira. Em uma recente colaboração com as principais instituições financeiras, incluindo UBS, Franklin Templeton, Wellington Management, Vontobel e Sygnum Bank, o ChainLink testou esse sistema de blockchain de IA. Os resultados foram promissores, demonstrando uma redução de erros e ineficiências em dados financeiros.
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