Mars Finance melaporkan, pada 27 Julai, seiring dengan pertumbuhan kekayaan yang cepat didorong oleh kecerdasan buatan, Amerika Syarikat sedang menjalankan perbincangan polisi mengenai "bagaimana keuntungan AI harus dibahagikan". Beberapa ekonom, penyelidik teknologi, dan ahli polisi mencadangkan pelbagai penyelesaian, termasuk dana kekayaan berdaulat AI, kepemilikan awam, pembahagian keuntungan kepada penyumbang data, serta pengurangan masa kerja. Senator Amerika Syarikat Bernie Sanders sebelum ini mencadangkan agar awam memiliki separuh saham dalam industri kecerdasan buatan. Walaupun cadangan ini sukar diwujudkan sebagai polisi dalam jangka pendek, ia mencerminkan satu isu utama: jika AI mencipta nilai ekonomi tambahan berbilion dolar dalam masa depan, adakah rakyat biasa sepatutnya berkongsi keuntungan daripadanya? Kekayaan yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan telah cepat tercermin dalam pertumbuhan kapitalisasi pasaran syarikat teknologi, tetapi ramai pekerja Amerika merasa bahawa sementara syarikat memperoleh keuntungan besar, komuniti dan awam menanggung kos seperti pembinaan pusat data dan penggunaan tenaga. Tinjauan terkini menunjukkan bahawa hanya 27% rakyat Amerika menyokong pembinaan pusat data di kawasan berdekatan, manakala 63% menentangnya. Dalam perbincangan mengenai pembahagian keuntungan AI, pelbagai jalan telah dicadangkan oleh pasaran. Salah satunya ialah model "Kehormatan Data" (Data Dignity) yang dicadangkan oleh saintis Microsoft Research, Jaron Lanier, yang berpendapat bahawa pembayaran kepada penyumbang data latihan AI akan membolehkan individu memperoleh keuntungan daripada penyediaan data dan kandungan. Sebahagian penyelidik mencadangkan pembinaan mekanisme serupa pembahagian royalti muzik, di mana syarikat AI akan memasukkan sebahagian keuntungan ke dalam kolam bersama, dan membahagikannya berdasarkan kesan sumbangan data terhadap prestasi model. Namun, pihak yang menentang berpendapat bahawa model AI bergantung kepada jutaan hingga miliaran sumber data, menjadikan penilaian tepat nilai data individu sangat sukar. Cadangan lain ialah membina mekanisme tadbir urus AI yang melibatkan awam. Yayasan RadicalxChange berpendapat bahawa melalui sistem hak undang-undang baharu, organisasi awam boleh memperoleh hak untuk mendapatkan saham, bayaran, dan kuasa tadbir urus daripada syarikat AI. Kini, bagaimana kekayaan AI dibahagikan telah menjadi salah satu isu dasar teknologi Amerika dan isu pilihan raya masa depan. Seiring dengan terus membesarnya skala industri kecerdasan buatan, perdebatan mengenai "siapa yang memiliki nilai yang dicipta oleh AI" kemungkinan besar akan semakin memanas.
A.S. Memicar Perdebatan Mengenai Pembahagian Kekayaan AI Sebagai Manfaat kepada Raksasa Teknologi
MarsBitKongsi
Ringkasan
Ahli parlimen dan pakar AS sedang memperdebatkan cara berkongsi kekayaan yang dihasilkan oleh AI, dengan cadangan yang merangkumi kepemilikan awam hingga kompensasi data. Senator Bernie Sanders menyeru agar kerajaan mengawal separuh sektor AI, manakala Jaron Lanier mendesak agar pemberi data dibayar. Kritikus berpendapat bahawa kompensasi individu tidak praktikal. Isyarat perniagaan di atas rantai menunjukkan minat yang semakin meningkat terhadap TA dalam kripto, apabila peserta pasaran memantau perubahan peraturan. Perlawanan awam terhadap infrastruktur AI menimbulkan kebimbangan mengenai kos sosial dan persekitaran.
Sumber:Tunjukkan artikel asal
Penafian: Maklumat yang terdapat pada halaman ini mungkin telah diperoleh daripada pihak ketiga dan tidak semestinya menggambarkan pandangan atau pendapat KuCoin. Kandungan ini adalah disediakan bagi tujuan maklumat umum sahaja, tanpa sebarang perwakilan atau waranti dalam apa jua bentuk, dan juga tidak boleh ditafsirkan sebagai nasihat kewangan atau pelaburan. KuCoin tidak akan bertanggungjawab untuk sebarang kesilapan atau pengabaian, atau untuk sebarang akibat yang terhasil daripada penggunaan maklumat ini.
Pelaburan dalam aset digital boleh membawa risiko. Sila menilai risiko produk dan toleransi risiko anda dengan teliti berdasarkan keadaan kewangan anda sendiri. Untuk maklumat lanjut, sila rujuk kepada Terma Penggunaan dan Pendedahan Risiko kami.