HUMAN Protocol là một cơ sở hạ tầng blockchain được thiết kế để phân cấp lao động của con người bằng cách hỗ trợ sự phát triển của thị trường việc làm kỹ thuật số.
Sau khi ra mắt gần đây trên mạng chính Ethereum, giao thức hiện đã đạt được khả năng tự động hóa hoàn toàn vòng đời của các công việc ghi nhãn dữ liệu, cho phép sự hợp tác của con người và máy móc để tạo và hoàn thành một loạt các nhiệm vụ trong thế giới thực, có thể thay thế được.
Làm việc với trí tuệ nhân tạo và công nghệ học máy, người dùng hiện có thể được thưởng bằng mã thông báo gốc của HUMAN, HMT, vì đã hoàn thành thành công các thử thách trực quan chống bot như nhận dạng đèn giao thông trong hình ảnh lưới. Dữ liệu này sau đó được đối chiếu và sử dụng để hỗ trợ xóa bỏ những thành kiến trên thị trường lao động, thúc đẩy nền kinh tế hợp đồng tròn hơn.
Để có phản ánh sâu hơn về những thông báo gần đây này và những tác động rộng lớn hơn đối với lĩnh vực công nghệ blockchain, Cointelegraph đã nói chuyện với Harjyot Singh, giám đốc công nghệ tại Human Protocol.
Harjyot là một doanh nhân nổi tiếng trong lĩnh vực kỹ thuật fintech với nền tảng học thuật về khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo.
Trọng tâm hiện tại của anh ấy là “khám phá cách các công nghệ tiên tiến như AI và blockchain có thể cải thiện trải nghiệm hàng ngày cho phần lớn người dùng internet”.
Cointelegraph: Các thông báo gần đây của HUMAN (khởi chạy trên mạng chính Ether và phát hành ứng dụng web CAPTCHA) sẽ hỗ trợ sự phát triển của giao thức như thế nào?
Harjyot Singh: Chúng tôi rất vui mừng về những thành tựu gần đây của chúng tôi. Sự ra mắt của HUMAN Protocol trên Ethereum Mainnet cho phép chúng tôi nhận ra trường hợp đầu tiên của thị trường việc làm phi tập trung CON NGƯỜI. Đây cũng là về sự phát triển của Nghị định thư; HUMAN Protocol hiện xử lý một lượng lớn tương tác của người dùng mỗi ngày thông qua các ứng dụng mà nó hỗ trợ. Nó được thiết kế để hoạt động trên nhiều blockchains, với Ethereum là mainnet đầu tiên được triển khai. Những gì chúng tôi học được và làm được ở đây, chúng tôi có thể sử dụng và thực hiện ở những nơi khác, bao gồm cả Solana và Polkadot.
Rõ ràng, việc ra mắt cũng cho phép chúng tôi liệt kê HMT, giúp chúng tôi phát triển cộng đồng CON NGƯỜI và khuyến khích sự tham gia rộng rãi hơn. Nhưng sự phát triển thực sự đến nhờ Ứng dụng CON NGƯỜI: cổng đầu tiên vào hệ sinh thái CON NGƯỜI và là phương tiện đầu tiên mà thông qua đó các cá nhân, ở bất kỳ đâu trên thế giới, có thể trực tiếp kiếm được HMT để hoàn thành nhiệm vụ.
Cũng cần lưu ý rằng ứng dụng HUMAN không chỉ là một ứng dụng CAPTCHA; nó cho phép mọi người thực hiện nhiều loại nhiệm vụ.
CT: Người đọc sẽ quen với hệ thống reCAPTCHA của Google. Mô hình CON NGƯỜI khác với quan điểm công nghệ như thế nào, và lợi ích của phương pháp xác định lấy con người làm trung tâm là gì?
HS: Điều quan trọng cần lưu ý rằng hCaptcha không phải là một phần của HUMAN Foundation; nó chỉ đơn giản là một ứng dụng sử dụng HUMAN Protocol. HUMAN có mục tiêu rộng hơn nhiều là mã hóa nhiều loại công việc của con người, không chỉ đơn giản là một nhóm công việc hẹp có thể chạy qua CAPTCHA.
Điều đó nói rằng, sự khác biệt chính giữa reCAPTCHA và hCaptcha là hCaptcha trả tiền cho các trang web cho công việc mà người dùng của họ làm khi họ giải quyết CAPTCHA, thay vì buộc họ đóng góp công sức đó cho Google.
CT: Vitalik Buterin gần đây đã ủng hộ việc chuyển đổi sang quản trị “bằng chứng nhân văn” trên DeFi. Nếu được triển khai rộng rãi, bạn hình dung điều này sẽ tác động đến không gian như thế nào?
HS: Tôi nghĩ rằng nó sẽ làm cho DeFi trở thành một không gian công bằng hơn. Ngay bây giờ, các hệ thống phân phối phiếu bầu như một chức năng của số dư ví gây ra vấn đề lớn; nó cho phép cá voi tiền điện tử ảnh hưởng đến các đề xuất có lợi cho họ. “Bằng chứng về tính cách con người” của HUMAN sẽ cho phép một phiếu bầu cho mỗi người dùng đã được xác minh, điều này cũng sẽ chống lại sự phổ biến của bot. Bởi vì Proof of HUMANity là hệ thống xác minh con người trên chuỗi đầu tiên và duy nhất, nó có ý nghĩa đối với một thế giới DeFi trên chuỗi.
Nhưng tiềm năng của Bằng chứng về CON NGƯỜI không dừng lại ở đó; bất kỳ không gian nào trong đó bot gây ra sự tàn phá – chẳng hạn như chạy trước trên các sàn giao dịch – đều có thể áp dụng Bằng chứng về nhân tính để giải quyết vấn đề đó.
CT: Ông có thể chia sẻ một số ví dụ cụ thể về hợp đồng CON NGƯỜI có thể được tạo điều kiện thuận lợi trên thị trường bằng cách sử dụng hệ thống ghi nhãn video và hình ảnh của Intel CVAT, cũng như INCEpTION dựa trên văn bản không?
HS: Người yêu cầu tại một công ty khởi nghiệp AI cần một trăm nghìn hình ảnh về những chiếc ô tô bị hư hỏng được dán nhãn. Họ cung cấp các hình ảnh, cùng với một lượng HMT được giữ trong hợp đồng thông minh cho đến khi công việc hoàn tất. Các tác nhân Giao thức HUMAN đảm bảo dữ liệu được an toàn để chia sẻ và chuẩn bị cho các ứng dụng; Sau đó, HUMAN Exchanges có thể phân phối các tác vụ một cách thông minh cho người dùng Intel CVAT (những người có thể đang chạy trên các chuỗi khác nhau – và công việc được gửi đến các chuỗi khác nhau tùy thuộc vào tốc độ, chi phí, v.v.).
Worker kết nối với Exchange, xem công việc và bắt đầu hoàn thành công việc chi tiết trên Intel CVAT bằng cách vẽ các hộp / hình dạng chi tiết xung quanh các khu vực bị hư hỏng của ô tô. Các oracles, ghi lại và đánh giá công việc, sau đó cập nhật hợp đồng thông minh để dành HMT cho những Công nhân đã hoàn thành công việc.
CT: Làm thế nào để đồng nội tệ HMT của bạn – và cụ thể là giá trị mã thông báo của người lao động – xác định mức độ ưu tiên cho việc cung cấp nhiệm vụ?
HS: Chúng tôi sử dụng bằng chứng về sự cân bằng như một trong những yếu tố góp phần vào nhiệm vụ cung cấp sắp xếp sổ theo thứ tự, hay nói cách khác là có bao nhiêu nhiệm vụ sẽ được chuyển cho một công nhân hoặc nhóm lao động so với một công nhân khác. Tuy nhiên, để giảm ma sát trong hệ thống, chúng tôi cũng chạy giá trị trung bình có trọng số trên nhiều thông số khác để cho phép người dùng mới tham gia ngay lập tức.
Liên quan: Blockchain hưởng lợi như thế nào từ trí tuệ nhân tạo
CT: Bạn tin rằng AI và hệ thống học máy hiện nay tiên tiến đến mức nào, cả về khả năng kỹ thuật và nhận thức văn hóa, để hỗ trợ khả năng mở rộng của CON NGƯỜI?
HS: Các hệ thống AI hiện đang phát triển tốt các trí thông minh chuyên biệt. Điều đó có nghĩa là: họ thực hiện tốt các tác vụ tuyến tính, cụ thể, chẳng hạn như GPS, chatbots hoặc bot Kiva của Amazon, những hộp này chuyển tiếp các hộp đến và đi của nhân viên Amazon. Nhưng AI không giỏi về trí thông minh tổng quát, đó là lĩnh vực của sự linh hoạt, phản ứng và thích ứng, một lĩnh vực mà con người phát triển mạnh mẽ.
Về nhận thức văn hóa, tôi nghĩ chúng ta đã sẵn sàng và sẵn sàng cho làn sóng AI tiếp theo. Các sản phẩm AI đã ăn sâu vào cuộc sống của chúng ta – từ hệ thống mở khóa bằng khuôn mặt trên điện thoại của bạn, cho đến máy dọn dẹp rô bốt. Tuy nhiên, nếu có bất cứ điều gì, tôi nghĩ rằng nền văn hóa đánh giá quá cao khả năng của AI hiện tại; Tôi nghĩ rằng hầu hết mọi người đều tin rằng AI thông minh và có khả năng hơn thực tế, bởi vì chúng ta đã nói về AI từ những năm 1950, nhưng tiến bộ vẫn còn run rẩy, như chúng ta đã thấy trong “mùa đông AI” của những năm 1980. Ví dụ, chúng tôi đã tích hợp vào kiến thức văn hóa của mình tính tất yếu của những chiếc ô tô không người lái, nhưng chúng vẫn chưa cất cánh. Tôi nghĩ chúng tôi đã sẵn sàng; Tôi nghĩ rằng mọi người chỉ đang chờ đợi các sản phẩm.
CT: Khi chúng ta bước vào một nền kinh tế tự động hóa hơn, điều quan trọng đối với chúng ta là phải xây dựng những hệ thống mà máy móc phục vụ những giá trị và nhu cầu đích thực của con người như thế nào?
HS: Chúng tôi nghe rất nhiều điều khác nhau về AI và tác động của việc giới thiệu máy móc vào thị trường việc làm. Nhưng thay vì thay thế nhân công, chúng tôi muốn tập trung vào cách máy móc có thể hỗ trợ và thậm chí trao quyền cho họ. Tự động hóa thông minh có nghĩa là một lượng lớn công việc khắc phục – những công việc nhỏ – có thể được máy móc xử lý, giúp tiết kiệm tối đa thời gian, năng lượng và sự tập trung của con người.
Con người có khả năng thực hiện những kỳ công mà máy móc không có – óc sáng tạo, sự khéo léo, trí tưởng tượng – trong khi máy móc thực hiện các công việc lặp đi lặp lại hiệu quả hơn. Một cơ sở hạ tầng hỗ trợ điều này đặc biệt tốt cho sự phát triển của lao động tri thức, những người có khả năng cung cấp đầu vào phiền toái và chuyên gia nhưng thời gian ngày càng khan hiếm. Điều đó cũng có nghĩa là cung cấp cho nhân viên chuyên môn dữ liệu họ cần để đưa ra quyết định sáng suốt và tự tin.
HUMAN Protocol được thiết kế để cho phép các máy hoàn thành các tác vụ lặp đi lặp lại và yêu cầu các máy khác hoàn thành các tác vụ đó. Thông qua đó, chúng tôi muốn trao quyền cho tiềm năng của con người, đồng thời cung cấp không gian và sự tập trung để giải quyết vấn đề một cách sáng tạo.
.
