HUMAN Protocol - это инфраструктура блокчейна, предназначенная для децентрализации человеческого труда путем поддержки роста цифровых рынков труда.

После недавнего запуска в основной сети Ethereum, протокол теперь получил возможность полностью автоматизировать жизненный цикл заданий по маркировке данных, позволяя сотрудничать людям и машинам для создания и выполнения множества реальных взаимозаменяемых заданий.

Работая с технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения, пользователи теперь могут быть вознаграждены собственным токеном HUMAN, HMT, за успешное выполнение визуальных задач анти-ботов, таких как идентификация светофоров в изображении сетки. Затем эти данные сопоставляются и используются для поддержки искоренения предубеждений на рынках труда, продвигая более замкнутую экономику.

Чтобы глубже осмыслить эти недавние объявления и более широкие последствия для сектора технологий блокчейна, Cointelegraph поговорил с Харджиотом Сингхом, директором по технологиям Human Protocol.

Харджйот - видный предприниматель в области финтех-инженерии с академическим образованием в области компьютерных наук и искусственного интеллекта.

В настоящее время он сосредоточен на «изучении того, как передовые технологии, такие как искусственный интеллект и блокчейн, могут улучшить повседневный опыт большинства пользователей Интернета».

Cointelegraph: Как недавние объявления HUMAN (запуск в основной сети Ether и выпуск веб-приложения CAPTCHA) поддержат рост протокола?

Харджйот Сингх: Мы очень рады нашим недавним достижениям. Запуск HUMAN Protocol в сети Ethereum Mainnet позволяет нам реализовать первый случай ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО децентрализованного рынка труда. Это также касается эволюции Протокола; HUMAN Protocol в настоящее время ежедневно обрабатывает значительное количество пользовательских взаимодействий через поддерживаемые им приложения. Он предназначен для работы с несколькими блокчейнами, при этом Ethereum является первым развертыванием основной сети. То, что мы узнаем и делаем возможным здесь, мы можем использовать и реализовывать где угодно, включая Solana и Polkadot.

Очевидно, запуск также позволил нам разместить HMT, что помогает нам развивать ЧЕЛОВЕЧЕСКОЕ сообщество и стимулировать более широкое участие. Но настоящий рост происходит через HUMAN App: первый вход в человеческую экосистему и первое средство, с помощью которого люди, находящиеся в любой точке мира, могут напрямую зарабатывать HMT за выполнение задач.

Также важно отметить, что приложение HUMAN - это не просто приложение CAPTCHA; он позволяет людям выполнять многие виды задач.

CT: Читатели будут знакомы с системой reCAPTCHA от Google. Чем модель ЧЕЛОВЕКА отличается с технологической точки зрения и каковы преимущества метода идентификации, ориентированного на человека?

HS: Важно отметить, что hCaptcha не является частью HUMAN Foundation; это просто приложение, использующее протокол HUMAN. HUMAN имеет гораздо более широкую цель - обозначить многие виды человеческой работы, а не просто узкий набор задач, которые могут выполняться с помощью CAPTCHA.

Тем не менее, ключевое различие между reCAPTCHA и hCaptcha заключается в том, что hCaptcha платит веб-сайтам за работу, которую их пользователи выполняют, когда они решают CAPTCHA, а не заставляет их жертвовать эту работу Google.

CT: Виталик Бутерин недавно выступил за переход к управлению, основанному на принципах «доказательства человечности», в DeFi. Как вы думаете, как это повлияет на пространство, если оно будет широко реализовано?

HS: Я думаю, это сделает DeFi более справедливым пространством. Прямо сейчас системы, которые распределяют голоса в зависимости от баланса кошелька, вызывают огромные проблемы; это позволяет крипто-китам влиять на предложения в свою пользу. ЧЕЛОВЕЧЕСКОЕ «Доказательство ЧЕЛОВЕЧНОСТИ» позволит дать один голос каждому проверенному пользователю-человеку, что также будет препятствовать распространению ботов. Поскольку Proof of HUMANity - первая и единственная система проверки человека в сети, она имеет смысл для мира DeFi в сети.

Но потенциал Доказательства ЧЕЛОВЕЧНОСТИ на этом не заканчивается; любое пространство, в котором боты вызывают хаос - например, опережающие на биржах - потенциально может применить Доказательство ЧЕЛОВЕЧЕСТВА для его решения.

CT: Не могли бы вы поделиться некоторыми конкретными примерами ЧЕЛОВЕЧЕСКИХ контрактов, которые можно было бы облегчить на рынке с использованием системы маркировки видео и изображений Intel CVAT, а также текстовой INCEpTION?

ГШ: Запрашивающему в стартапе AI требуется сто тысяч изображений поврежденных автомобилей с этикетками. Они предоставляют изображения вместе с суммой HMT, которая хранится в смарт-контракте до завершения работы. Агенты протокола HUMAN обеспечивают безопасность данных для совместного использования и подготовку для приложений; Затем HUMAN Exchanges могут разумно распределять задачи между пользователями Intel CVAT (которые могут работать в разных цепочках - и работа отправляется в разные цепочки в зависимости от скорости, стоимости и т. Д.).

Рабочий подключается к Exchange, видит работу и начинает выполнять детальную работу над Intel CVAT, рисуя подробные прямоугольники / формы вокруг поврежденных участков автомобиля. Оракулы, которые записывают и оценивают работу, затем обновляют смарт-контракт, чтобы зарезервировать HMT для Рабочих, которые завершили работу.

CT: Как ваша национальная валюта HMT - и, в частности, стоимость токена работника - определяет приоритет для предложения задач?

HS: Мы используем доказательство баланса как один из факторов, влияющих на задачу, предлагающую сортировку книги заказов, другими словами, сколько задач будет передано одному работнику или пулу рабочей силы по сравнению с другим. Однако, чтобы уменьшить трение в системе, мы также вычисляем средневзвешенное значение по множеству других параметров, чтобы новые пользователи могли немедленно присоединиться.

CT: Как вы думаете, насколько развиты системы искусственного интеллекта и машинного обучения в настоящее время, как с точки зрения технических возможностей, так и с точки зрения культурной осведомленности, для поддержки масштабируемости HUMAN?

HS: Системы искусственного интеллекта в настоящее время хороши в специализированном интеллекте. То есть: они хорошо справляются с конкретными линейными задачами, такими как GPS, чат-боты или бот Amazon Kiva, который передает ящики работникам Amazon и от них. Но ИИ не так хорош в обобщенном интеллекте, который является областью гибкости, реакции и адаптации, областью, в которой процветают люди.

Что касается культурной осведомленности, я думаю, что мы готовы к следующей волне ИИ. Продукты искусственного интеллекта уже прочно вошли в нашу жизнь - от систем распознавания лиц на вашем телефоне до роботов-пылесосов. Во всяком случае, однако, я думаю, что культура переоценивает текущие возможности ИИ; Я думаю, что большинство людей считает, что ИИ более умен и способен, чем есть на самом деле, потому что мы говорим об ИИ с 1950-х годов, но прогресс был шатким, как мы видели в «зиме ИИ» 1980-х годов. Например, мы уже интегрировали в наши культурные знания о неизбежности беспилотных автомобилей, но они еще не получили широкого распространения. Думаю, мы готовы; Я думаю, что люди просто ждут продуктов.

CT: По мере того, как мы входим в более автоматизированную экономику, насколько важно для нас создавать системы, в которых машины служат истинным ценностям и потребностям людей?

HS: Мы много раз слышим об ИИ и о последствиях внедрения машин на рынки труда. Но вместо того, чтобы заменять людей, нам нравится сосредотачиваться на том, как машины могут поддерживать их и даже расширять возможности. Интеллектуальная автоматизация означает, что большее количество ремонтных работ - небольших задач - может выполняться машинами, что помогает максимизировать время, энергию и сосредоточенность людей.

Люди способны на подвиги, которыми не обладают машины - творчество, изобретательность, воображение, - в то время как машины более эффективны при выполнении повторяющихся задач. Инфраструктура, которая поддерживает это, особенно хорошо масштабируется для роста интеллектуальных работников, которые способны доставлять неудобства и вносить вклад специалистов, но чье время становится все меньше. Это также означает предоставление специалистам данных, необходимых им для принятия обоснованных и уверенных решений.

HUMAN Protocol разработан, чтобы позволить машинам выполнять повторяющиеся задачи и запрашивать выполнение этих задач у других машин. Благодаря этому мы хотим расширить возможности человека и предоставить пространство и фокус для творческого решения проблем.

Источник