ChatGPT 表示来自 web3 的实时数据，dePIN 来源将对其进行优化

• OpenAI 的 AI 语言模型表示，除了 2021 年 9 月的训练数据截止日期外，它没有任何消息
• ChatGPT 表示，它将通过访问“大量数据”从 Web3 奖励中受益。
• Xinxin Fan 博士说，提取天气、股票价格和突发新闻等实时数据将彻底改变 AI 语言模型。

将 AI 语言模型与分散的实时数据相结合，在人工智能和区块链技术中变得越来越重要。最突出的例子之一是 ChatGPT，这是一种高级对话式人工智能系统，在自然语言处理任务中取得了最先进的成果。

虽然 ChatGPT 已经在科技界引起了轰动，但围绕其潜力的讨论仍在继续。具体来说，人们越来越关注 Web3 如何通过 Web3 奖励提供对更准确和可信赖的数据源的访问，从而进一步增强 ChatGPT 的功能。

根据 IoTeX 联合创始人兼区块链研究负责人、密码学、工程、AI/ML 和网络安全专家范欣欣博士的说法，实时数据的缺乏限制了 ChatGPT 当前从各种来源接收的数据的准确性和一致性。

“从智能设备和区块链技术中提取实时数据可以激励社区为 ChatGPT 收集可靠和准确的信息，以换取加密、NFT 和其他 Web3 奖励，”Fan 说。 “传统上，物联网数据是出于商业目的而集中和收集的，这意味着 ChatGPT 无法直接从中受益。”

ChatGPT 确认它无法访问实时数据。 “作为 AI 语言模型，我无法在 2021 年 9 月的训练数据截止日期之后访问实时信息和新闻。”

Fan 重申，区块链和其他先进的 Web3 技术，如 W3bstream，有可能激励社区为 ChatGPT 收集更可靠和准确的实时和真实世界数据。

由于 rew，Web3 奖励更值得信赖的数据交换

W3bstream 可以被视为建立在区块链上的机器编排层，可以组织和协调一组机器来完成特定任务，使用户能够从各种来源收集数据，包括连接到互联网的可信赖智能设备。

通过将 W3bstream 和其他区块链技术用于智能设备和传感器、W3bstream 和其他 IoTeX 技术，ChatGPT 可以提高其数据质量并增强其机器学习模型，从而更好地响应用户查询。

ChatGPT 说，“首先，Web3 奖励可以让它实时访问大量数据。 ChatGPT 可以使用这些数据来持续训练和改进其性能，并根据个人用户的需求和偏好定制模型。”

“其次，”它补充说，“通过为用户提供 Web3 奖励以换取他们的数据，ChatGPT 可能会激励用户提供更多高质量和相关的数据，这将提高模型响应的质量和准确性。”

ChatGPT 的进一步考虑

当被问及 W3bstream 可以为 ChatGPT 做什么时，AI 语言模型同意范博士的说法“实时数据能力可以显着提高 ChatGPT 的效率和准确性。”

OpenAI 的应用表示，“目前使用一个庞大的知识库和推理系统，根据从各种来源收集的大量数据来回答用户的问题。然而，数据的准确性和一致性受到来自单一真实来源的数据质量的限制。使用 W3bstream 从多个来源收集数据使数据更加可信和准确。”

“此外，W3bstream 可以帮助 ChatGPT 访问不易获得或难以访问的数据。总的来说，这可以带来一个更强大的对话式人工智能系统，该系统使用更准确、一致和可信赖的数据源进行训练，”它补充道。

“能力越大，责任越大，”ChatGPT 说。 “Web3 通过分布式账本实现的无需信任的透明度和可审计性是解决由 ChatGPT 等语言模型生成的有害、虚假、公正或不公平内容的完美解决方案。分散式计算网络还可以促进预训练或微调这些模型的计算需求。”

人工智能革命

ChatGPT 与去中心化和开源技术的集成有可能通过开发先进的去中心化 AI 应用程序来彻底改变 AI。

范博士分享了一个例子：“ChatGPT可以利用这种先进的技术来获取特定地理区域的更准确的环境数据。例如，ChatGPT 可以使用实时天气数据来提供更准确、最新的信息。尽管如此，目前只有 W3bstream 以值得信赖、安全、可扩展和保护隐私的方式使这成为可能。”

ChatGPT 的语言生成能力和 W3bstream 的去中心化基础设施可用于构建安全和私密的聊天机器人，这些聊天机器人可以与智能设备通信并执行控制智能家电和监控健康数据等任务，用户还可以通过 Web3 获利。

此外，W3bstream 的去中心化特性允许在连接的设备之间进行安全和私密的数据交换，这可用于训练大规模人工智能模型。这可能会导致高级 AI 模型的开发，这些模型不受单个实体控制并且不易受到数据隐私问题的影响。

革命的力量

W3bstream 对智能设备和普适计算的关注有助于为聊天机器人提供更快、更安全的数据访问，因为在边缘处理和分析数据可以减少延迟并提高可扩展性。

ChatGPT、智能设备和传感器数据技术的集成有可能通过开发先进的去中心化 AI 应用程序并在连接的设备之间实现安全和私密的数据交换来彻底改变 AI。这项技术的可能性是无限的，但仔细考虑和负责任的实施对其成功至关重要。