自2016年AlphaGo和Lee Sedol（韩国九段棋手李世石）之间的传奇围棋比赛以来，当谷歌的DeepMind产品击败18次世界冠军时，这是计算机第一次击败9段专业棋手，世界被人工智能的力量所吸引。机器学习既迷人又强大，无论是通过自然语言处理、生物信息学还是信用卡欺诈检测等方面，机器学习都有可能从根本上改变人类的生活。然而，尽管AI技术有许多明显的好处，但它还没有被各企业广泛采用。事实上，在麦肯锡的一份报告中，只有21%的受访企业表示，已经将人工智能纳入了部分业务中，主要是在服务运营和产品开发等领域。排名靠前的原因包括缺乏人工智能人才和缺乏支持人工智能实施的技术基础设施。到目前为止，只有科技领域的大型企业才能开发出稳固的市场化人工智能解决方案，其范围不会超出亚马逊(Amazon)的Alexa、谷歌(Google)的TensorFlow和苹果(Apple)的Siri。
Chris Dawe和他的创始团队成员JesseEisses和Lauren Verspeek意识到，在寻找高质量的培训数据来构建人工智能算法时，小公司处于非常不利的地位。他们决定创建一个去中心化的数据注释模式，以帮助小公司启动它们的人工智能计划。由此，Effect.AI诞生了“一个开放、民主和去中心化的人工智能网络”。具体地说，该团队认识到，这个网络的基础是一支全球性的微任务团队，他们将执行诸如数据注释、情绪分析和调查?等机器学习任务，并得到一个有助于交易AI解决方案和服务的市场的支持，就像亚马逊的Mechanical Turk（MTurk）一样。Effect.AI提供了MTurk的区块链替代方案，可帮助开发人员构建AI算法并从中获利，同时提供分布式“全球超级计算机”，可为基于TEN协议构建的GPU重型深度学习框架提供支持，这是一个智能合约和算法的技术堆栈，允许任何人在网络上构建自己的AI服务。
Dawe、Eissens和Verspeek确认了区块链和人工智能之间的这种自然协同作用，这确实是及时的，因为这两种形式的新兴技术都具有在未来30年内推动全球经济活动增长的巨大潜力。特别是AI，预计到2030年将向世界市场提供额外的13万亿美元，而与区块链相关的服务到2027年将占全球GDP的10%。区块链在解决目前人工智能采用中的一些最大的痛点方面也具有独特的优势：通过允许对人工智能所有权和访问权的去中心化，区块链网络可以打开新的大型数据注释集池，并帮助通过分布式计算来增强实现人工智能所需的复杂技术基础设施。到目前为止，这两者都给了GAFA这样的公司在AI开发上的垄断优势。例如，由于去中心化的微任务处理平台(称为“Effect Force”)没有中间人参与，其注册用户可以从服务请求者那里即时获得费用，而服务请求者反过来将以比使用亚马逊、谷歌或苹果获得AI服务更低的价格获得AI算法和解决方案。
翻译自：https://medium.com/eosio/builtoneosio-effect-ai-9926b14b9b4e
