La Blockchain aiuta l’intelligenza artificiale: Human Protocol
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Disclaimer
Siamo fautori di un rapporto basato sulla più totale trasparenza con i nostri lettori. Ed è per questo che teniamo a sottolineare che alcuni dei nostri contenuti potrebbero includere link di affiliazione, da cui poter guadagnare una commissione attraverso queste partnership.L’intelligenza artificiale (AI) è la prossima frontiera del grande business e ad essa è dedicato questo postcast in cui sentirai perché la mancanza di dati granulari nell’IA è un problema, come l’automazione può aiutare con l’etichettatura dei dati e come la blockchain può aiutare a portare l’IA nella mainstream, tra le altre cose..
Poiché le organizzazioni di tutto il mondo cercano di ridurre i costi, aumentare i propri guadagni e ottimizzare i flussi di lavoro, l’intelligenza artificiale si è imposta come soluzione.
Ma creare software basati sull’intelligenza artificiale e metterli sul mercato è molto più impegnativo di quanto sembri.
Nell’episodio 47 del nostro podcast, abbiamo ospitato Harjyot Singh, direttore della tecnologia e delle criptovalute presso la Human Protocol Foundation. Harjyot, esperto leader di prodotti e ingegneria e imprenditore tecnologico di successo con sede a Londra, discute le problematiche legate all’ intelligenza artificiale.
Qui imparerai:
- Cos’è il Protocollo HUMAN?
- Interoperabilità
- Pregiudizi di apprendimento automatico
- ReCaptcha contro hCaptcha
- Dati bilanciati e granulari
- Micropagamenti
- Il futuro dello human protocol
Ne abbiamo parlato, e tante altre cose, sul nostro podcast che trovate a questo link, oppure potete ascoltare qui sotto, e fateci sapere cosa ne pensate nei commenti!
Trascrizione dell’episodio:
Matt Zahab: 0:08
Se sei un fan di Intelligenza Artificiale, blockchain e web 3.0, questo episodio fa proprio al caso tuo. Il nostro ospite di oggi è un imprenditore tecnologico con sede a Londra. È un esperto leader di prodotti e ingegneria e ha lavorato in una varietà di aziende e settori negli ultimi dieci anni con particolare attenzione alla finanza e all’informatica distribuita. Ha anche fondato due iniziative di successo che hanno costruito infrastrutture per affrontare problemi come la disinformazione e la privacy. Il suo obiettivo attuale è stato quello di esplorare come tecnologie all’avanguardia, quali l’intelligenza artificiale e la blockchain, possano migliorare la qualità dell’esperienza quotidiana che la maggior parte dei consumatori ha su Internet. Nel suo tempo libero, ama contribuire a progetti open source, viaggiare liberamente, costruire motociclette personalizzate e registrare musica. Dai un’occhiata al suo Instagram, è davvero interessante. Oggi, questo signore è il direttore della tecnologia e delle criptovalute presso la fondazione del protocollo human che ha alcune notizie incredibili fresche di stampa. Sono molto lieto di darti il benvenuto al podcast di crypto news. Harriet Singh. Harry, benvenuto allo show.
Harjyot Singh: 1:13
Grazie, Matt, per l’introduzione molto gentile. Come va oggi?
Matt Zahab: 1:16
Sto benissimo, sono molto felice di ospitarti. Tu e la fondazione di Human Protocol avete lanciato delle notizie incredibili oggi. Ci arriveremo tra un secondo. Tuttavia, so che sei un imprenditore con sede a Londra. Sono stato a Londra una volta per due settimane e mi sono innamorato di questa città internazionale. Prima di parlare del protocollo human, mi piacerebbe se potessi raccontare ai nostri ospiti qualcosa di te e del tuo passato.
Harjyot Singh: 2:23
Sicuro. Voglio dire, è una storia piuttosto standard, vivevo in India e dopo il liceo, fortunatamente, ho deciso di trasferirmi a Edimburgo in Scozia, per studiare l’intelligenza artificiale e l’informatica all’ università. Sai, fin da bambino sono sempre stato molto curioso sui sistemi informatici, e così via. Ma era solo un passo successivo. E sai, come persona di una nazione in via di sviluppo che si trasferisce in una nazione sviluppata come il Regno Unito, il mio obiettivo è sempre stato quello di sapere cosa fare, avevo intenzione di laurearmi, imparare tutto quello che si poteva e probabilmente poi lavorare per una grande società o una multinazionale, sai, come ingegnere del software, probabilmente un lavoro da colletto bianco a testa bassa e facevo il mio lavoro. Ma come vuole il destino, sono maggiormente attratto dalle startup e dalle tecnologie all’avanguardia come l’intelligenza artificiale e la blockchain. E sai cosa, dal primo anno, ho iniziato a lavorare in startup molto entusiasmanti, esplorando diverse dimensioni di queste tecnologie che ho appena menzionato. Quando mi sono laureato, ero un dirigente tecnico. E ho avuto la sensazione che forse potevo fare qualcosa con quello che avevo imparato e dare un’ impronta al mondo. E, sì, ho lanciato la mia prima startup per Providence Labs, che, in poche parole, è una piattaforma di rilevamento della disinformazione, che semplicemente non guarda solo quali notizie sono false e usate fuori contesto, ma cerca anche di fare un ulteriore passo avanti e capire qual è il pregiudizio dietro di esso. In modo che convolgiamo l’uso di etichette semantiche molto all’avanguardia, rilevamento di immagini in termini di intelligenza artificiale, analisi testuale in termini di modelli ML, un po’ di blockchain per fornire la provenienza di un particolare pezzo di contenuto. Poi, dopo alcuni anni, una volta che ho iniziato a fare bene ed è andato tutto da solo. Mi sono scontrato con lo human protocol. Ed eccomi qui.
Matt Zahab: 4:32
E poi hai perso la testa ed eccoti qui.
Harjyot Singh: 4:35
Oh, sì, è stato un amore a prima vista.
Matt Zahab: 4:38
Guardando il tuo background e di nuovo, ogni volta che ho un ospite in arrivo guardo il suo Twitter, Instagram, Medium, tutti i social, ascolto tutte le loro interviste e ti ho sentito parlare prima e sai, hai entusiasmo per il protocollo human come dovresti. È così che va. Giusto. E devo chiederti perché hai scelto lo human protocol? Ho già sentito questa risposta su diversi pod. E adoro la tua risposta. Perché ti sei unito a loro quando avevi un futuro così brillante nella tua precedente startup?
Harjyot Singh: 5:08
L’AI e la blockchain sono il futuro
Penso che tu sappia che quando guardiamo all’artificial intelligence o alla blockchain, siamo proprio a un bivio così interessante. Sai, le tecnologie della vecchia scuola stanno per scomparire, ma le configurazioni infrastrutturali, le configurazioni delle applicazioni, tutti gli strumenti che hanno reso possibile la generazione precedente di software semplicemente non esistono. Ed essere parte di un progetto, come il protocollo human, ti permette di essere davvero un pioniere nella costruzione del futuro, in un certo senso e ti permette di sposare le due tecnologie e costruire tutto: il livello di base, il livello dell’infrastruttura, il livello di protocollo, il livello di applicazione, contribuendo al più grande ecosistema tecnologico. E penso che sia questo ciò che mi ha maggiormente attratto del protocollo human. E voglio dire, possiamo anche vederla in due modi diversi, giusto? Come essere in particolare sulla blockchain. Questo è il mio modo di categorizzarlo nella mia testa, almeno. Ai tempi in cui Bitcoin è stato lanciato era una rivoluzione, il denaro privato è diventato per il decentramento senza intermediari e ha fatto girare la testa alle persone, quindi hai iniziato a dire, ok, possiamo prendere il concetto di denaro privato e generalizzarlo davvero. E da qui è arrivata quella che vorrei chiamare l’ondata 1.5, pre 2.0, con l’entrata in vigore di Ethereum, che si tratta di consentire l’esecuzione della logica aziendale sulla catena in modo decentralizzato. Ed è stato bello, ma mentre anche quell’industria progrediva lentamente, abbiamo visto che Ethereum ha subito le sue battute d’arresto, sia per la larghezza di banda che per il throughput. E poi è arrivata una nuova generazione, che secondo me è l’onda 2.0 con i livelli L1 e L2 in arrivo per ottimizzare la costruzione sulla base dei principi che Ethereum e Bitcoin hanno già lanciato, sai, per ottimizzare. E questo è andato alla grande, alcuni progetti sono rimasti e poi abbiamo visto alcune tecnologie davvero fantastiche che venivano costruite in quel modo. E penso che questo ci porti alla wave 3.0, come vorrei chiamarla. Ora abbiamo così tanti L1, L2, così tanti protocolli in esecuzione su diverse catene. E qui arriva l’era, come potreste vedere anche voi nel settore, dell’interoperabilità. Quindi molti protocolli e applicazioni in uscita, provano ad essere multi catena nell’ human, il nostro obiettivo fondamentale fin dall’inizio, era di essere questo protocollo multi chain, per un nuovo tipo, come lo ero io e potrei riutilizzare la parola pioniere. Ma pioniere di quella terza ondata di blockchain di quell’interoperabilità e di costruire infrastrutture che possono aiutare il grande ecosistema di ricerca. Prendiamo anche il rovescio della medaglia. E mi dispiace, se la risposta è troppo lunga.
Matt Zahab: 8:07
No, fantastico, continua così.
Harjyot Singh: 8:10
Diamo un’occhiata anche all’intelligenza artificiale, giusto. Come ho detto prima, è un’industria giovane, anche se finora sono state fatte molte ricerche. La sfida che incontriamo quasi costantemente costruendo soluzioni ML più personalizzate, che rispondano davvero ai dispositivi delle persone, ecc., è la mancanza di buoni dati granulari specializzati. Sai, i tuoi modelli di machine learning, i tuoi motori di raccomandazione, i tuoi motori di personalizzazione sono buoni solo quanto i dati che stai alimentando. E al momento, non esiste davvero un buon modo per individui, startup, ricercatori, persino grandi aziende, per ottenere quei dati altamente specializzati. Con lo human protocol e con il nostro focus iniziale sullo spazio di mercato ML, è ciò che stiamo cercando di risolvere. Abbiamo lavoratori altamente specializzati e una grande esperienza in questo campo.
E quello che possiamo davvero fare è democratizzare questi dati, possiamo assicurarci che questi individui, queste aziende, le startup, ecc., che vogliono i dati come volevano, non debbano uscire e cercare e farlo manualmente.
Possono entrare nel protocollo human, sfruttare la nostra esperienza, collegarsi a etichettatori di dati qualificati e ottenere effettivamente i dati che desiderano per costruire una nuova generazione di prodotti di intelligenza artificiale davvero altamente specializzati.
La sincronizzazione dell’IA sulla blockchain mi ha fatto impazzire.
Matt Zahab: 9:47
E il resto è storia. Adesso senti molte aziende parlare del loro massimale e dire, oh il mio massimale è alto. Questo è un massimale molto alto. Stai affrontando un’industria enorme e massiccia. Che fanno indubbiamente parte del futuro come l’IA. Ora, quando stavo facendo ricerche per questo, e l’hai detto un paio di volte nel tuo discorso di apertura, è venuta fuori la parola interoperabilità. Sembra che sia la parola più in voga là fuori. In questo momento ogni startup di criptovalute nel mondo la sta usando, potresti dare ai nostri ascoltatori una breve spiegazione di 30 secondi sul perché quella parola è così importante e come si intreccia con il web 3.0?
Harjyot Singh: 10:28
Come stavo dicendo, il web 2.0 è arrivato e, sono sorti diversi L1 e L2 , ognuno di loro ha i propri punti di forza e di debolezza individuali, pro e contro. Ora, come imprenditore, come persona che vuole creare particolari soluzioni aziendali, potrebbe risultare che una catena, un cambiamento infrastrutturale potrebbe avere alcuni vantaggi che si adattano a una piccola parte delle tue esigenze aziendali, mentre l’altro potrebbe giovare all’altro, sai, e al momento non esiste un modo. Come lo sviluppatore aziendale o creatore di attività, qualunque sviluppatore di applicazioni può sfruttare davvero i vantaggi di più catene contemporaneamente. Inizia in modo molto fondamentale, giusto, non c’è comunicazione, nessun trasferimento di token tra i vari studenti. Ed è proprio questo che significa interoperabilità.
Significa sfruttare la forza di più chain contemporaneamente per risolvere casi d’uso del mondo reale.
Matt Zahab: 11:30
È esattamente quello che volevo sentire. Ritorna al protocollo human. Ora, mi piacerebbe che tu lo facessi di nuovo, so che faccio questa domanda tutto il tempo. Ma sono un grande fan degli elevator pitch di 30 secondi, perché danno agli ascoltatori e a me stesso un modo così semplice. Perché se ti mettessi alla prova e vado avanti, spiegando il protocollo human, potresti andare avanti per tre ore. È così complesso. E ci sarebbe così tanto da dire. Ma se ti sto chiedendo solo una breve sinossi di come sono coinvolti i tre principali stakeholder, sai, le persone che stabiliscono i compiti, le persone che vengono pagate e le persone che sviluppano, potete legare questo a 360 gradi a come e cosa è lo human protocol?
Harjyot Singh: 12:16
Questa è una buona domanda. Quindi vedi, in poche parole, il modo in cui descriverei il protocollo human è che stiamo essenzialmente costruendo un’infrastruttura che consente a chiunque di creare mercati decentralizzati, dove uomini e macchine essenzialmente collaborano insieme per risolvere qualsiasi compito possibile. Quindi ora, questa è una partecipazione molto bassa, sai, e cosa significa? Le persone hanno davvero iniziato a capire che possono lavorare praticamente da qualsiasi luogo, come vogliono, purché abbiano una connessione Internet, un’auto o un scooter, qualunque cosa. E questo ha dato vita a un’intera nuova generazione di prodotti della gig economy, e i prodotti della gig economy non sono altro che un mercato a due facce. Ora hai già piattaforme come Fiverr e Mechanical Turk, dove esistono questi mercati bilaterali. Ma costruire un prodotto del genere è molto complicato. Richiede esperienza nel settore. Richiede anche il superamento di molte sfide tecnologiche molto complicate.
E’ questa l’infrastruttura che stiamo costruendo secondo lo human protocol.
Esso renderà più facile, per le nuove aziende che sorgono nello spazio della gig economy, costruire quel back-end per realizzare quell’infrastruttura tecnologica per facilitare questo. Tutto, dalla creazione di un particolare lavoro, alla gestione e all’abbinamento con i lavoratori, alla verifica dei risultati della qualità del lavoro, e persino, sai, ai micropagamenti e al pagamento delle persone che hanno lavorato e all’ottenimento dei risultati pertinenti del lavoro ai creatori di posti di lavoro, forniamo quel flusso end-to-end in modo continuo. Quindi, in realtà, i creatori di attività possono concentrarsi sui piccoli aspetti del settore in cui opera questo mercato bilaterale. Possono concentrare la maggior parte dei loro sforzi sul marketing e sulle pubbliche relazioni, per affinare davvero l’esperienza dell’utente. E il protocollo human fondamentalmente fornisce tutto ciò che c’è sotto.
Matt Zahab: 14:25
Giusto, ha perfettamente senso. Ora, un’altra parola che ti ho sentito dire molte volte è dati granulari. Ora l’essere umano è mosso dal desiderio di portare dati più equilibrati e granulari all’IA. Questo è molto nuovo, mi dispiace che ti sto facendo domande enormi qui. Molto, sai, questa è una domanda di alto livello. Se te lo chiedessi mi puoi spiegare quel problema? E ripeterò che l’essere umano è spinto dal desiderio di portare dati più equilibrati all’intelligenza artificiale e puoi iniziare a spiegare quel problema e come il protocollo human lo risolve?
Harjyot Singh: 15:01
Penso di aver toccato questo in una domanda precedente. È davvero interessante, come i prodotti di ML, per le persone che non sanno davvero come funziona ML. Gli algoritmi ML non sono altro che algoritmi blackbox. Dite loro che questi sono i dati che devono essere inseriti. E questo è un po’ il risultato che ci aspettavamo dall’altra parte. Ok, giusto. E la macchina qui fondamentalmente si autoregola, insegna da sé che tipo di risultati sta cercando. Quindi un modello ML primitivo molto semplice sarebbe qualcosa del tipo, sai, questa è l’immagine di un cane o di un gatto? E forniamo alla macchina alcuni esempi di dati etichettati dove, sì, cane, sì, gatto, sì, cane e gatto, e così via. E si insegna e sviluppa quell’algoritmo stesso. Ma ora, questo è un problema molto semplice. E affinché una macchina esegua anche una semplice classificazione binaria, come questa, sono necessarie migliaia e migliaia di immagini etichettate. O immagina esattamente quando il caso d’uso diventa più complicato. Sai, sia in termini di raccomandazione sul cibo, sia in termini della Tesla che stai guidando, sia in termini di mappatura del tempo. Questi richiedono dati etichettati molto complessi nel senso che devono essere etichettati in modo particolare, in modo che la macchina capisca e ne tragga le giuste informazioni. E inoltre, deve anche essere bilanciato nel senso che non c’è pregiudizio in essi. Quindi ora la domanda sul pregiudizio si presenta di più quando stai sviluppando tecnologie, come il riconoscimento facciale, quando stai costruendo tecnologie, come l’identificazione biometrica e così via.
Matt Zahab: 16:55
Il pregiudizio non proverrebbe dallo scienziato dei dati che sta implementando questi algoritmi come ML?
Harjyot Singh: 17:01
No, no, in realtà non è così. Viene dai dati.
Matt Zahab: 17:03
Veramente?
Harjyot Singh: 17:04
Sì, l’algoritmo ML è un algoritmo blackbox giusto? Il tipo di dati che stai alimentando, sarà il risultato che verrà fuori. Quindi, per esempio, e non voglio toccare questo territorio, perché è piuttosto complicato, ma illustra solo lo scopo. Sai, ci sono persone di tipologie x, y, z e le immagini vengono alimentate per un algoritmo di riconoscimento facciale, proprio a causa della natura della tecnologia e dell’esposizione alla tecnologia, la maggior parte dei set di dati che hai sui volti umani andrà a appartenere a un determinato gruppo di persone dominante. Quindi potrebbe risultare un modello ML costruito sul terzo o sul secondo, quale distintivo di persone. Gli esseri umani potrebbero non essere riconosciuti o rilevati da un algoritmo di riconoscimento facciale, solo a causa del set di dati. Spero che tu capisca cosa sto cercando di dire.
Matt Zahab: 17:55
Si, ho capito.
Harjyot Singh: 18:00
Quindi sì. E’ lì che sta il pregiudizio. E penso che solo per concludere quel punto, il terzo fosse la verifica. Quindi, qualunque sia il dato che stai ricevendo, come possiamo assicurarne la qualità? Che in realtà è etichettato in questo modo e non ci sono sistemi automatizzati per questo? Giusto? Quindi la necessità di dati c’è, mancano i dati. Ed è qui che entra in gioco il protocollo human.
Abbiamo strumenti che consentono un’etichettatura davvero specializzata dei dati.
Ad esempio, Intel sono partner di macchine per l’intuizione H e catturano chiunque abbia collaborato con uno strumento di etichettatura delle immagini uniforme chiamato Inception per l’etichettatura testuale. E questi consentono, a queste aziende di creare esigenze e richieste davvero specifiche del tipo di dati che stanno cercando, collegandole con le nostre partnership con gli strumenti esistenti e i milioni e milioni di etichette di dati già esistenti. E all’improvviso, vedremo che effettivamente potremo iniziare a intaccare questo problema di dati.
Matt Zahab: 19:05
Oh. Questa è la storia, Harry, mi piacerebbe parlare di CAPTCHA per un secondo. Ho usato CAPTCHA probabilmente 1000 volte. Sono sicuro che la maggior parte dei nostri ascoltatori, tutti quelli che stanno ascoltando questo show, in questo momento hanno usato anche la capture, sai, quando accedi alla tua banca, o a uno qualsiasi di quei siti web, e hai 91, 2, non lo so, 20 caselle e devi scegliere ogni casella che ha un cane o una delle più classiche è il passaggio pedonale. Devi sempre farlo. Google una volta usava tutti i dati in un modo sfavorevole, Harry, sono sicuro che lo sai molto meglio di me. E puoi anche parlare di hCAPTCHA. Quindi, detto questo, la parola è vostra.
Harjyot Singh: 19:45
Credo che reCAPTCHA sia un prodotto di Google. Non ho molta familiarità con la storia, come nei dettagli della storia, ma l’essenza generale era che c’era un’azienda che ha costruito un bot che viene fermato dal CAPTCHA. Google ha visto davvero il fascino di massa in esso e li ha acquistati. Alcune persone potrebbero chiedersi, ok, quindi l’aiuto di CAPTCHA è nella prevenzione dei bot. Quindi qual era l’interesse di Google in esso? A parte il bot che si ferma? In realtà, si scopre che le acquisizioni sono uno strumento eccellente per etichettare i dati. Quindi, quando ottieni nove immagini quando accedi a qualcosa e vedi, quali sono le barche, perché pensi che stiano chiedendo a cosa servono le barche? Serve per creare dati migliori per loro. Quindi questo ci porta a hCAPTCA. Quindi hCAPTCHA è stata praticamente la prima applicazione partner che abbiamo avuto, che utilizza il protocollo human nel suo backend. Prodotto fenomenale, con potenza folle, tipo, sai, il 15% del traffico Internet. E la loro filosofia era un po’ diversa, nel senso che volevano che i risolutori CAPTCHA e i siti web che alimentano queste acquisizioni venissero effettivamente ricompensati per il lavoro che le persone stanno facendo per aiutare a formare i dati per migliorare la qualità dei dati. E questo tipo, sai, porta alla generalizzazione del protocollo umano. E, sì, eccoci qui. E tendono ancora ad essere, sai, uno dei nostri più grandi partner.
Matt Zahab: 21:32
È fantastico anche per l’umanità. E’ divertente come tutto ciò si ricollega a una società o fondazione chiamata app human. Ora, parlando dell’app human, so che tu e il team la lancerete molto presto, molto curiosi di sapere qual è esattamente lo scopo? E perché è così importante per la fondazione?
Harjyot Singh: 21:48
Come stavo dicendo, la costruzione di quel mercato a due lati e quel mercato iniziale in cui cadremo, è il mercato dell’apprendimento automatico e dell’etichettatura dei dati. L’app human è nata naturalmente da essa. Puoi quasi immaginarlo come un punto di riferimento unico per i guadagni che conosci, risolvere varie sfide di etichettatura dei dati e guadagnare un po’ di soldi per farlo. E vorrei potermi immergere un po’ di più. Ma da questo momento, mentre questo viene registrato, potete guardare sui nostri canali social e potete imparare di più molto rapidamente.
Matt Zahab: 24:26
Sono molto, molto curioso di capire come la proposta di human sia diversa dai modi legacy di acquistare dati. So che l’aspetto senza autorizzazione è enorme. E mi piacerebbe se potessi dirmi qualcosa di più a riguardo. Sicuro.
Harjyot Singh: 24:57
Quindi la prima cosa che hai detto, l’aspetto senza autorizzazione è piuttosto massiccio. Nelle industrie tradizionali tendiamo sempre a fare affidamento su un intermediario. E sai, quando coinvolgi più parti in qualsiasi luogo, dai costi di acquisizione dei dati ai pregiudizi che i dati multipli potrebbero avere e le varie verifiche e attività, devi solo fidarti di qualcun altro che lo faccia per vostro conto.
Matt Zahab: 25:30
Troppo attrito, c’è troppo attrito quando hai tutti coinvolti.
Harjyot Singh: 25:33
Sì, è solo tutto attrito, sai, è molto difficile in questi giorni fidarsi, specialmente di varie istituzioni, perché realisticamente tutti sono coinvolti per fare soldi in un modo o nell’altro. Ma, sai, l’inizio delle industrie blockchain e l’intera tecnologia del distributed ledger ha dato vita a questo nuovo movimento, che amo moltissimo. È connettere le persone direttamente ad altre persone. E penso che sia stato un valore fondamentale che noi, sai, cerchiamo di nutrire secondo il protocollo human. In modo da eliminare gli intermediari, i richiedenti di dati, le etichette di dati possono essere collegate direttamente, i micro pagamenti, la verifica, le valutazioni, sai, l’abbinamento è tutto fatto da terze parti e pool di terzi coinvolti. Quindi in realtà noi, come human, non abbiamo voce in capitolo, è fantastico, penso. E ci aiuta anche a non essere responsabili di cose quali le spese, è solo collegare i tuoi due che puoi acquistare, penso che ci sia un’altra cosa che è molto interessante in questo, diciamo la nuova era , il modo di agire del protocollo human, giusto, diamo un’occhiata da dove provengono molte delle etichette dei dati, giusto? Provengono da nazioni in via di sviluppo, dove hanno accesso a un buon Internet, le persone sono estremamente istruite, ma i posti di lavoro potrebbero semplicemente mancare. Attraverso il protocollo human, potrebbero riuscire a trovare lavoro. Ma in queste nazioni in via di sviluppo, il grande punto di contesa è il sistema bancario, giusto? Per eseguire pagamenti oltre confine, possono essere necessarie settimane, persino mesi per ottenere i pagamenti per una piccola parte del lavoro che hai svolto su Internet. E in più è solo un incubo logistico. Al protocollo human questo è stato il nostro unico obiettivo, questi lavoratori delle nazioni in via di sviluppo dovrebbero essere in grado di guadagnare i soldi per il lavoro che hanno svolto quasi istantaneamente. Ed è quello che facciamo.
Matt Zahab: 27:51
Puoi dirmi di più sui micro pagamenti, questo è qualcosa su cui sono incredibilmente ottimista. E penso decisamente che sia il futuro. Lo so, molte aziende lo stanno facendo. Diamine, c’è anche quello che stavamo facendo io e te in questo momento seduti a chattare su un podcast, non ci sono aziende là fuori. E c’è un software in cui puoi ottenere micro pagamenti dagli ascoltatori che entrano e trasmettono SAT, mentre stiamo parlando, possiamo donarli in beneficenza, potrebbe essere stato un piccolo teaser. Per quanto riguarda cose fantastiche come queste, mi piacerebbe se potessi parlarmi del futuro dei micro pagamenti e cos’è esattamente un micro pagamento.
Harjyot Singh: 28:22
I sistemi tradizionali prevedevano che se devi inviare denaro dalla parte A alla parte B, devi raggruppare le cose, sai, in modo che ci sia abbastanza volume coinvolto, in modo che le commissioni coinvolte nel trasporto di denaro da A a B possano essere gestite e ottimizzate. Ora. Voglio dire, micropagamenti è una parola abbastanza ovvia, non dobbiamo più farlo. A causa della New Age L, quelli di Ethereum, Solana, polkadot ecc. È molto facile inviare transazioni dirette per soli due $. Voglio dire, dipende dal prezzo del gas, specialmente quando si tratta di ethereum. Un po’, ma sai cosa voglio dire, in linea di principio, funziona. Funziona che una parte può semplicemente di trasferire direttamente fondi, token, ecc. a un’altra parte B che può essere seduta dall’altra parte del mondo, sai, non devi fare affidamento su soluzioni di pagamento tradizionali, come swift o IBM, o tutte queste cose in cui, sai, una banca comunica da B a C a D a E a F a G ora, è un punto diretto ad un punto. Ed è per questo che i micropagamenti sono così fantastici e consentono che tutto avvenga in modo affidabile. Come se non dovessi fidarmi davvero della banca dell’altra persona che ha effettivamente inviato i soldi, perché non sono arrivati, tutti questi attriti scompaiono e questo consente alle persone di rilassarsi davvero, e sapere davvero che saranno ricompensati in esso. E questo è fantastico.
Matt Zahab: 30:02
Cioè, questo è il futuro del lavoro e il futuro del lavoro è da remoto. E il futuro del lavoro a distanza sono i micropagamenti e l’eliminazione degli intermediari, ed è esattamente ciò che sta facendo il protocollo human.
Harjyot Singh: 30:13
Sembra quasi un manifesto, lo scriviamo qui, Matt.
Matt Zahab: 30:17
E’ cosi, ecco perché sono ottimista sul protocollo human. Ma parlami della visione a lungo termine come qualcuno che diventerà un investitore, non appena usciamo da questo pod, di nuovo, ho fatto le mie ricerche, ogni volta che faccio le mie ricerche su un ospite e il loro team, e tutto va a buon fine, Mi piacerebbe mettere un po’ di soldi in un’azienda. Ripeto, è sempre un piacere. Ma detto questo, parlami della visione a lungo termine del protocollo human e di ciò che io e i nostri ascoltatori possiamo aspettarci andando avanti.
Harjyot Singh: 30:50
Penso che, prima di tutto, la priorità sia ottenere questo protocollo come il protocollo principale, per quanto riguarda l’infrastruttura, sulla rete principale, e probabilmente anche alcuni L1 e L2, solo perché il nostro ottimismo, diciamo, in termini di volumi di posti di lavoro che verranno elaborati, penso che una catena non sarà sufficiente per noi. Quindi, sapete, si tratta di costruire tutte quelle funzionalità di base, che sono quasi pronte, e rilasciarle al pubblico, assicurandosi che l’interoperabilità funzioni bene. Quindi, prendendo solo il livello dal protocollo principale, si tratta di espandere questo mercato dei dati di apprendimento automatico di cui parlavo prima. Quindi abbiamo già applicazioni esistenti come Intel, h CAPTCHA, inception. Ma per altre forme di dati più specializzati, i prossimi passi ovviamente consisteranno nell’aggiungere queste nuove applicazioni, che possono essere effettivamente utilizzate per etichettare questo tipo di dati come tali. E penso che sarà una priorità assoluta. Vogliamo incursioni anche nelle applicazioni terziarie, perché non i mercati di previsione, perché non sfruttare la tecnologia esistente che stiamo costruendo per entrare nei mercati di previsione, sulla verifica della catena per cose e, si spera, in futuro, non posso offrirti una data qui, ma aprire davvero di più il progetto alla nostra community. La community inizia ad avere una cosa più importante nella direzione in cui ci stiamo muovendo, in termini di governance e in termini di funzionalità che desiderano, in termini di coinvolgimento degli sviluppatori nell’apertura di un programma di sovvenzioni, sai, dove vari creatori di business, che sono davvero specializzati in un particolare settore, iniziano a sfruttare il protocollo human per costruire mercati specializzati che non sono semplicemente il mercato dell’etichettatura dei dati di apprendimento automatico.
Matt Zahab: 32:59
Ecco gente, avete un sacco di cose da aspettare con ansia. Ora, quando questo episodio andrà in onda, sarà giovedì 12 agosto. E la moneta ufficiale del protocollo human, $HMT sarà su un paio di exchange. Potete per favore dirmi quali sono?
Harjyot Singh: 33:19
Si. La moneta sarà disponibile per il trading e l’acquisto su FTX, coinlistpro e gate.io. E forse qualche altro exchange abbastanza vicino in futuro.
Matt Zahab: 33:37
Bello. Buono a sapersi, Harry, è stati un piacere, ho imparato moltissimo. E davvero, grazie mille per essere venuto qui. Davvero sono un grande fan della tua squadra e del protocollo human. Ma detto questo, hai qualche domanda per me prima che ti lasci andare?
Harjyot Singh: 33:54
No, ma grazie per i complimenti. Mi fai arrossire. Matt, ho bisogno di parlarti più spesso.
Matt Zahab: 33:59
Quello è il mio lavoro. Chiamami quando vuoi. Ma, Harry è un piacere assoluto. Grazie mille per essere venuto. Ultima domanda per te. Dove i nostri ospiti possono trovare te e il protocollo human sui social e sul web?
Harjyot Singh: 34:13
Certo. Penso che la maggior parte della nostra presenza sia su Twitter. Quindi, per gli utenti di Twitter, penso che Matt condividerà il link ovunque. Il protocollo human ufficiale è protocollo trattino basso human, si scrive come lo pronuncio io. Per seguirmi è trattino basso Harjyot. Questo sarà uno spelling molto complicato per voi, quindi seguite il link di Matt lì. Altrimenti, abbiamo anche alcune community di Telegram, la nostra chat ufficiale di notizie, il canale degli annunci, il canale di discussione e anche alcune community regionali. Quindi sì, segui questi link e sentiti libero di contattarci. Ci piacerebbe sentire cosa ne pensate.
Matt Zahab: 34:54
Amici, che vogliate impostare attività, essere pagati o aiutare a sviluppare, date un’occhiata al protocollo human che sta sbloccando la forza lavoro mondiale attraverso un nuovo modo per gli esseri umani e le macchine di connettersi e collaborare in modo sicuro. Harry, tu sei un uomo che merita di essere seguito. So che è tardi anche per te. Non posso ringraziarti abbastanza. E ti terrò sicuramente d’occhio per il secondo round in futuro. Spero che ti sia divertito e grazie ancora.
Harjyot Singh: 35:19
Grazie, Matt. Grazie per avermi invitato.
Matt Zahab: 35:21
Gente. Questo era il podcast riguardo le notizie sulle criptovalute con Harry Singh della fondazione del protocollo human. Hanno un sacco di cose davvero interessanti che usciranno prossimamente, includerò i collegamenti a tutto. Come sempre in estate, abbandoniamo il lunedì e il giovedì. Torneremo lunedì, mercoledì e venerdì mattina. Spero che sarete entusiasti per questo. Io certamente lo sono. Vi voglio bene e vi ringrazio molto. Spero che vi stiate godendoti le ultime due settimane d’estate prima di rientrare nella routine da settembre. Continuate a fare quello che state facendo e parleremo a breve. Arrivederci. Vi amo tutti.
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