在新加坡 Token2049 的现实世界 AI 峰会上，IoTeX 和一批行业合作伙伴共同推出了现实世界 AI 铸造厂。
这一全球倡议旨在为人工智能制定基于实时、可验证数据的共享标准。
IoTeX 推动 AI 与区块链融合该铸造厂旨在解决 AI 常见的局限性，包括依赖静态的历史数据集，这些数据集虽然能进行预测，但缺乏对现实环境的适应性。
现实世界模型（RWMs）是该项目的核心。它们作为多模态 AI 系统运行，旨在整合来自机器、传感器和人类互动的数据。
与训练于档案的大型语言模型（LLMs）或传统机器学习不同，RWMs 旨在感知实时事件，学习因果关系，并动态响应。
“IoTeX 及其合作伙伴正试图将 AI 从抽象预测转向实际行动。现实世界 AI 铸造厂汇集了企业、研究人员、AI 创新者和基础设施提供商，共同构建一个开放的智能基础，该基础是实时的、可验证的，并与人类价值观一致，”IoTeX 联合创始人兼 CEO Raullen Chai 在与 BeInCrypto 分享的声明中表示。
该倡议吸引了广泛的联盟。合作伙伴包括沃达丰、区块链协会以及加密原生项目，如 Theta Network、Filecoin（FIL）、Aethir、Hashkey Chain、Drone Layer 和 Taiko。
他们共同承诺在三个指导原则下进行建设：
- 基础 — RWMs 必须基于经过验证的实时数据。
- 开放 — 框架应具有互操作性并开源。
- 人性 — 治理必须嵌入问责制并与人类价值观一致。
此举正值自治系统开始影响医疗、能源和交通等行业之际。在这些领域，依赖过时或不匹配的模型带来的风险日益增加。
传统 AI 往往在上下文、新颖性和问责制方面存在困难，而 RWMs 可以通过训练于实时、可信的数据来解决这些不足。
然而，挑战依然存在。跨行业达成共识、保护数据所有权以及解决自治决策中的责任问题可能会引发争论。批评者可能会质疑去中心化联盟能否实现大规模协调。
同时，值得一提的是，铸造厂不会作为一个中心化实体运作。相反，参与者将贡献专业的输入，从基础设施和数据流到研究专长和采用路径。
与此同时，他们将共同制定治理、质量标准和互操作性要求。
如果成功，这一倡议可能会将现实世界 AI 作为一个新类别，与大型语言模型（LLM）和生成式 AI 并列。其强调多方参与的治理方式，与大型科技公司封闭的专有方法形成鲜明对比。
现实世界 AI 铸造厂仍处于早期阶段，许多技术和治理框架尚未最终确定。
截至撰写本文时，IOTEX 作为该网络的动力代币，交易价格为 $0.0231，过去 24 小时内下跌了 1.12%。