Vuonna 2019 tapasin vanhemman insinöörin, joka oli jättänyt Facebookin ja työskenteli Federated Learning -teknologiaan perustuvan B/To G -projektin parissa. Esittelin sen Sequoian sijoittajasiskolle, ja projekti voitti nopeasti Sequoian 3 miljoonan dollarin enkelikierroksen. Kiinnitin tuolloin huomiota "federoidun oppimisen" teknologiaan ja tunsin, että lohkoketjuun yhdistettynä mielikuvitukselle oli paljon tilaa. Liitetyn oppimisen ydin on, että useat palvelimet voivat tehdä yhteistyötä mallien kouluttamiseksi jakamatta raakadataa. Tiedot pysyvät paikallisina, ja vain mallipäivitykset (painotukset/liukuvärit) jaetaan, mikä suojaa käyttäjien yksityisyyttä ja täyttää tietojen laskenta- ja suvereniteettivaatimukset. Tämä on yksi syy siihen, miksi kiinnitin huomiota @flock_io:een, joka ei ole vain tekoäly× kryptoprojekti, vaan käyttää myös "federoitua oppimista" ydinteknologianaan. Viime aikoina Flockilla on ollut kaksi suurta siirtoa, joihin kannattaa kiinnittää huomiota. Ensimmäinen on kumppanuus Hong Kong Generative Artificial Intelligence Research and Development Centren (HKGAI) kanssa. Federoidun oppimisteknologian ytimessä osapuolet kehittävät yhdessä uuden sukupolven tekoälyratkaisuja hallinnolle ja julkiselle sektorille, edistävät vaatimustenmukaisen, luotettavan, yksityisyys ensin -älykkään hallintojärjestelmän rakentamista ja parantavat julkisten palvelujen tarkkuutta ja tehokkuutta. HKGAI on Hongkongin hallituksen tukema tekoälyprojekti, ja tällainen yhteistyö heijastaa myös hallituksen omaksumaa tekoälyteknologiaa "digitaalisen öljyn" aikakaudella. Flock käyttää federoitua oppimista + anonyymiä salausmekanismia varmistaakseen tietosuojan lopputuloksen. Hallituksen vetäminen väliintuloon ei ole vain vahva todiste vaatimustenmukaisuudesta ja käytännöllisyydestä, vaan se tarjoaa myös käytännön käyttötapaustukea ja lisää tietolähteitä FLockin liiketoiminnalle. Toinen on se, että viime viikolla Coinbase lisäsi $FLOCK listautumissuunnitelmaan, ja sen pitäisi listautua lähitulevaisuudessa. $FLOCK on FLock-projektin alkuperäinen token, joka rakentaa liiketoimintamallin tokenin ympärille. Tehtävien tekijät voivat esimerkiksi maksaa FLOCK-tokeneita koulutustehtävien aloittamisesta, joista alusta ottaa prosenttiosuuden palvelumaksusta ja loput annetaan mallille ja laskentatehon tarjoajille.