HUMAN Protocol 是一种区块链基础设施，旨在通过支持数字就业市场的增长来去中心化人力。
最近在以太坊主网上发布后，该协议现在已经能够完全自动化数据标记工作的生命周期，使人机协作能够创建和完成大量真实世界的可替代任务。
借助人工智能和机器学习技术，用户现在可以获得 HUMAN 的原生代币 HMT 的奖励，以成功完成反机器人视觉挑战，例如识别网格图像中的交通灯。 然后整理这些数据并用于支持消除劳动力市场中的偏见，促进更加循环的零工经济。
为了更深入地思考这些最近的公告以及对区块链技术领域的更广泛影响，Cointelegraph 与 Human Protocol 的技术总监 Harjyot Singh 进行了交谈。
Harjyot 是金融科技工程领域的杰出企业家，拥有计算机科学和人工智能的学术背景。
他目前的重点是“探索人工智能和区块链等尖端技术如何改善大多数互联网用户的日常体验。”
Cointelegraph：HUMAN 最近的公告（在 Ether 主网上发布和 CAPTCHA Web 应用程序的发布）将如何支持协议的发展？
Harjyot Singh：我们对我们最近取得的成就感到兴奋。 HUMAN Protocol 在以太坊主网上的发布使我们能够实现人类去中心化就业市场的第一个实例。 这也是关于协议的演变； HUMAN Protocol 目前每天通过其支持的应用程序处理大量用户交互。 它旨在跨多个区块链运行，以太坊是第一个主网部署。 我们在这里学习和实现的东西我们可以在其他地方利用和执行，包括 Solana 和 Polkadot。
显然，此次发布还使我们能够上架 HMT，这有助于我们发展 HUMAN 社区并激励更广泛的参与。 但真正的增长来自于 HUMAN App：进入 HUMAN 生态系统的第一个门户，也是位于世界任何地方的个人可以通过完成任务直接赚取 HMT 的第一种方式。
同样重要的是要注意，HUMAN 应用程序不仅仅是一个 CAPTCHA 应用程序； 它允许人们执行多种任务。
CT：读者会熟悉谷歌的 reCAPTCHA 系统。 HUMAN 模型与技术角度有何不同，以人为中心的识别方法有哪些好处？
HS：重要的是要注意 hCaptcha 不是人类基金会的一部分； 它只是一个使用 HUMAN 协议的应用程序。 HUMAN 有一个更广泛的目标，即标记多种人类工作，而不仅仅是可以通过 CAPTCHA 运行的狭窄任务集。
也就是说，reCAPTCHA 和 hCaptcha 之间的一个主要区别在于，hCaptcha 会为用户在解决 CAPTCHA 时所做的工作向网站支付费用，而不是强迫他们将这些劳动捐赠给 Google。
CT：Vitalik Buterin 最近提倡跨 DeFi 过渡到“人性证明”治理。 如果广泛实施，你如何看待这会对空间产生影响？
HS：我认为这将使 DeFi 成为一个更公平的空间。 目前，根据钱包余额分配选票的系统会导致巨大的问题； 它允许加密货币鲸鱼影响对他们有利的提案。 HUMAN 的“人性证明”将允许每个经过验证的人类用户投一票，这也将打击机器人的流行。 因为人类证明是第一个也是唯一一个链上人类验证系统，所以它对链上 DeFi 世界有意义。
但人性证明的潜力并不止于此； 任何机器人造成严重破坏的空间——例如在交易所抢占先机——都可能应用人性证明来解决它。
CT：你能否分享一些可以在利用英特尔视频和图像标签系统 CVAT 以及基于文本的 INCEpTION 的市场上促进的人类合约的具体示例？
HS：AI 初创公司的请求者需要标记损坏汽车的十万张图片。 他们提供图像，以及智能合约中保存的 HMT 总额，直到工作完成。 HUMAN 协议代理确保数据安全共享，并为应用程序做好准备； 然后，HUMAN交易所 可以将任务智能地分配给英特尔 CVAT 用户（他们可能在不同的链上运行 – 并且根据速度、成本等将工作发送到不同的链）。
Worker 连接到交易所，查看工作，并通过在汽车损坏区域周围绘制详细的框/形状开始完成英特尔 CVAT 上的精细工作。 预言机记录和评估工作，然后更新智能合约，为完成工作的工人保留 HMT。
CT：你的本国货币 HMT——特别是工人的代币价值——如何确定任务提供的优先级？
HS：我们利用平衡证明作为促成订单排序任务的因素之一，换句话说，有多少任务将分配给一个工人或劳动力矿池与另一个。 但是，为了减少系统中的摩擦，我们还对许多其他参数进行了加权平均，以使新用户能够立即加入。
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CT：你认为 AI 和机器学习系统目前在技术能力和文化意识方面有多先进，可以支持 HUMAN 的可扩展性？
HS：人工智能系统目前擅长专业智能。 也就是说：他们擅长执行特定的线性任务，例如 GPS、聊天机器人或亚马逊的 Kiva 机器人，该机器人将盒子与亚马逊员工之间进行中继。 但人工智能并不擅长广义智能，这是灵活性、响应和适应的领域，是人类蓬勃发展的领域。
在文化意识方面，我认为我们已经为下一波人工智能浪潮做好了准备。 AI 产品已经在我们的生活中根深蒂固——从手机上的面部解锁系统到机器人清洁器。 然而，我认为文化高估了当前的人工智能能力。 我认为大多数人认为人工智能比实际更聪明、更有能力，因为我们从 1950 年代就开始谈论人工智能，但进展一直不稳定，正如我们在 1980 年代的“人工智能冬天”中看到的那样。 例如，我们已经将无人驾驶汽车的必然性融入到我们的文化知识中，但它们还没有完全起飞。 我想我们已经准备好了； 我认为人们只是在等待产品。
CT：随着我们进入更加自动化的经济，构建机器服务于人类真正价值和需求的系统对我们来说有多重要？
HS：我们听到了很多关于 AI 以及将机器引入就业市场的影响的不同说法。 但与其取代人类工人，我们更喜欢关注机器如何支持甚至赋予他们权力。 智能自动化意味着更多的补救工作——小任务——可以由机器处理，这有助于最大限度地利用人类工人的时间、精力和注意力。
人类拥有机器所不具备的能力——创造力、独创性、想象力——而机器在执行重复性任务时效率更高。 支持这一点的基础设施特别适合知识工作者的成长，他们能够提供麻烦和专业的投入，但他们的时间越来越稀缺。 这也意味着为专业工作人员提供做出明智和自信决策所需的数据。
HUMAN 协议旨在允许机器完成重复性任务，并请求其他机器完成这些任务。 通过这种方式，我们希望激发人类的潜力，并为创造性地解决问题提供空间和重点。
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