Rachel, Złota Finanse
27 listopada Zhao Changpeng opublikował na X, że zadania związane z oznaczaniem danych AI są bardzo odpowiednie do realizacji za pomocą blockchaina, co pozwala korzystać z globalnej taniej siły roboczej oraz na natychmiastowe płatności za pomocą kryptowalut, łamiąc ograniczenia lokalizacyjne.
Oznaczanie danych odnosi się do ręcznego lub zautomatyzowanego oznaczania surowych danych (takich jak tekst, obrazy, dźwięki itp.), aby miały określone zorganizowane informacje. Oznaczone dane są wykorzystywane do szkolenia modeli uczenia maszynowego lub sztucznej inteligencji, na przykład oznaczanie tekstu kategoriami emocjonalnymi (pozytywnymi, negatywnymi, neutralnymi) jest formą oznaczania danych. Wykorzystanie blockchaina w oznaczaniu danych sztucznej inteligencji szczególnie nadaje się do scenariuszy oznaczania danych, które wymagają wysokiej przejrzystości, wiarygodności i rozproszonej współpracy. Może to nie tylko zwiększyć wydajność i jakość oznaczania danych, ale także stworzyć nowe możliwości dla globalnej współpracy i handlu danymi.
Jakie obecnie istnieją wartościowe projekty w tej dziedzinie? Jakie są perspektywy rozwoju tego rynku?
Rola blockchainu w oznaczaniu danych AI
Blockchain to zdecentralizowana technologia rozproszonego rejestru, charakteryzująca się przejrzystością, niezmiennością i możliwością śledzenia. Te cechy mogą rozwiązać następujące problemy tradycyjnych metod w oznaczaniu danych:
Rzeczywistość danych i odporność na manipulacje: każdy zapis oznaczenia jest zapisywany w blockchainie, nie można go dowolnie zmieniać, co zapewnia wiarygodność oznaczeń.
Przejrzystość przydziału zadań: Blockchain może rejestrować proces dystrybucji, wykonania i weryfikacji zadań, zapobiegając niesprawiedliwemu przydziałowi zadań lub manipulacjom wynikami.
Mechanizm motywacyjny: dzięki technologii inteligentnych kontraktów blockchain, oznaczający dane mogą automatycznie otrzymywać kryptowaluty lub inne nagrody za wykonanie zadań.
Śledzenie danych: źródło każdego oznaczenia, informacje o oznaczających i weryfikatorach mogą być śledzone.
Scenariusze aplikacji
Rozproszone oznaczanie: wykorzystując blockchain, zadania oznaczania danych są przydzielane globalnym oznaczającym, co zwiększa efektywność przetwarzania danych.
Weryfikacja jakości: wyniki oznaczania przez wiele osób są porównywane i weryfikowane za pomocą technologii blockchain, co zapewnia dokładność oznaczeń.
Transakcje danych oznaczonych: dobrze oznaczone dane mogą być handlowane na blockchainie, a strony transakcji nie muszą martwić się o integralność lub wiarygodność danych.
Ochrona prywatności: wykorzystanie blockchaina do zaszyfrowanego przechowywania oznaczonych danych zapewnia bezpieczeństwo danych prywatnych.
Powiązane projekty
OORT DataHub: oferuje zdecentralizowane usługi oznaczania danych oparte na blockchainie, z zastosowaniem algorytmu Proof of Honesty do kontroli jakości. Platforma dystrybuuje zadania, weryfikuje jakość danych i wypłaca wynagrodzenia za pomocą inteligentnych kontraktów, przyciągając globalnych oznaczających i zapewniając przejrzystość oraz ochronę prywatności oznaczanych danych.
Model ekonomiczny tokena projektu jest następujący:
Nagrody społecznościowe: poprzez udział w oznaczaniu i analizie danych, użytkownicy mogą otrzymywać nagrody w postaci tokenów $OORT. Dodatkowo mogą również otrzymać unikalne NFT powiązane z wkładem, które oferują dodatkowe korzyści, takie jak nagrody za zwiększenie rocznej stopy zwrotu (APY), zniżki na urządzenia oraz prawo głosu w DAO.
Zastaw zadań: uczestnicy muszą zastawić co najmniej 210 tokenów $OORT, aby wykazać swoje zobowiązanie do zadań, po wykonaniu zadań tokeny zostaną zwrócone, a nagrody wypłacone.
Podział zysków ze sprzedaży: niektórzy posiadacze NFT mogą również otrzymywać dywidendy z przyszłych przychodów ze sprzedaży danych, co zwiększa długoterminowe zyski.
PublicAI: projekt ekosystemu AI na łańcuchu Solana, mający na celu połączenie stron poszukujących danych z globalnymi oznaczającymi, nagradzający uczestników za pomocą mechanizmu motywacyjnego opartego na kryptowalutach, jednocześnie wykorzystując technologię blockchain do rejestrowania szczegółów procesu oznaczania, aby zapewnić bezpieczeństwo danych i prywatność.
Model ekonomiczny tokena projektu jest następujący:
Nagrody społecznościowe: 10% tokenów Public zostanie przeznaczone na airdropy dla użytkowników w ramach wczesnej interakcji, a konkretnie istnieją trzy metody uzyskania airdropu: zostanie AI Builder: zbierać wysokiej jakości treści internetowe; zostać AI Validator: weryfikować zebrane treści; zostać AI Developer: używać zweryfikowanych zbiorów danych do szkolenia agentów AI.
Podział tokenów: projekt zakończył rundę finansowania seed w wysokości 2 milionów dolarów w styczniu 2024 roku, inwestorzy to IOBC Capital, Foresight Ventures, Solana Foundation, Everstate Capital oraz wielu znanych profesorów i akademików z dziedziny sztucznej inteligencji. Na razie szczegóły dotyczące podziału tokenów PublicAI nie zostały określone.
Wyzwania
Obecnie kilka czynników ogranicza rozwój tego rynku: po pierwsze, oznaczanie danych AI wymaga dużych zasobów obliczeniowych i pamięci; po drugie, wydajność projektu jest ograniczona przez skalowalność blockchaina; po trzecie, standaryzacja technologii i regulacje są wciąż niedoskonałe.
W szczególności drugi punkt może być obecnie największym wyzwaniem. Oznaczanie danych AI i szkolenie modeli zazwyczaj wymagają dużych zasobów obliczeniowych, a węzły w sieci blockchain mają ograniczoną moc obliczeniową. Jak skutecznie integrować i wykorzystywać rozproszone zasoby obliczeniowe, aby zaspokoić potrzeby obliczeniowe projektu oznaczania danych AI, przy jednoczesnym zachowaniu cech decentralizacji blockchaina, jest pilnym problemem do rozwiązania. Podobno Greenfield należący do Binance zapewnia wsparcie w zakresie przechowywania dla tego rynku, oczekując, że w tym obszarze zostanie wdrożonych więcej zasobów przechowywania i obliczeń.
