AI tem três pilares fundamentais: Poder de computação, dados e Algoritmo.

Entre os três, a importância do Poder de computação é a mais óbvia, portanto, a capitalização de mercado da NVIDIA ultrapassou a da Microsoft e da Apple, tornando-se a empresa mais valiosa do mundo. No entanto, como destacou Alex Wang, fundador da Scale AI, em um podcast, os dados estão substituindo o Poder de computação como o maior gargalo para o aprimoramento do desempenho dos modelos de IA.

A sede da AI por dados é interminável, mas os recursos de dados acessíveis na Internet estão quase esgotados. Para melhorar ainda mais o desempenho do modelo, é necessário depender de mais dados de alta qualidade. Embora as empresas possuam muitos dados valiosos internamente, esses dados não estruturados só podem ser usados para treinar a AI após marcações precisas. A rotulagem de dados é uma tarefa intensiva em recursos e tem sido considerada a parte mais difícil e humilde da indústria AI na cadeia.

No entanto, graças à estratégia de ser a primeira a entrar no campo da anotação de dados, a Scale AI obteve uma avaliação de 13.8 bilhões de dólares em sua última rodada de financiamento em maio deste ano, superando muitas empresas conhecidas de modelos de grande escala. Este feito certamente quebra o preconceito de que a anotação de dados é apenas um trabalho árduo.

Assim como muitos projetos de Poder de computação Descentralização desafiam a NVIDIA, o projeto de IA encriptação Sapien AI, que acaba de completar uma rodada inicial de financiamento de 5 milhões de dólares em abril, também tenta desafiar a Scale AI. Ele não só pretende entrar no mercado de longo prazo de forma Descentralização, mas também planeja construir a maior rede global de marcação de dados humanos.

Recentemente, a BlockBeats entrevistou Trevor Koverko, co-fundador e COO da Sapien AI. Como co-fundador de vários projetos bem-sucedidos, como Polymath, Polymesh e Tokens.com, Trevor acumulou uma rica experiência em empreendedorismo antes de fundar a Sapien AI. Na entrevista, ele compartilhou detalhadamente sua jornada na fundação da Sapien AI, bem como estratégias para a Sapien AI competir de forma única com a Scale AI, e insights exclusivos sobre como projetar mecanismos de negócios com base em inspirações dos jogos na cadeia de Bloco.

Site de experiência do projeto Sapien AI: game.sapien.io

Inovação floresce em Toronto, um fruto da colaboração entre encriptação e a comunidade de IA

**BlockBeats: Vi no seu LinkedIn que já jogou pelos New York Rangers da NHL. Como ex-jogador profissional de hóquei no gelo, como fez a transição para a indústria da encriptação?

**Trevor：**Ao longo da minha carreira, experimentei muitos papéis diferentes. O hóquei no gelo foi o meu primeiro emprego. No Canadá, o hóquei no gelo é uma parte muito importante da nossa cultura, e se não jogares hóquei em criança, és quase considerado um estranho. Portanto, foi uma parte importante do meu crescimento. Aprendi muito com o trabalho em equipa e a competição de alto nível, e essas experiências continuam a influenciar-me até hoje.

Quando a minha carreira no hóquei no gelo terminou, comecei a trabalhar no mundo dos negócios e, na verdade, passei algum tempo na Ásia. Eu morava na China, mais especificamente na cidade de Dalian, no nordeste da China. Minha carreira no esporte e minha experiência na China foram duas partes muito importantes no meu processo de crescimento.

Eu cresci no ecossistema de encriptação de Toronto. Eu estava envolvido na comunidade BTC muito cedo, quando o Ethereum ainda não tinha sido lançado. Costumávamos participar de encontros, trocar ideias com amigos e conheci o Vitalik, que naquela época era apenas editor da “Bitcoin Magazine”.

Mais tarde, quando Vitalik lançou o White Paper, a comunidade BTC gradualmente evoluiu para a comunidade ETH. Foi um período de paixão ardente. Em 2017-2018, lancei meu próprio projeto RWA, Polymath, quando nem mesmo havia uma classificação clara neste campo, nós o chamamos de “tokens de segurança”. Este foi o meu primeiro grande projeto no campo da encriptação. Trabalhamos em todos os aspectos deste projeto, desde a angariação de fundos até o lançamento de aplicativos na comunidade ETH.

Finalmente, construímos nossa própria blockchain Layer 1, o que foi um desafio maior. Felizmente, temos pessoas muito inteligentes como Charles Hoskinson atuando como arquiteto de protocolo. Hoje, essa blockchain se desenvolveu para se tornar uma marca independente, chamada Polymesh. Ela é uma das primeiras e maiores redes de RWA e é de nível Layer 1. Agora, sou apenas um membro da comunidade, pois ela se descentralizou completamente, e apenas apoio essa rede de longe. Em termos de adoção, ela está se saindo muito bem, e a RWA está se tornando gradualmente um ecossistema empolgante.

BlockBeats: What prompted your shift of interest from RWA to AI and the decision to start Sapien AI?

**Trevor：**Após a operação diária da Polymesh, comecei a me interessar por AI. Toronto tem uma comunidade de tecnologia AI muito forte, e muitas das arquiteturas AI modernas foram criadas por pesquisadores da Universidade de Toronto, como o “pai da Profundidade” Geoffrey Hinton e o ex-chefe cientista da OpenAI Ilya Sutskever.

Esquerda: Ilya Sutskever; Direita: Geoffrey Hinton

Estou muito interessado em usar AI e também tenho alguns amigos inteligentes na Universidade de Waterloo que estão envolvidos em aprendizado de máquina. Gradualmente, fiquei interessado na pilha de tecnologia AI, no processo de produção de dados de treinamento e como os humanos estão envolvidos nesse processo de produção de dados de treinamento. É um processo de aprendizado muito natural.

No início, não tinha ambições de criar uma empresa, mas após cerca de 6 meses de imersão no campo de IA e aprendizado de máquina, sob a orientação de um mentor no programa de pós-graduação em aprendizado de máquina da Universidade de Waterloo, começamos a descobrir algumas áreas interessantes com problemas e vimos oportunidades para resolvê-los. Como resultado, fundamos a empresa Sapien.

BlockBeats: Você pode apresentar a missão principal deste projeto para pessoas que não estão familiarizadas com a Sapien AI? Onde se destaca a importância dos serviços de marcação de dados na indústria de IA atual?

Trevor: A marcação de dados é extremamente importante. Essa é também uma das principais razões do sucesso de modelos de linguagem de grande escala como o ChatGPT, pois eles foram os primeiros a usar anotadores de dados humanos em escala industrial para enriquecer seus conjuntos de dados.

Até hoje, a importância da marcação de dados continua a aumentar, porque a competição de desempenho entre esses modelos é muito intensa, e a melhor maneira de melhorar o desempenho do modelo é adicionar mais marcações de dados profissionais ao conjunto de dados.

Vemos o processamento de dados como uma Cadeia de fornecimento: primeiro, temos os dados brutos que precisam ser estruturados e organizados. Uma vez estruturados, esses dados podem ser treinados. Após o treinamento, é possível realizar inferências com esses dados. Em resumo, é um processo passo a passo para agregar valor aos dados no contexto da inteligência artificial.

Como em outras indústrias, estamos começando a ver a segmentação da indústria de IA, com diferentes áreas verticais emergindo e algumas empresas se destacando em etapas específicas do processo. Para mim, a etapa mais interessante é a segunda, ou seja, a estruturação e preparação do treinamento dos dados, que sempre foi a parte que mais me interessou.

A Descentralização da Scale AI, visando o mercado de longo prazo

BlockBeats: O que torna a Sapien AI diferente das empresas tradicionais de Web2, como a Scale AI?

Trevor: Esta é uma ótima pergunta. Nós realmente admiramos a Scale, eles são uma empresa incrível, e seus co-fundadores são muito talentosos. Conhecemos um deles. Eles são uma das maiores empresas de IA do mundo, tanto em termos de receita, capitalização de mercado e uso.

A nossa diferença é que partimos dos primeiros princípios e pensamos em como deverá ser uma pilha de tecnologia moderna de marcação de dados em 2024. Não procuramos necessariamente os casos de uso cobertos pela escala, o nosso objetivo é o mercado médio e de longo prazo.

Nos esforçamos para fornecer feedback humano aos conjuntos de dados para todos, seja você um modelo de código aberto de mercado intermediário, um modelo empresarial ou apenas um indivíduo que pesquisa nos fins de semana. Se você deseja melhorar o desempenho do modelo e precisa de feedback humano adaptado às suas necessidades, venha nos procurar.

Você pode pensar em nós como uma versão mais distribuída ou Descentralização da Scale AI. Isso significa que nossos anotadores são mais abrangentes e não estão limitados a uma localização específica, podendo trabalhar remotamente em qualquer lugar. De certa forma, essa descentralização nos permite melhorar a qualidade da marcação de dados, pois a diversidade não é apenas para a diversidade, mas também para melhorar a qualidade do treinamento de dados.

Por exemplo, se você tiver um grupo de pessoas com histórico semelhante marcando dados em uma instalação, é provável que haja um viés ou uma tendência cultural nos resultados dos dados. Portanto, desde o início, nos esforçamos para torná-lo o mais diversificado e robusto possível. Devido à maior descentralização, também podemos obter marcadores de maior qualidade até certo ponto. Se você tiver que trabalhar em um local específico nas Filipinas, suas opções de talentos serão limitadas, mas, priorizando o trabalho remoto, podemos encontrar marcadores em qualquer lugar.

Não estou dizendo que a Scale não tenha feito essas coisas, mas estamos pensando em como atender outras partes do mercado de modelos. Porque acreditamos que este mercado continuará a subir e haverá muitos modelos privados e licenciados que precisam de feedback humano.

**BlockBeats: Como é projetado e otimizado o fluxo de trabalho de marcação de dados da Sapien AI? Quais são os principais pontos garantindo a qualidade dos dados?

**Trevor：**O nosso funcionamento da plataforma é semelhante a um mercado bilateral. Pode pensar nela como o Uber da anotação de dados, uma versão de Descentralização. Por um lado, temos os demandantes, como os passageiros da Uber, que para nós são clientes empresariais que precisam de feedback humano nos seus modelos. Por exemplo, estão a desenvolver um grande modelo de linguagem e precisam de ajustes finos, o que requer intervenção humana.

Eles vieram até nós e carregaram o conjunto de dados originais na rede. Baseamo-nos em várias variáveis diferentes do conjunto de dados (como complexidade, modalidade de dados, formato de dados, etc.) para fornecer um orçamento. Para os clientes empresariais, este processo é muito autossuficiente.

Por outro lado, temos os fornecedores, ou seja, os anotadores, que são como nossos motoristas do Uber. Atualmente, esse é realmente o gargalo da indústria e precisamos de o máximo possível de anotadores para se juntarem à rede. Porque a demanda é basicamente infinita, assim como no Uber, sempre haverá pessoas querendo pegar uma carona, essa demanda nunca vai acabar. No campo da IA, há uma demanda contínua por modelos de IA que consomem cada vez mais dados.

Estamos muito atentos à oferta e empenhados em tornar a anotação de dados fácil para qualquer pessoa. Inventamos algumas novas tecnologias e ainda estamos melhorando-as para garantir anotação de alta qualidade em escala em modo distribuído. A pergunta inicial que fizemos foi: é possível garantir anotações de alta qualidade sem gerenciamento centralizado? É realmente o que chamamos de “trilema de rotulagem de dados”: podemos reduzir os custos para nossos clientes e mais altos para os anotadores, melhorando a qualidade geral?

Nós realizamos vários experimentos neste campo e obtivemos alguns resultados muito interessantes. Tentamos diferentes novos mecanismos como regressão à média, detecção de anomalias, etc., e misturamos alguns modelos de probabilidade, que podem em grande parte inferir a qualidade do trabalho dos anotadores. Também estamos desenvolvendo algumas tecnologias atualizadas. Até agora, estamos muito animados com as perspectivas de desenvolvimento da anotação de dados nos próximos cinco a dez anos. Acreditamos que a anotação de dados se tornará mais descentralizada, mais autônoma e mais automatizada.

**BlockBeats: Pode nos dar uma introdução mais detalhada sobre os vossos produtos e tecnologia, especialmente aquelas partes que garantem a qualidade dos dados? Eu sei que vocês têm um mecanismo de stake para evitar comportamento malicioso por parte dos anotadores, existem outras tecnologias?

Trevor: Sim, estamos tentando muitas coisas diferentes. Temos um sistema de reputação, bem como um sistema de estaca e punição. Os anotadores podem ser multados se não cumprirem os critérios depois de apostarem um determinado montante de fundos. Esses mecanismos ainda estão nos estágios experimentais iniciais, mas descobrimos que esse incentivo por si só pode melhorar significativamente a adesão à qualidade e, possivelmente, até mesmo por múltiplos desvios-padrão. No entanto, esta série de controlo de qualidade é conseguida pela média ponderada dos diferentes algoritmos, que estamos constantemente a ajustar. Ao mesmo tempo, nós mesmos estamos usando o aprendizado de máquina para otimizar esse processo. Por exemplo, usamos ferramentas de ML linter e o teste “Red Rabbit”, que consiste em fornecer dados falsos aos anotadores para testar se eles são honestos com seus rótulos.

Este é um grande problema: como saber se as pessoas estão realizando Ataque Sybil na rede (ou seja, tentando trapacear e manipular o sistema)? Devemos estar sempre atentos a isso. Esta também é a razão pela qual gostamos de certos mecanismos de incentivo Web3, porque esses mecanismos foram originalmente concebidos para resolver problemas semelhantes de Ataque Sybil, Falha Bizantina, e foram criados para garantir que a conformidade com as regras sirva aos melhores interesses de todos. Se és egoísta, seguirás o protocolo da rede.

Estamos ainda numa fase inicial. Para alguns clientes importantes, implementamos métodos de controle de qualidade mais tradicionais, ao mesmo tempo em que avançamos rapidamente para este novo mundo de dados de ponta.

BlockBeats: Qual é a maior vantagem do Sapien AI como uma plataforma de marcação de dados Descentralização?

Trevor: Como eu disse, nossa plataforma é mais automatizada, o que nos permite atender a uma gama mais ampla de clientes. Nossos requisitos para os anotadores também são muito amplos. Queremos que qualquer pessoa possa se tornar um anotador, porque acreditamos que a próxima era ou capítulo da IA será extrair mais conhecimento existente dos humanos. Não apenas coisas básicas, como ‘este é um sinal de estacionamento’ ou ‘este é um carro’, que tanto humanos quanto máquinas podem facilmente reconhecer, mas mais conteúdo relacionado à inferência.

O Alex Wang da Scale já abordou esta questão: os dados na internet são o resultado da inferência, mas não descrevem verdadeiramente o processo de inferência. Então, como podemos compreender mais profundamente o pensamento das pessoas? Isso requer mais trabalho e uma marcação mais profissional. Isso pode ajudar a acelerar o desenvolvimento da inteligência artificial geral (AGI).

Portanto, nossa missão maior é: podemos desbloquear mais conhecimento em conjuntos de dados privados dentro das empresas e nas mentes dos profissionais? Esses profissionais têm conhecimentos especializados em determinadas áreas verticais (como medicina ou direito) que os modelos ainda não dominam.

Estamos trabalhando duro para tornar nossa plataforma o mais líquida possível, mantendo um equilíbrio entre oferta e demanda. Queremos implementar preços dinâmicos, assim como o Uber. Esses mecanismos nos tornam mais parecidos com um mercado bilateral real, atendendo às demandas de dados de um lado e ajudando os anotadores a se juntarem do outro. Estes são alguns dos nossos métodos únicos para construir a plataforma. Em relação à garantia de qualidade, estamos utilizando em tempo real as tecnologias que mencionei anteriormente. Queremos que nossos anotadores recebam o máximo de feedback em tempo real possível, pois isso pode criar uma melhor experiência para todos.

Label to Earn，o futuro da economia dos bicos

BlockBeats: Notei que a Sapien AI fez uma parceria com a Yield Guild Games (YGG), uma guilda de jogos, então o mecanismo de marcação da Sapien AI, Descentralização, pode ser entendido como um tipo de jogo ‘label to earn’?

Trevor: Exatamente. Queremos realmente entrar no mundo das pessoas que querem ganhar a vida com o celular. Acreditamos que este é o futuro da economia de gig. Você não precisa de um carro para dirigir para a Uber, não precisa fazer entregas em um local físico, basta fazer login no celular, fazer a marcação de dados e ganhar dinheiro.

YGG is an amazing partner, they are one of our Investidor Anjo. We have a great relationship with founder Gabby and they have an amazing community in Southeast Asia. We have big plans with them to help their users find new ways to make money, and they also help us gain new users. We recently announced some collaboration projects and have more plans in the pipeline. For most of Q4, we will be in Asia to meet with these partners and continue to drive the collaboration.

BlockBeats: Qual é a sua opinião sobre jogos Blockchain do tipo ‘play to earn’ como o ‘Axie Infinity’?

Trevor: Isso é muito inovador e pode ser considerado uma fonte de inspiração. Embora seja apenas um experimento, acredito que ele voltará de uma forma nova. Isso é o que torna as startups e o empreendedorismo descentralizado maravilhosos, é uma forma de destruição criativa.

O que estamos fazendo realmente tem alguns elementos de “jogar para ganhar”, mas preferimos usar termos como “etiquetar para ganhar” ou “treinar para ganhar”. No entanto, há diferenças, pois somos um negócio real. Aqui, dados reais são rotulados, clientes reais pagam dinheiro real e, no final, um produto real é produzido. Portanto, isso não é apenas um jogo de vídeo de ciclo infinito.

Embora seja divertido marcar dados com o Sapien AI, pode não ser tão divertido quanto jogar Grand Theft Auto V. Esperamos encontrar um bom equilíbrio entre diversão e utilidade, para que seja algo que você possa fazer enquanto espera por 5 minutos em uma parada de ônibus ou algo que você possa fazer por 5 horas em frente ao computador em casa. Nosso objetivo é torná-lo o mais acessível possível.

BlockBeats: Você tem alguma maneira de tornar a marcação de dados mais interessante, não apenas como trabalho, mas mais como um jogo?

Trevor: Sim, temos muitas experiências agora. Você pode acessar game.sapien.io para experimentar o jogo e marcar dados de IA reais. Você pode se tornar um colaborador de IA, jogando o jogo e marcando dados de IA reais, e também pode ganhar pontos. Este jogo é muito simples e tem uma interface intuitiva.

Interface do jogo.sapien.io

Os próprios dados são interessantes. Você pode precisar anotar algumas imagens muito interessantes, como anotar nossos dados de moda, etc. Planejamos apoiar vários tipos diferentes de modalidades e conjuntos de dados. Planejamos adicionar mais funcionalidades continuamente com o tempo.

Plano de Futuro: Construir a maior rede de marcação de dados artificiais do mundo

BlockBeats: Além do YGG, quais outros projetos de encriptação vocês planejam colaborar no futuro?

Portanto, estamos trabalhando com outros no campo de dados de Descentralização para estabelecer esse padrão em estágios iniciais e planejamos lançá-lo como um produto público. Também fizemos algo semelhante quando estávamos na Polymath, lançamos o ERC-1400, que agora se tornou um dos padrões de tokenização na rede ETH.

Portanto, temos algumas ideias sobre a criação de padrões e planejamos impulsionar esse processo em conjunto com as equipes que nos ajudaram no passado, bem como alguns parceiros do setor. Isso tornará a IA 01928374656574839201 mais real e interoperável, o que significa que os dados podem fluir mais facilmente entre etapas diferentes, pois ninguém pode fazer tudo.

BlockBeats: Qual é a data exata de lançamento da Rede principal e do aplicativo móvel do Sapien AI?

**Trevor：**Atualmente, ainda não temos um plano de lançamento específico. Estamos focados em fazer corresponder o nosso produto principal do Web2 ao mercado. O nosso subir está a correr muito bem e já temos anotadores de 71 países. Este ano, a nossa receita do lado da procura quase duplicou todos os meses.

Apenas queremos continuar a crescer, a aprender continuamente sobre os nossos clientes e a fornecer-lhes serviços. Com o tempo, manteremos uma mente aberta em relação a várias estratégias e tecnologias diferentes.

BlockBeats: I see that Rowan Stone, co-founder of Base, has joined Sapien AI as Chief Business Development Officer. Which blockchain will Sapien AI be built on? Is there a plan to issue native Tokens?

Trevor: These are all very profound questions, I appreciate it. Rowan is excellent, he co-founded Base with Jesse Pollak, who is definitely a legendary figure. Rowan has extensive experience and is unparalleled in building industrial-grade Web3 products. In my opinion, he is top-notch. He participated in leading the ‘Onchain Summer’ event, which is one of the most successful events I can remember.

Ele está a ajudar-nos a desenvolver estratégias de mercado em algumas áreas. No entanto, como acabei de dizer, estamos atualmente muito focados em servir os nossos clientes existentes, que é o nosso principal foco. Não fizemos compromissos ou decisões em relação a qualquer Layer 1 ou outras áreas. No entanto, no futuro, continuaremos a considerar várias possibilidades.

**BlockBeats: Quais são os planos ou objetivos futuros da Sapien AI? Que marcos você espera alcançar nos próximos anos?

Trevor: A nossa missão é aumentar em 100 vezes o número de anotadores de dados humanos em todo o mundo e permitir que qualquer pessoa tenha acesso fácil a esta rede. Queremos construir a maior rede de anotadores de dados humanos do mundo. Acreditamos que isso será um ativo muito valioso, por isso queremos construí-lo e controlá-lo, mas, eventualmente, abri-lo. Queremos que qualquer pessoa possa ter acesso a ele sem a necessidade de permissão.

Se pudermos construir a maior rede global de marcação de dados artificiais, isso desbloqueará um grande potencial de IA, porque quanto mais dados de alta qualidade tivermos, mais poderosa será a IA e mais útil para todos.

Esperamos que ele sirva a todos, não apenas às grandes empresas de modelos de linguagem que podem pagar por milhões de anotadores humanos. Agora, qualquer pessoa pode usar essa rede. Você pode vê-la como uma plataforma de ‘anotação como serviço’.

Por detrás da Descentralização: a tarefa dos empreendedores é resolver problemas

BlockBeats: Por fim, gostaria de perguntar sobre sua observação e opinião sobre toda a indústria. Quais são os potenciais inexplorados no campo da encriptação AI atualmente?

Trevor: Estou muito entusiasmado com este campo e é por isso que fundamos a Sapien AI. Há um lado bom aqui, mas também há um lado que precisa ser cauteloso.

O lado bom é que a IA da Descentralização pode se tornar mais autônoma, mais democrática, mais acessível e mais poderosa. Isso significa que os agentes de IA podem negociar com sua própria moeda nativa, o que também significa que você pode ter mais privacidade e saber exatamente o que está contido no modelo através da tecnologia ZK.

Em termos de prevenção, enfrentamos um mundo muito assustador, onde a IA está cada vez mais centralizada, e apenas o governo e algumas grandes empresas de tecnologia podem ter acesso a modelos poderosos. Esta é uma cena bastante assustadora. Assim, a IA de Código aberto e Descentralização é uma forma de defesa.

Para nós, estamos mais focados nos dados, na descentralização dos dados. Isso não significa que você não possa descentralizar outras partes do stack de IA, como o processamento e o próprio algoritmo. Assim como o Transformer foi a primeira inovação em termos de algoritmo, vimos mais inovações, mas sempre há espaço para melhorias.

Descentralização并不意味着你应该这么做，仅仅因为你可以Descentralização某些东西并不意味着你就应该这么做。最终必须要有真正的价值。但就像金融和 Web3 空间的其他部分一样，AI 肯定可以从Descentralização中受益。

BlockBeats: Qual conselho você daria para empreendedores que desejam entrar no campo da encriptação AI?

**Trevor：**Eu sugiro estudar o máximo possível para realmente compreender a pilha tecnológica e a arquitetura. Você não precisa necessariamente ser um doutor em aprendizado de máquina, mas é importante entender como ele funciona e fazer pesquisas. A partir daí, com o tempo, você passará a compreender os problemas de forma mais orgânica. Isso é fundamental.

Se não compreender o seu funcionamento, não poderá compreender onde reside o problema. E se não souber onde está o problema, não deverá ser um empreendedor, pois o trabalho de um empreendedor é resolver problemas.

Portanto, não é diferente de qualquer outra startup, você deve entender esse campo. Você não precisa ser um especialista mundial nesse campo, mas precisa ter conhecimento suficiente para entender os problemas e tentar resolvê-los.