Рэйчел, Золотая финансовая
27 ноября Чжанпэн Чжао в своем посте на X заявил, что задачи по аннотации данных AI очень хорошо подходят для выполнения с помощью блокчейна, позволяя использовать глобальную низкозатратную рабочую силу и осуществлять мгновенные платежи через криптовалюту, преодолевая географические ограничения.
Маркировка данных — это ручное или автоматизированное аннотирование исходных данных (таких как текст, изображения, аудио и т. д.) для придания им определенной структурированной информации. Помеченные данные используются для обучения моделей машинного обучения или искусственного интеллекта, например для маркировки текста категориями тональности (положительная, отрицательная, нейтральная). Использование блокчейна для аннотирования данных ИИ особенно подходит для сценариев аннотирования данных, требующих высокой прозрачности, надежности и распределенного сотрудничества. Это не только повышает эффективность и качество аннотирования данных, но и создает новые возможности для глобального сотрудничества и транзакций с данными.
В настоящее время, какие качественные проекты существуют в этой области? Каковы перспективы развития этой области?
Роль блокчейна в разметке данных AI
Блокчейн - это децентрализованная распределенная бухгалтерская технология, обладающая такими характеристиками, как прозрачность, неизменяемость и отслеживаемость. Эти характеристики могут решить следующие проблемы традиционных методов в маркировке данных:
Сценарии применения
Связанные проекты
Экономическая модель токена проекта выглядит следующим образом:***
Сообщество вознаграждений*: Участвуя в аннотировании и анализе данных, пользователи могут получить вознаграждение в токенах $OORT. Кроме того, могут быть получены уникальные NFT, привязанные к вкладу, которые предоставляют дополнительные преимущества, такие как вознаграждение за повышение годовой доходности (APY), скидки на оборудование и право голоса в DAO.*
Задания по залогу*: Участники должны заложить как минимум 210 $OORT токенов, чтобы подтвердить свою приверженность к заданию. После выполнения задания токены будут возвращены, и будут выданы вознаграждения.*
Доля от продажи: Некоторые держатели NFT также могут получать дивиденды от будущих доходов от продажи данных, что дополнительно повышает долгосрочную прибыль.
Экономическая модель токенов проекта следующая:
***Сообщество вознаграждений:****10% токенов Public будет использовано для наград за аирдропы в начале взаимодействия с пользователями, конкретно способы получения аирдропов следующие:****три способа,****стать AI Builder: собирать качественный контент из интернета;*стать AI Validator: проверять собранный контент; стать AI Developer: использовать проверенные наборы данных для обучения AI-агентов.
Распределение токенов***:**** Проект завершил начальный раунд финансирования в размере 2 миллионов долларов в январе 2024 года, среди инвесторов такие как IOBC Capital, Foresight Ventures, Solana Foundation, Everstate Capital и ряд известных профессоров и академиков в области искусственного интеллекта. В настоящее время конкретные детали распределения токенов PublicAI еще не уточнены.*
Проблемы, с которыми сталкиваются
В настоящее время несколько факторов сдерживают развитие этой области: во-первых, для маркировки данных AI требуются высокие вычислительные и хранилищные ресурсы; во-вторых, производительность проектов ограничена масштабируемостью блокчейна; в-третьих, стандартизация технологий и регулирование еще не完善.
Второй из них, пожалуй, самый большой вызов на данный момент. Это связано с тем, что маркировка данных ИИ и обучение моделей обычно требуют больших вычислительных ресурсов, а узлы в сети блокчейн имеют ограниченную вычислительную мощность. Исходя из предпосылки обеспечения децентрализации блокчейна, актуальным вопросом для решения является вопрос о том, как эффективно интегрировать и использовать распределенные вычислительные ресурсы для удовлетворения вычислительных потребностей проектов маркировки данных ИИ. Сообщается, что Greenfield, дочерняя компания Binance, предоставляет поддержку хранения данных для этого трека и ожидает большего количества ресурсов хранения и вычислений для практики в этой области.