📌 عندما يتجاوز سرعة تطور الذكاء الاصطناعي التنظيم وبناء الأخلاقيات، كيف يمكننا ضمان جودة "بيانات التدريب"؟

@JoinSapien اقترحت طريقة قد تكون أكثر التزامًا: إعادة بناء نظام المساهمين في البيانات من خلال نظام الرهن + السمعة.

هذا النموذج ليس معقدًا، لكنه "ويب 3":

1️⃣ يجب رهن الرموز قبل تنفيذ المهمة → يجب أن تتحمل المسؤولية قبل المساهمة
2️⃣ بعد الانتهاء، يتم مراجعة الأقران داخل المجتمع → تحقق الجودة اللامركزي
3️⃣ تأثير النتائج على سمعة المساهمين → ربط السمعة بصلاحيات المهام والعوائد

هناك عدة متغيرات نظامية جديرة بالملاحظة وراء هذه الآلية:

🔹تتعدل جودة البيانات تلقائيًا من خلال آلية العقوبات، بدلاً من الاعتماد على نظام مراجعة مركزي.
🔹ترتبط هيكلية الحوافز بشكل قوي بـ "موثوقية المشاركين"، مما يمنع بشكل فعال الاستغلال الآلي/التلاعب.
🔹جميع عمليات المساهمة قابلة للتتبع على السلسلة، مما يضمن إمكانية التحقق من مسار تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي لاحقًا

📊 حتى الآن:
🔹1.8 مليون+ مشارك
🔹1.85亿+ مهام الوسم
🔹تغطية عدة مشاهد عمودية مثل الرعاية الصحية والتعليم والقيادة الذاتية

في ظل المنافسة المفرطة في "قدرة الذكاء الاصطناعي" و"نماذج الذكاء الاصطناعي"، أصبحت أنظمة مراقبة جودة بيانات التدريب موردًا نادرًا.

لم تحاول Sapien استبدال نماذج OpenAI الكبيرة، بل اختارت مسارًا مختلفًا - من خلال القواعد والمسؤولية والحوافز، لتعزيز مصداقية "المعرفة البشرية" في نظام الذكاء الاصطناعي.

ربما تكون هذه الآلية هي قطعة اللغز الرئيسية في المرحلة التالية. ليست "ما الذي يمكن القيام به"، بل "هل يتم ذلك بدقة" و"هل هو صحيح".

الجودة ليست شعارات تُرفع، بل تُفرض بالقواعد.

@cookiedotfuncn @cookiedotfun
#PlaySapien # كوكي سنابس #Sapien # سابيين سنابس