Annotation de données AI : de la lutte pour la puissance de calcul à la compétition pour la qualité des données

Récemment, les géants de la technologie ont suscité des remous dans l'ensemble de l'industrie en acquérant des entreprises de marquage de données avec des sommes d'argent considérables. Cet événement a non seulement redéfini la valeur du marquage de données, mais a également révélé des changements majeurs en cours dans le domaine de l'intelligence artificielle. Parallèlement, certains projets blockchain émergents tentent de défier le paysage traditionnel de l'industrie du marquage de données par des modèles innovants. Quelles évolutions du marché se cachent derrière ce contraste frappant ?

L'annotation des données, en tant que domaine nécessitant l'intelligence humaine et le jugement professionnel, a une valeur qui dépasse de loin l'agrégation décentralisée de la puissance de calcul. Bien que l'histoire de l'utilisation des ressources GPU inutilisées pour défier les géants du cloud soit frappante, la puissance de calcul est essentiellement une marchandise standardisée, dont les principales distinctions résident dans le prix et la disponibilité. En revanche, l'annotation de données de haute qualité porte des connaissances spécialisées uniques, des contextes culturels et des expériences cognitives, cette rareté et cette non-substituabilité construisent une forte barrière à l'entrée pour l'industrie de l'annotation des données.

Récemment, une grande entreprise technologique a dépensé 14,8 milliards de dollars pour acquérir près de la moitié des actions d'une société de labellisation de données, ce qui représente le plus gros investissement unique dans le domaine de l'intelligence artificielle cette année. Cette société de labellisation de données a été fondée en 2016 et est maintenant valorisée à 30 milliards de dollars, ses clients comprenant plusieurs grandes entreprises d'IA, des fabricants automobiles et des départements gouvernementaux.

Cette acquisition montre que, pendant que l'industrie débat encore des performances des différents modèles d'IA, les leaders du secteur ont déjà déplacé le champ de bataille vers la source des données. Dans un contexte où la puissance de calcul n'est plus rare et où les architectures des modèles tendent à se homogénéiser, ce qui détermine réellement la limite de l'intelligence de l'IA ce sont les données soigneusement traitées. Les géants de la technologie, par des acquisitions à prix élevé, sont en réalité en train de se battre pour les "droits d'extraction du pétrole" à l'ère de l'IA.

Cependant, cette tendance monopolistique a également engendré de nouvelles forces rebelles. Certains projets de blockchain tentent de redéfinir les règles de distribution de la valeur de l'annotation des données par des méthodes décentralisées. Le principal problème du modèle traditionnel d'annotation des données ne réside pas dans la technologie, mais dans les défauts de conception du mécanisme d'incitation. Par exemple, un médecin peut passer des heures à annoter des images médicales et ne recevoir qu'une rémunération dérisoire, tandis que les modèles d'IA entraînés avec ces données peuvent avoir une valeur inestimable. Cette iniquité dans la distribution de la valeur nuit gravement à l'enthousiasme pour la fourniture de données de haute qualité.

La solution proposée par le projet de blockchain est de transformer les annotateurs de données, considérés comme des "travailleurs agricoles de données" peu coûteux, en véritables "actionnaires" du réseau AI grâce à un mécanisme d'incitation par des jetons. Ce modèle tente d'utiliser la technologie Web3 pour transformer les relations de production, en étant particulièrement adapté aux scénarios d'annotation de données.

Il est à noter qu'un nouveau projet de blockchain AI a été lancé à proximité du moment où un géant technologique a annoncé son acquisition, ce qui pourrait refléter un tournant sur le marché : que ce soit pour les entreprises technologiques traditionnelles ou pour les projets de blockchain, tous ont déjà évolué d'une "Puissance de calcul" à une nouvelle phase de "compétition sur la qualité des données".

Alors que les géants traditionnels construisent des barrières de données avec de l'argent, les projets de blockchain tentent de mener une expérience à plus grande échelle de "démocratisation des données" grâce à des modèles économiques innovants. Cette lutte pour le contrôle futur de l'IA influencera-t-elle l'orientation du développement de l'ensemble du secteur ? Cela mérite notre attention continue.