AI 数据标注：з обчислювальної потужності до конкуренції якості даних

Нещодавно дії технологічних гігантів щодо купівлі компаній з розмітки даних за величезні суми викликали потрясіння в усьому секторі. Ця подія не лише переосмислила цінність розмітки даних, але й виявила значні зміни, що відбуваються в сфері штучного інтелекту. Тим часом, деякі нові блокчейн-проекти намагаються кинути виклик традиційній індустрії розмітки даних за допомогою інноваційних моделей. Які саме зміни на ринку стоять за цим великим контрастом?

Маркування даних, як область, що потребує людської мудрості та професійного судження, має цінність, яка значно перевищує децентралізовану Обчислювальну потужність. Хоча історії про використання невикористаних ресурсів GPU для виклику хмурим гігантам вражають, Обчислювальна потужність в основному є стандартизованим товаром, основні відмінності полягають у ціні та доступності. На відміну від цього, високоякісне маркування даних несе в собі унікальні професійні знання, культурний контекст та когнітивний досвід, ця рідкість та незамінність створюють глибокий захист для індустрії маркування даних.

Нещодавно велика технологічна компанія витратила 14,8 мільярда доларів на купівлю майже половини акцій компанії з маркування даних, що є найбільшою одноразовою інвестицією в галузі штучного інтелекту цього року. Ця компанія з маркування даних була заснована в 2016 році, і наразі її оцінка досягла 30 мільярдів доларів, а її клієнтами є багато провідних AI компаній, автомобільних виробників і державних установ.

Цей випадок придбання показує, що поки в галузі тривають суперечки щодо продуктивності різних AI-моделей, лідери галузі вже перенесли поле битви на джерела даних. Коли обчислювальна потужність більше не є дефіцитом, а архітектура моделей стає однорідною, справжню межу інтелекту AI визначають ті дані, які були ретельно оброблені. Технологічні гіганти через високу ціну придбання насправді ведуть боротьбу за "права на видобуток нафти" епохи AI.

Однак ця монопольна тенденція також сприяла виникненню нових повстанських сил. Деякі блокчейн-проекти намагаються через децентралізований підхід переробити правила розподілу вартості даних. Основна проблема традиційної моделі розмітки даних полягає не в технологіях, а в недоліках дизайну механізму стимулювання. Наприклад, лікар, який витрачає кілька годин на розмітку медичних зображень, може отримати лише мізерну винагороду, тоді як AI-моделі, натреновані на цих даних, мають величезну цінність, і ця несправедливість у розподілі вартості серйозно знижує зацікавленість у постачанні якісних даних.

Рішення, запропоновані блокчейн-проектами, полягає в тому, щоб через механізм стимулювання токенами перетворити позначальників даних з дешевих "даних робітників" на справжніх "акціонерів" AI-мережі. Ця модель намагається використати технології Web3 для перетворення виробничих відносин, особливо у контексті позначення даних.

Варто зазначити, що новий блокчейн AI проект був запущений якраз у час, коли технологічний гігант оголосив про придбання, що, можливо, відображає переломний момент на ринку: як традиційні технологічні компанії, так і блокчейн проекти вже перейшли від "Обчислювальної потужності" до нової стадії "змагання за якість даних".

Коли традиційні гіганти будують бар'єри даних за допомогою грошей, блокчейн-проекти намагаються провести масштабніший експеримент з "демократизації даних" за допомогою інноваційних економічних моделей. Як ця боротьба за контроль над майбутнім ШІ вплине на розвиток усієї галузі, варто постійно стежити.