Перетворення в сфері позначення даних AI: від космічних придбань до інновацій Web3

Нещодавно в індустрії ШІ розгорнулася гаряча дискусія щодо маркування даних. Один з гігантів соціальних мереж придбав майже половину акцій компанії з маркування даних за приголомшливу ціну в 14,8 мільярда доларів, що викликало резонанс у всьому технологічному колі. Тим часом, Web3 AI проект, який незабаром випустить токени, все ще намагається позбавитися етикетки "концептуальної спекуляції". За цим виразним контрастом ринок, здається, ігнорує деякі ключові фактори.

Маркування даних як напрямок може мати вартість, яка перевищує об'єднання розподілених обчислювальних потужностей. Хоча історія про використання вільних GPU для виклику на ринок хмарних обчислень є захоплюючою, обчислювальна потужність є, по суті, стандартизованим товаром, основні відмінності полягають у ціні та доступності. Як тільки великі компанії змінять свою стратегію, ця перевага може швидко зникнути.

У порівнянні, маркування даних - це сфера, яка потребує людської мудрості та професійного судження. Кожне якісне маркування вбирає в себе унікальні професійні знання, культурний контекст та когнітивний досвід, які не можна просто так скопіювати, як обчислювальну потужність GPU. Наприклад, точне маркування діагностики раку зображень потребує професійної інтуїції досвідченого онколога, тоді як глибокий аналіз емоцій фінансового ринку неможливий без практичного досвіду досвідченого трейдера. Ця природна дефіцитність та незамінність створює глибокий захисний бар'єр для індустрії маркування даних.

Один з великих соціальних медіа-гігантів нещодавно оголосив про придбання 49% акцій компанії з маркування даних за 14,8 мільярда доларів, що є найбільшою одноразовою інвестицією в сфері ШІ цього року. Ще більш важливо, що засновник і генеральний директор цієї компанії з маркування даних також очолить новостворену "суперінтелектуальну" дослідницьку лабораторію цієї соціальної медіа-компанії.

Цей 25-річний підприємець, коли у 2016 році заснував компанію, був студентом, який кинув навчання, а тепер його компанія оцінюється в 30 мільярдів доларів. Список клієнтів компанії включає кілька відомих AI-компаній, виробників автомобілів, технологічних гігантів та державні установи. Компанія спеціалізується на наданні високоякісних послуг з маркування даних для навчання AI-моделей, має понад 300 тисяч професійно підготовлених маркувальників.

Ця угода про придбання виявила ігнорований факт: на поточному етапі розвитку ШІ обчислювальна потужність більше не є дефіцитним ресурсом, архітектура моделей також набуває однорідності, справжнім чинником, що визначає верхню межу інтелекту ШІ, є ті дані, які були ретельно оброблені. Ця компанія соціальних медіа купує не просто аутсорсингову компанію за високу ціну, а намагається захопити "права на видобуток даних" для майбутньої ери ШІ.

Однак, монополія завжди викликатиме опір. Як дистрибутивні платформи обчислювальної потужності намагаються зламати централізовані хмарні обчислювальні послуги, так і певний Web3 AI проект намагається за допомогою технології блокчейн переосмислити правила розподілу вартості даних. Основна проблема традиційної моделі маркування даних полягає не в технологіях, а в проектуванні механізму стимулювання.

Наприклад, лікар може витратити кілька годин на маркування медичних зображень, але отримати лише мізерну винагороду, тоді як штучний інтелект, навчений на цих даних, може коштувати десятки мільярдів доларів, але лікар не може поділитися прибутком. Ця надзвичайно несправедлива розподіл вартості серйозно підриває мотивацію постачання високоякісних даних.

А завдяки механізму винагороди за токени Web3, позначники даних більше не є дешевими "робітниками з даних", а справжніми "акціонерами" мережі мовних моделей ШІ. Очевидно, що переваги Web3 у трансформації виробничих відносин особливо яскраво проявляються у сценаріях позначення даних.

Варто зазначити, що цей Web3 AI проект вирішив випустити токени саме в той момент, коли соціальний медіа гігант оголосив про придбання, чи це збіг, чи ретельно сплановано? Це, можливо, відображає поворотний момент на ринку: як Web3 AI, так і традиційний AI вже перейшли з "конкуренції обчислювальної потужності" до нової стадії "конкуренції якості даних".

Коли традиційні гіганти будують бар'єри даних за допомогою фінансів, Web3 проводить масштабніший експеримент з "демократизації даних" за допомогою токеноміки. Ця "підпільна війна" за контроль над майбутнім ШІ вже тихо розпочалася, і її результати можуть суттєво змінити весь ландшафт індустрії ШІ.