📌 Quando a velocidade de desenvolvimento da IA ultrapassa em muito a regulamentação e a construção ética, como podemos garantir a qualidade dos "dados de treino"?
@JoinSapien propôs uma solução potencialmente mais vinculativa: reestruturar o ecossistema de contribuidores de dados com um sistema de staking + reputação.
Este modelo não é complicado, mas é muito "Web3":
1️⃣ Antes da execução da tarefa, é necessário fazer a staking de tokens → Assumir responsabilidades antes de contribuir 2️⃣ Revisão por pares dentro da comunidade após a conclusão → Verificação de qualidade descentralizada 3️⃣ Resultado impacta a reputação dos contribuidores → Reputação vinculada a permissões de tarefa e ganhos
Há vários variáveis sistêmicas notáveis por trás deste mecanismo:
🔹A qualidade dos dados é ajustada automaticamente através de um mecanismo de penalização, em vez de depender de um sistema de auditoria centralizado. 🔹A estrutura de incentivos está fortemente vinculada à "credibilidade dos participantes", prevenindo efetivamente o uso de bots ou fraudes. 🔹Todo o processo de contribuição é rastreável na blockchain, garantindo que o modelo de IA subsequente possa verificar o seu caminho de treino.
📊 Até agora: 🔹180 mil+ participantes 🔹1,85 milhões+ tarefas de etiqueta 🔹Abrange vários cenários verticais, como saúde, educação e condução autónoma
Num momento em que a "capacidade de cálculo de IA" e os "modelos de IA" estão em intensa competição, o sistema de controle de qualidade dos dados de treinamento tornou-se um recurso escasso.
A Sapien não tentou substituir modelos grandes no estilo OpenAI, mas escolheu um caminho diferente - usando regras, responsabilidade e incentivos para aumentar a credibilidade do "conhecimento humano" no sistema de IA.
Talvez, este mecanismo seja a peça-chave para a próxima fase. Não é sobre "o que se pode fazer", mas sim sobre "se se faz certo" e "se está certo".
A qualidade não se grita com slogans, mas sim se impõe com regras.
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📌 Quando a velocidade de desenvolvimento da IA ultrapassa em muito a regulamentação e a construção ética, como podemos garantir a qualidade dos "dados de treino"?
@JoinSapien propôs uma solução potencialmente mais vinculativa: reestruturar o ecossistema de contribuidores de dados com um sistema de staking + reputação.
Este modelo não é complicado, mas é muito "Web3":
1️⃣ Antes da execução da tarefa, é necessário fazer a staking de tokens → Assumir responsabilidades antes de contribuir
2️⃣ Revisão por pares dentro da comunidade após a conclusão → Verificação de qualidade descentralizada
3️⃣ Resultado impacta a reputação dos contribuidores → Reputação vinculada a permissões de tarefa e ganhos
Há vários variáveis sistêmicas notáveis por trás deste mecanismo:
🔹A qualidade dos dados é ajustada automaticamente através de um mecanismo de penalização, em vez de depender de um sistema de auditoria centralizado.
🔹A estrutura de incentivos está fortemente vinculada à "credibilidade dos participantes", prevenindo efetivamente o uso de bots ou fraudes.
🔹Todo o processo de contribuição é rastreável na blockchain, garantindo que o modelo de IA subsequente possa verificar o seu caminho de treino.
📊 Até agora:
🔹180 mil+ participantes
🔹1,85 milhões+ tarefas de etiqueta
🔹Abrange vários cenários verticais, como saúde, educação e condução autónoma
Num momento em que a "capacidade de cálculo de IA" e os "modelos de IA" estão em intensa competição, o sistema de controle de qualidade dos dados de treinamento tornou-se um recurso escasso.
A Sapien não tentou substituir modelos grandes no estilo OpenAI, mas escolheu um caminho diferente - usando regras, responsabilidade e incentivos para aumentar a credibilidade do "conhecimento humano" no sistema de IA.
Talvez, este mecanismo seja a peça-chave para a próxima fase. Não é sobre "o que se pode fazer", mas sim sobre "se se faz certo" e "se está certo".
A qualidade não se grita com slogans, mas sim se impõe com regras.
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