No dia 27 de novembro, Zhao Changpeng publicou no X que tarefas como rotulagem de dados de IA são muito adequadas para serem realizadas através da blockchain, podendo tirar proveito de mão-de-obra global de baixo custo e realizar pagamentos instantâneos em criptomoeda, quebrando as limitações geográficas.
A marcação de dados refere-se à anotação de dados brutos (como texto, imagem, áudio, etc.) de forma manual ou automatizada, conferindo-lhes informações estruturadas específicas. Os dados marcados são utilizados para treinar modelos de aprendizado de máquina ou inteligência artificial, como a anotação de categorias de sentimento (positivo, negativo, neutro) para texto, que é um exemplo de marcação de dados. O uso da blockchain na marcação de dados de inteligência artificial é particularmente adequado para cenários de marcação de dados que requerem alta transparência, confiabilidade e colaboração distribuída. Isso não só pode aumentar a eficiência e a qualidade da marcação de dados, mas também criar novas possibilidades para colaboração global e comércio de dados.
Quais são os projetos de alta qualidade atualmente disponíveis neste setor? Qual é a perspectiva de desenvolvimento do setor?
O papel da blockchain na marcação de dados de IA
A blockchain é uma tecnologia de livro-razão distribuído e descentralizado, que possui características como transparência, imutabilidade e rastreabilidade. Essas características podem resolver os seguintes problemas nos métodos tradicionais de marcação de dados:
Autenticidade dos dados e resistência à manipulação: Cada registro marcado é escrito na blockchain, não podendo ser alterado livremente, garantindo a credibilidade da anotação.
Transparência na atribuição de tarefas: A blockchain pode registar o processo de distribuição, execução e auditoria das tarefas, prevenindo a atribuição injusta de tarefas ou a manipulação dos resultados.
Mecanismo de incentivo: Usando a tecnologia de contratos inteligentes da blockchain, os anotadores de dados podem automaticamente receber criptomoedas ou outras recompensas ao completar tarefas.
Rastreamento de Dados: A origem de cada marcação, bem como as informações do anotador e do revisor, podem ser rastreadas.
Cenários de Aplicação
Anotação distribuída: Utilizando a blockchain, as tarefas de anotação de dados são atribuídas a anotadores globais, resultando em maior eficiência no processamento de dados.
Auditoria de Qualidade: Os resultados de múltiplas marcações são comparados e verificados através da tecnologia blockchain, garantindo a precisão da marcação.
Transação de dados anotados: Dados devidamente anotados podem ser negociados na blockchain, e as partes compradoras e vendedoras não precisam se preocupar com a integridade ou veracidade dos dados.
Proteção de Privacidade: Utilizar blockchain para armazenar dados anotados de forma encriptada, garantindo a segurança dos dados privados.
Projetos Relevantes
OORT DataHub: fornece serviços de anotação de dados descentralizados baseados em blockchain, utilizando o algoritmo Proof of Honesty para controle de qualidade. Sua plataforma distribui tarefas, verifica a qualidade dos dados e paga recompensas através de contratos inteligentes, atraindo anotadores de todo o mundo e garantindo a transparência e a proteção da privacidade dos dados anotados.
O modelo econômico do token do projeto é o seguinte:
Recompensas da Comunidade*: Ao participar na rotulagem e análise de dados, os usuários podem ganhar recompensas em tokens $OORT. Além disso, podem receber NFTs exclusivas ligadas à sua contribuição, que oferecem benefícios adicionais, como recompensas que aumentam a taxa de retorno anual (APY), descontos em dispositivos e direitos de voto em DAO.*
Task Staking*: Os participantes devem garantir pelo menos 210 tokens $OORT para demonstrar o seu compromisso com a tarefa. Após a conclusão da tarefa, os tokens serão devolvidos e recompensas serão distribuídas.*
Participação nos lucros de vendas*: alguns detentores de NFT também podem receber dividendos da receita de vendas de dados futuros, aumentando ainda mais os lucros a longo prazo.*
PublicAI： Projeto de IA na rede Solana, com o objetivo de conectar as partes interessadas em dados e os etiquetadores globais, recompensando os participantes por meio de um mecanismo de incentivo com tokens criptográficos, enquanto utiliza a tecnologia blockchain para registrar os detalhes do processo de etiquetagem, garantindo a segurança e a privacidade dos dados.
O modelo econômico do token do projeto é o seguinte:
***Recompensas da Comunidade:10% dos tokens Public serão utilizados para recompensas de airdrop para interações iniciais dos usuários. Especificamente, existemtrês maneiras de obter o airdrop:****tornar-se AI Builder: coletar conteúdo de alta qualidade da internet;*tornar-se AI Validator: validar o conteúdo coletado; tornar-se AI Developer: usar conjuntos de dados validados para treinar agentes de IA.
Distribuição de Tokens***：***O projeto completou um financiamento de 2 milhões de dólares na rodada de sementes em janeiro de 2024, com investidores incluindo IOBC Capital, Foresight Ventures, Solana Foundation, Everstate Capital e vários professores acadêmicos renomados na área de inteligência artificial, atualmente os detalhes específicos da distribuição de tokens PublicAI ainda não foram esclarecidos.
Desafios enfrentados
Atualmente, vários fatores estão a restringir o desenvolvimento deste setor: em primeiro lugar, a rotulagem de dados de IA requer recursos de computação e armazenamento elevados; em segundo lugar, o desempenho dos projetos é afetado pela escalabilidade da blockchain; em terceiro lugar, a padronização técnica e a regulamentação ainda não estão aperfeiçoadas.
Entre eles, o segundo ponto pode ser o maior desafio que enfrentamos atualmente. Isso porque a marcação de dados de IA e o treinamento de modelos geralmente exigem uma grande quantidade de recursos computacionais, enquanto a capacidade de computação dos nós em uma rede blockchain é limitada. Como integrar e utilizar efetivamente recursos computacionais distribuídos para atender às demandas de computação de projetos de marcação de dados de IA, garantindo ao mesmo tempo as características de descentralização da blockchain, é uma questão que precisa ser resolvida com urgência. Sabe-se que o Greenfield, pertencente à Binance, está oferecendo suporte de armazenamento para este setor, esperando que mais recursos de armazenamento e computação possam ser praticados nesta área.
O conteúdo serve apenas de referência e não constitui uma solicitação ou oferta. Não é prestado qualquer aconselhamento em matéria de investimento, fiscal ou jurídica. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações sobre os riscos.
Como está o desenvolvimento da pista de marcação de dados de IA do advogado Zhao Changpeng agora?
Rachel, Gold Finance
No dia 27 de novembro, Zhao Changpeng publicou no X que tarefas como rotulagem de dados de IA são muito adequadas para serem realizadas através da blockchain, podendo tirar proveito de mão-de-obra global de baixo custo e realizar pagamentos instantâneos em criptomoeda, quebrando as limitações geográficas.
A marcação de dados refere-se à anotação de dados brutos (como texto, imagem, áudio, etc.) de forma manual ou automatizada, conferindo-lhes informações estruturadas específicas. Os dados marcados são utilizados para treinar modelos de aprendizado de máquina ou inteligência artificial, como a anotação de categorias de sentimento (positivo, negativo, neutro) para texto, que é um exemplo de marcação de dados. O uso da blockchain na marcação de dados de inteligência artificial é particularmente adequado para cenários de marcação de dados que requerem alta transparência, confiabilidade e colaboração distribuída. Isso não só pode aumentar a eficiência e a qualidade da marcação de dados, mas também criar novas possibilidades para colaboração global e comércio de dados.
Quais são os projetos de alta qualidade atualmente disponíveis neste setor? Qual é a perspectiva de desenvolvimento do setor?
O papel da blockchain na marcação de dados de IA
A blockchain é uma tecnologia de livro-razão distribuído e descentralizado, que possui características como transparência, imutabilidade e rastreabilidade. Essas características podem resolver os seguintes problemas nos métodos tradicionais de marcação de dados:
Cenários de Aplicação
Projetos Relevantes
O modelo econômico do token do projeto é o seguinte:
Recompensas da Comunidade*: Ao participar na rotulagem e análise de dados, os usuários podem ganhar recompensas em tokens $OORT. Além disso, podem receber NFTs exclusivas ligadas à sua contribuição, que oferecem benefícios adicionais, como recompensas que aumentam a taxa de retorno anual (APY), descontos em dispositivos e direitos de voto em DAO.*
Task Staking*: Os participantes devem garantir pelo menos 210 tokens $OORT para demonstrar o seu compromisso com a tarefa. Após a conclusão da tarefa, os tokens serão devolvidos e recompensas serão distribuídas.*
Participação nos lucros de vendas*: alguns detentores de NFT também podem receber dividendos da receita de vendas de dados futuros, aumentando ainda mais os lucros a longo prazo.*
O modelo econômico do token do projeto é o seguinte:
***Recompensas da Comunidade:10% dos tokens Public serão utilizados para recompensas de airdrop para interações iniciais dos usuários. Especificamente, existemtrês maneiras de obter o airdrop:****tornar-se AI Builder: coletar conteúdo de alta qualidade da internet;*tornar-se AI Validator: validar o conteúdo coletado; tornar-se AI Developer: usar conjuntos de dados validados para treinar agentes de IA.
Distribuição de Tokens***：***O projeto completou um financiamento de 2 milhões de dólares na rodada de sementes em janeiro de 2024, com investidores incluindo IOBC Capital, Foresight Ventures, Solana Foundation, Everstate Capital e vários professores acadêmicos renomados na área de inteligência artificial, atualmente os detalhes específicos da distribuição de tokens PublicAI ainda não foram esclarecidos.
Desafios enfrentados
Atualmente, vários fatores estão a restringir o desenvolvimento deste setor: em primeiro lugar, a rotulagem de dados de IA requer recursos de computação e armazenamento elevados; em segundo lugar, o desempenho dos projetos é afetado pela escalabilidade da blockchain; em terceiro lugar, a padronização técnica e a regulamentação ainda não estão aperfeiçoadas.
Entre eles, o segundo ponto pode ser o maior desafio que enfrentamos atualmente. Isso porque a marcação de dados de IA e o treinamento de modelos geralmente exigem uma grande quantidade de recursos computacionais, enquanto a capacidade de computação dos nós em uma rede blockchain é limitada. Como integrar e utilizar efetivamente recursos computacionais distribuídos para atender às demandas de computação de projetos de marcação de dados de IA, garantindo ao mesmo tempo as características de descentralização da blockchain, é uma questão que precisa ser resolvida com urgência. Sabe-se que o Greenfield, pertencente à Binance, está oferecendo suporte de armazenamento para este setor, esperando que mais recursos de armazenamento e computação possam ser praticados nesta área.