Wie entwickelt sich der AI-Datenmarkierungspfad, den Zhao Changpeng Fürsprecher?

Rachel, Golden Finance

Am 27. November schrieb Zhao Changpeng auf X, dass Aufgaben wie KI-Datenannotation sehr gut durch Blockchain erledigt werden können, da sie auf kostengünstige globale Arbeitskräfte zurückgreifen und durch Kryptowährungen sofortige Zahlungen ermöglichen, wodurch geografische Einschränkungen überwunden werden.

Datenmarkierung bezieht sich auf die manuelle oder automatisierte Kennzeichnung von Rohdaten (wie Text, Bilder, Audio usw.), um ihnen spezifische strukturierte Informationen zu verleihen. Die markierten Daten werden verwendet, um Maschinenlern- oder KI-Modelle zu trainieren, zum Beispiel ist das Kennzeichnen von Texten mit Emotionen (positiv, negativ, neutral) eine Form der Datenmarkierung. Die Verwendung von Blockchain für die Datenmarkierung in der künstlichen Intelligenz ist besonders geeignet für Szenarien, die hohe Transparenz, Vertrauenswürdigkeit und verteilte Zusammenarbeit erfordern. Dies kann nicht nur die Effizienz und Qualität der Datenmarkierung verbessern, sondern schafft auch neue Möglichkeiten für globale Zusammenarbeit und Datentransaktionen.

Welche hochwertigen Projekte gibt es derzeit in diesem Bereich? Wie sieht die Entwicklungsperspektive des Bereichs aus?

Die Rolle der Blockchain bei der Datenmarkierung von KI

Blockchain ist eine dezentralisierte, verteilte Ledger-Technologie, die Merkmale wie Transparenz, Unveränderlichkeit und Rückverfolgbarkeit aufweist. Diese Merkmale können in der Datenmarkierung die folgenden Probleme traditioneller Methoden lösen:

• Datenintegrität und Unveränderlichkeit: Jede markierte Aufzeichnung wird in die Blockchain geschrieben und kann nicht willkürlich geändert werden, was die Zuverlässigkeit der Kennzeichnung gewährleistet.
• Transparenz der Aufgabenverteilung: Die Blockchain kann den Prozess der Verteilung, Ausführung und Überprüfung von Aufgaben aufzeichnen, um unfaire Aufgabenverteilungen oder Manipulationen der Ergebnisse zu verhindern.
• Anreizmechanismus: Durch die Verwendung der Smart Contract-Technologie der Blockchain können Datenannotatoren automatisch Kryptowährung oder andere Belohnungen erhalten, indem sie Aufgaben abschließen.
• Datenverfolgung: Die Informationen über die Herkunft jedes Markers, den Annotator und die Prüfer können zurückverfolgt werden.

Anwendungsfälle

• Verteilte Annotation: Durch die Nutzung der Blockchain werden Datenannotierungsaufgaben an Annotatoren weltweit verteilt, was die Datenverarbeitungseffizienz erhöht.
• Qualitätsprüfung: Die Ergebnisse der Mehrpersonenmarkierung werden durch Blockchain-Technologie verglichen und überprüft, um die Genauigkeit der Markierung sicherzustellen.
• Datenmarkthandel: Gut annotierte Daten können auf der Blockchain gehandelt werden, ohne dass Käufer und Verkäufer sich um die Integrität oder Echtheit der Daten sorgen müssen.
• Datenschutz: Verwendung von Blockchain zur verschlüsselten Speicherung von annotierten Daten, um die Sicherheit privater Daten zu gewährleisten.

Verwandte Projekte

• OORT DataHub: Bietet eine blockchain-basierte dezentrale Datenkennzeichnungsdienstleistung an, die den Proof of Honesty-Algorithmus zur Qualitätskontrolle verwendet. Die Plattform verteilt Aufgaben, überprüft die Datenqualität und zahlt Vergütungen über Smart Contracts, um globale Kennzeichner anzuziehen und die Transparenz und den Datenschutz der gekennzeichneten Daten sicherzustellen.

Das wirtschaftliche Modell des Projekt-Tokens ist wie folgt:

Gemeinschaftsbelohnung*: Durch die Teilnahme an Datenannotation und -analyse können Benutzer $OORT-Token-Belohnungen erhalten. Darüber hinaus können einzigartige NFTs, die mit dem Beitrag verknüpft sind, erhalten werden, die zusätzliche Vorteile bieten, wie Belohnungen für die Erhöhung der jährlichen Rendite (APY), Rabatte auf Geräte und DAO-Abstimmungsrechte.*

Aufgabenstaking*: Teilnehmer müssen mindestens 210 $OORT-Token staken, um ihr Engagement für die Aufgabe zu zeigen. Nach Abschluss der Aufgabe werden die Token zurückgegeben und Belohnungen ausgezahlt.*

Verkaufserträge-Beteiligung*: Einige NFT-Inhaber können auch von zukünftigen Einnahmen aus dem Datenverkauf profitieren, was die langfristigen Erträge weiter steigert.*

• PublicAI: Ein AI-Ökosystemprojekt auf der Solana-Blockchain, das darauf abzielt, Datenbedarfsträger und globale Annotatoren zu verbinden, indem es Teilnehmer durch ein Anreizsystem mit Kryptowährungen belohnt und gleichzeitig die Details des Annotierungsprozesses mithilfe von Blockchain-Technologie aufzeichnet, um die Datensicherheit und Privatsphäre zu gewährleisten.

Das wirtschaftliche Modell des Projekt-Tokens ist wie folgt:

Community Belohnungen:* 10% der Public-Token werden für die Airdrop-Belohnungen der Nutzer in der Anfangsphase verwendet. Genauer gesagt gibt es**** drei Möglichkeiten, um an den Airdrops teilzunehmen: ****AI Builder werden: Hochwertige Inhalte aus dem Internet sammeln; *AI Validator werden: Die gesammelten Inhalte validieren; AI Developer werden: Mit den validierten Datensätzen AI-Agenten trainieren.

Tokenverteilung***：***Das Projekt hat im Januar 2024 eine Seed-Runde mit einem Umfang von 2 Millionen USD abgeschlossen, zu den Investoren gehören IOBC Capital, Foresight Ventures, die Solana Foundation, Everstate Capital sowie mehrere bekannte Akademiker und Professoren aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz. Derzeit sind die genauen Details zur Verteilung der PublicAI-Token noch nicht bekannt.

Herausforderungen

Derzeit gibt es mehrere Faktoren, die die Entwicklung dieses Sektors einschränken: Erstens erfordert die AI-Datenkennzeichnung hohe Rechen- und Speicherkapazitäten; zweitens wird die Projektleistung durch die Skalierbarkeit der Blockchain beeinträchtigt; drittens sind die technischen Standards und die Regulierung noch unzureichend.

Die zweite davon ist vielleicht die größte Herausforderung im Moment. Dies liegt daran, dass KI-Datenkennzeichnung und Modelltraining in der Regel viele Rechenressourcen erfordern und Knoten in einem Blockchain-Netzwerk nur über eine begrenzte Rechenleistung verfügen. Unter der Prämisse, die Dezentralisierung der Blockchain zu gewährleisten, ist die effektive Integration und Nutzung verteilter Rechenressourcen zur Erfüllung der Rechenanforderungen von KI-Datenkennzeichnungsprojekten ein dringendes Problem, das gelöst werden muss. Es wird berichtet, dass Greenfield, eine Tochtergesellschaft von Binance, Speicherunterstützung für diesen Track bereitstellt und erwartet, dass mehr Speicher- und Rechenressourcen in diesem Bereich geübt werden.