Wie entwickelt sich der AI-Datenmarkierungsbereich, den Zhao Changpeng fürsprecher?

Rachel, Golden Finance

Am 27. November erklärte Zhao Changpeng in einem Beitrag auf X, dass Aufgaben wie AI-Datenannotation sehr gut über Blockchain erledigt werden können, indem man auf globale, kostengünstige Arbeitskräfte zurückgreift und durch Kryptowährungen sofortige Zahlungen ermöglicht, um geografische Beschränkungen zu überwinden.

Datenannotation bezieht sich auf die manuelle oder automatisierte Kennzeichnung von Rohdaten (wie Text, Bilder, Audio usw.), um ihnen spezifische strukturierte Informationen zu verleihen. Die annotierten Daten werden verwendet, um Maschinenlern- oder KI-Modelle zu trainieren, beispielsweise ist die Kennzeichnung von Texten mit Gefühlskategorien (positiv, negativ, neutral) eine Art der Datenannotation. Die Verwendung von Blockchain für die Datenannotation im Bereich der künstlichen Intelligenz eignet sich besonders für Szenarien, die hohe Transparenz, Vertrauenswürdigkeit und verteilte Zusammenarbeit erfordern. Dies kann nicht nur die Effizienz und Qualität der Datenannotation verbessern, sondern auch neue Möglichkeiten für globale Zusammenarbeit und Datentransaktionen schaffen.

Welche hochwertigen Projekte gibt es derzeit in diesem Bereich? Wie sind die Entwicklungsaussichten für den Bereich?

Die Rolle der Blockchain bei der Kennzeichnung von AI-Daten

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

• Echtheit der Daten und Unveränderlichkeit: Jedes markierte Protokoll wird in die Blockchain geschrieben, kann nicht willkürlich geändert werden und gewährleistet die Vertrauenswürdigkeit der Kennzeichnung.
• Transparenz der Aufgabenverteilung: Die Blockchain kann den Prozess der Verteilung, Ausführung und Überprüfung von Aufgaben aufzeichnen, um ungerechte Aufgabenverteilungen oder Manipulationen der Ergebnisse zu verhindern.
• Anreizmechanismus: Durch die Verwendung der Smart-Contract-Technologie der Blockchain können Datenannotatoren durch das Abschluss von Aufgaben automatisch Kryptowährungen oder andere Belohnungen erhalten.
• Datenverfolgung: Die Informationen über die Herkunft jedes Markers, die Annotatoren und die Prüfer können zurückverfolgt werden.

Anwendungsszenarien

• Verteilte Annotation: Durch die Nutzung der Blockchain werden Datenannotierungsaufgaben an Annotatoren weltweit verteilt, was die Effizienz der Datenverarbeitung erhöht.
• Qualitätsprüfung: Die Ergebnisse der Mehrfachkennzeichnung werden durch Blockchain-Technologie verglichen und überprüft, um die Genauigkeit der Kennzeichnung sicherzustellen.
• Datenmarkthandel: Gut annotierte Daten können auf der Blockchain gehandelt werden, wobei Käufer und Verkäufer sich keine Sorgen um die Integrität oder Echtheit der Daten machen müssen.
• Datenschutz: Verwendung von Blockchain zur verschlüsselten Speicherung von annotierten Daten, um die Sicherheit der Privatsphäre zu gewährleisten.

Verwandte Projekte

• OORT DataHub: Bietet eine auf Blockchain basierende dezentrale Datenkennzeichnungsdienstleistung, 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 der Datenkennzeichnung und -analyse können Benutzer $OORT Token-Belohnungen erhalten. Darüber hinaus können sie auch einzigartige NFTs erhalten, die an die Beiträge gekoppelt sind. Diese NFTs bieten zusätzliche Vorteile wie Belohnungen für die Erhöhung der Jahresrendite (APY), Geräte-Rabatte und DAO-Stimmrechte.*

Aufgaben-Staking*: Die 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 teilen*: Einige NFT-Inhaber können auch von zukünftigen Einnahmen aus dem Datenverkauf profitieren und damit ihre langfristigen Erträge weiter steigern.*

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

Das Wirtschaftsmodell des Projekt-Token ist wie folgt:

Community Belohnungen:* 10% der Public-Token werden für die Airdrop-Belohnungen der Benutzer in der Anfangsphase verwendet. Konkret gibt es drei Möglichkeiten, um Airdrops zu erhalten: 1. AI Builder werden: Hochwertige Internetinhalte sammeln; *2. AI Validator werden: Gesammelte Inhalte validieren; 3. AI Developer werden: Mit validierten Datensätzen AI-Agenten trainieren.

Token-Verteilung***: ***Das Projekt hat im Januar 2024 eine Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 2 Millionen US-Dollar abgeschlossen, wobei die Investoren IOBC Capital, Foresight Ventures, Solana Foundation, Everstate Capital sowie mehrere bekannte Akademiker und Professoren aus dem Bereich Künstliche Intelligenz umfassen. Die genauen Details zur PublicAI-Token-Verteilung sind derzeit noch nicht bekannt.

Herausforderungen

Derzeit gibt es mehrere Faktoren, die die Entwicklung dieses Sektors einschränken: Erstens erfordert die KI-Datenmarkierung hohe Rechen- und Speicherressourcen; zweitens wird die Projektleistung durch die Skalierbarkeit der Blockchain eingeschränkt; drittens sind die technischen Standards und die Regulierung noch nicht ausgereift.

Der zweite Punkt ist vielleicht die größte Herausforderung, mit der wir derzeit konfrontiert sind. Denn die AI-Datenkennzeichnung und das Modelltraining erfordern in der Regel eine große Menge an Rechenressourcen, während die Rechenleistung der Knoten im Blockchain-Netzwerk begrenzt ist. Wie man die dezentralen Eigenschaften der Blockchain bewahren und gleichzeitig effektiv verteilte Rechenressourcen nutzen kann, um den Rechenbedarf von AI-Datenkennzeichnungsprojekten zu decken, ist ein Problem, das dringend gelöst werden muss. Berichten zufolge bietet Greenfield, eine Tochtergesellschaft von Binance, Speicherunterstützung für diesen Bereich und hofft, dass mehr Speicher- und Rechenressourcen in diesem Bereich zum Einsatz kommen.