¿Cómo ha evolucionado ahora la pista de etiquetado de datos de IA de Zhao Changpeng defensor?

Rachel, Golden Finance

El 27 de noviembre, Zhao Changpeng publicó en X que las tareas de etiquetado de datos de IA son muy adecuadas para ser completadas a través de blockchain, aprovechando la mano de obra de bajo costo global y realizando pagos instantáneos a través de criptomonedas, rompiendo las limitaciones geográficas.

La etiquetación de datos se refiere a la anotación manual o automatizada de datos originales (como texto, imágenes, audio, etc.) para dotarlos de información estructurada específica. Los datos etiquetados se utilizan para entrenar modelos de aprendizaje automático o inteligencia artificial, por ejemplo, etiquetar textos con categorías de sentimiento (positivo, negativo, neutral) es una forma de etiquetado de datos. El uso de blockchain para la etiquetación de datos de inteligencia artificial es especialmente adecuado para escenarios de etiquetado de datos que requieren alta transparencia, credibilidad y colaboración distribuida. Esto no solo puede mejorar la eficiencia y la calidad del etiquetado de datos, sino que también crea nuevas posibilidades para la colaboración global y el intercambio de datos.

¿Cuáles son los proyectos de calidad en esta pista actualmente? ¿Cuál es el futuro desarrollo de la pista?

El papel de la blockchain en el etiquetado de datos de IA

La blockchain es una tecnología de libro mayor distribuido y descentralizado, que cuenta con características como transparencia, inmutabilidad y trazabilidad. Estas características pueden resolver los siguientes problemas en la etiquetación de datos que presentan los métodos tradicionales:

• Veracidad de los datos y protección contra alteraciones: Cada registro marcado se escribe en la blockchain, lo que impide que sea modificado de manera arbitraria, garantizando así la credibilidad de la anotación.
• Transparencia en la asignación de tareas: La blockchain puede registrar el proceso de distribución, ejecución y auditoría de tareas, previniendo la asignación injusta de tareas o la manipulación de resultados.
• Mecanismo de incentivos: Utilizando la tecnología de contratos inteligentes de blockchain, los etiquetadores de datos pueden recibir automáticamente criptomonedas u otras recompensas al completar tareas.
• Origen de datos: Se puede rastrear la información sobre el origen de cada etiqueta, el anotador y el revisor.

Escenarios de aplicación

• Etiquetado distribuido: Utilizando blockchain, se asignan tareas de etiquetado de datos a etiquetadores de todo el mundo, lo que aumenta la eficiencia en el procesamiento de datos.
• Auditoría de calidad: Resultados de múltiples anotadores se comparan y verifican mediante tecnología blockchain para asegurar la precisión de las anotaciones.
• Transacción de datos etiquetados: Los datos etiquetados pueden ser negociados en la cadena de bloques, y las partes compradoras y vendedoras no necesitan preocuparse por la integridad o autenticidad de los datos.
• Protección de la privacidad: Utilizar blockchain para el almacenamiento cifrado de datos etiquetados, garantizando la seguridad de los datos privados.

Proyectos relacionados

• OORT DataHub: Ofrece un servicio de etiquetado de datos descentralizado basado en blockchain, utilizando el algoritmo Proof of Honesty para el control de calidad. Su plataforma distribuye tareas, revisa la calidad de los datos y paga recompensas a través de contratos inteligentes, atrayendo a etiquetadores de todo el mundo y asegurando la transparencia y la protección de la privacidad de los datos etiquetados.

El modelo económico del token del proyecto es el siguiente:

Recompensas de la comunidad*: A través de la participación en la anotación y análisis de datos, los usuarios pueden obtener recompensas en tokens $OORT. Además, también pueden recibir NFT únicos vinculados a su contribución, los cuales ofrecen beneficios adicionales, como recompensas por aumentar la tasa de rendimiento anual (APY), descuentos en dispositivos y derechos de voto en la DAO.*

Fianza de Tarea*: Los participantes deben depositar al menos 210 tokens $OORT para demostrar su compromiso con la tarea. Después de completar la tarea, se devolverán los tokens y se otorgarán recompensas.*

Participación en los ingresos por ventas*: Algunos poseedores de NFT también pueden recibir dividendos de los ingresos por ventas de datos futuros, lo que aumenta aún más los beneficios a largo plazo.*

• PublicAI: Proyecto de IA en la cadena de Solana, diseñado para conectar a los demandantes de datos y a los etiquetadores globales, recompensando a los participantes a través de un mecanismo de incentivos con tokens criptográficos, mientras utiliza la tecnología blockchain para registrar los detalles del proceso de etiquetado, garantizando la seguridad y privacidad de los datos.

El modelo económico del token del proyecto es el siguiente:

Recompensas de la comunidad:* El 10% de los tokens públicos se utilizarán para recompensas de airdrop por la interacción inicial de los usuarios, específicamente, hay tres formas de obtener el airdrop: convertirse en AI Builder: recopilar contenido de alta calidad de Internet; *convertirse en AI Validator: validar el contenido recopilado; convertirse en AI Developer: usar conjuntos de datos verificados para entrenar agentes de IA.

Distribución de tokens***: ***El proyecto completó una financiación de ronda semilla de 2 millones de dólares en enero de 2024, con inversores que incluyen IOBC Capital, Foresight Ventures, Solana Foundation, Everstate Capital y varios académicos y profesores reconocidos en el campo de la inteligencia artificial. Actualmente, los detalles específicos de la distribución de tokens de PublicAI aún no se han aclarado.

Desafíos enfrentados

Actualmente, varios factores están restringiendo el desarrollo de este sector: primero, la necesidad de recursos de cálculo y almacenamiento altos para la etiquetación de datos de IA; segundo, el rendimiento del proyecto está limitado por la escalabilidad de la blockchain; tercero, la estandarización técnica y la regulación aún no están completas.

Entre ellos, el segundo punto es quizás el mayor desafío que enfrentamos actualmente. Esto se debe a que la etiquetación de datos de IA y el entrenamiento de modelos suelen requerir una gran cantidad de recursos computacionales, mientras que la capacidad de cálculo de los nodos en la red blockchain es limitada. Cómo integrar y utilizar de manera efectiva los recursos de computación distribuidos para satisfacer las necesidades computacionales de los proyectos de etiquetado de datos de IA, garantizando al mismo tiempo las características de descentralización de la blockchain, es un problema que necesita ser resuelto urgentemente. Se informa que Greenfield, una subsidiaria de Binance, está proporcionando apoyo de almacenamiento para este campo, con la esperanza de que haya más recursos de almacenamiento y computación practicados en este ámbito.