¿Cómo ha evolucionado la pista de marcado de datos de IA del defensor Zhao Changpeng?

Rachel, Finanzas de Oro

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

La anotación de datos se refiere a la etiquetación 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 el sentimiento de un texto (positivo, negativo, neutral) es un tipo de anotación de datos. El uso de blockchain para la anotación de datos de inteligencia artificial es especialmente adecuado para escenarios de anotación de datos que requieren alta transparencia, confiabilidad y colaboración distribuida. Esto no solo puede mejorar la eficiencia y calidad de la anotación de datos, sino que también crea nuevas posibilidades para la colaboración global y el comercio de datos.

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

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

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

• **Autenticidad de los datos y resistencia a la manipulación: ** Cada registro marcado se escribe en la cadena de bloques y no se puede modificar arbitrariamente, lo que garantiza 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 la fuente de cada etiqueta, el etiquetador y el revisor.

Escenarios de aplicación

• Anotación distribuida: Utilizando blockchain, se asignan tareas de anotación de datos a anotadores de todo el mundo, lo que aumenta la eficiencia del procesamiento de datos.
• Revisión de calidad: Los resultados de la anotación por múltiples personas se comparan y auditan mediante tecnología blockchain, asegurando la precisión de la anotación.
• Transacción de datos etiquetados: Los datos etiquetados se pueden comerciar en la blockchain, 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 encriptado 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 garantizando la transparencia de los datos etiquetados y la protección de la privacidad.

El modelo económico del token del proyecto es el siguiente:

Recompensas de la comunidad*: Al participar en la anotación y análisis de datos, los usuarios pueden obtener recompensas en forma de tokens $OORT. Además, también pueden recibir NFT únicos vinculados a su contribución, que ofrecen beneficios adicionales, como recompensas que aumentan 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 $OORT tokens 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 mejora aún más los ingresos 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 destinarán a recompensas de airdrop por la interacción inicial de los usuarios. Específicamente, hay**** tres maneras 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: utilizar conjuntos de datos verificados para entrenar agentes de IA.*

Distribución de tokens***:**** El proyecto completó una ronda de financiamiento 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 destacados en el campo de la inteligencia artificial, entre otros. Actualmente, los detalles específicos de la distribución de tokens de PublicAI aún no se han definido.*

Desafíos enfrentados

Actualmente, varios factores restringen el desarrollo de este campo: primero, el etiquetado de datos de IA requiere recursos de cálculo y almacenamiento elevados; 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 puede ser el mayor desafío que enfrentamos actualmente. Esto se debe a que el etiquetado 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 una 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, sin comprometer las características de descentralización de la blockchain, es un problema que necesita ser resuelto urgentemente. Se informa que Greenfield, que forma parte de Binance, está proporcionando soporte de almacenamiento para este sector, con la esperanza de que haya más recursos de almacenamiento y computación en práctica en este campo.