في 27 نوفمبر، كتب تشاو تشانغ بينغ على X أن مهام مثل تصنيف بيانات الذكاء الاصطناعي مناسبة جدًا لإتمامها من خلال البلوك تشين، حيث يمكن الاستفادة من القوة العاملة منخفضة التكلفة عالميًا، والدفع الفوري عبر العملات المشفرة، مما يكسر القيود الجغرافية.
تشير علامة البيانات إلى وضع علامات على البيانات الأصلية (مثل النصوص والصور والصوتيات وما إلى ذلك) يدويًا أو تلقائيًا، مما يجعلها تحتوي على معلومات هيكلية محددة. تُستخدم البيانات المعلّمة لتدريب نماذج التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، وضع علامات على النصوص بفئات المشاعر (إيجابية، سلبية، محايدة) هو نوع من علامات البيانات. بينما تُستخدم تقنية البلوكشين في وضع علامات البيانات للذكاء الاصطناعي، فهي مناسبة بشكل خاص للسيناريوهات التي تتطلب شفافية عالية، وموثوقية، وتعاون موزع في وضع علامات البيانات. هذا لا يحسن فقط من كفاءة وجودة وضع العلامات، بل يخلق أيضًا إمكانيات جديدة للتعاون العالمي وتجارة البيانات.
ما هي المشاريع عالية الجودة الموجودة حاليًا في هذا المجال؟ كيف يبدو مستقبل تطور هذا المجال؟
دور blockchain في وضع علامات البيانات AI
تعد تقنية blockchain نوعًا من تقنية دفتر الأستاذ الموزع اللامركزي، والتي تتميز بـ الشفافية و عدم القابلية للتغيير و قابلية التتبع. يمكن أن تحل هذه الميزات المشكلات التالية في الوسم البياني في الطرق التقليدية:
حقيقة البيانات ومقاومة التلاعب: يتم كتابة كل سجل تم وضع علامة عليه في سلسلة الكتل، ولا يمكن تغييره بشكل عشوائي، مما يضمن موثوقية العلامات.
شفافية توزيع المهام: يمكن أن تسجل البلوكشين عملية توزيع المهام وتنفيذها ومراجعتها، مما يمنع توزيع المهام بشكل غير عادل أو التلاعب في النتائج.
آلية التحفيز: باستخدام تقنية العقود الذكية في blockchain، يمكن لموظفي التسمية الحصول تلقائيًا على العملات المشفرة أو مكافآت أخرى من خلال إكمال المهام.
تتبع البيانات: يمكن تتبع معلومات مصدر كل علامة، والمُعَلم، والمُراجِع.
سيناريوهات التطبيق
التعليق الموزع: باستخدام blockchain، يتم توزيع مهام وسم البيانات على المعلقين في جميع أنحاء العالم، مما يزيد من كفاءة معالجة البيانات.
مراجعة الجودة: يتم مقارنة ومراجعة نتائج التوصيف المتعددة باستخدام تقنية blockchain لضمان دقة التوصيف.
تجارة البيانات المعلّمة: يمكن تداول البيانات المعلّمة على blockchain، حيث لا يحتاج الطرفان المعنيان بالشراء والبيع للقلق بشأن سلامة البيانات أو صحتها.
حماية الخصوصية: استخدام البلوكشين لتخزين البيانات المعلّمة بشكل مشفر، لضمان أمان البيانات الخاصة.
المشاريع ذات الصلة
OORT DataHub: يقدم خدمة تعليم البيانات اللامركزية القائمة على blockchain، ويستخدم خوارزمية Proof of Honesty للتحكم في الجودة. تقوم منصته بتوزيع المهام من خلال العقود الذكية، ومراجعة جودة البيانات، ودفع المكافآت، لجذب المعلّمين من جميع أنحاء العالم، وضمان شفافية البيانات المعلّمة وحماية الخصوصية.
نموذج الاقتصاد للرمز المميز للمشروع كما يلي:
مكافآت المجتمع*: من خلال المشاركة في وضع العلامات على البيانات والتحليل، يمكن للمستخدمين كسب مكافآت رموز $OORT. بالإضافة إلى ذلك، قد يحصلون على NFT فريدة مرتبطة بالمساهمات، والتي توفر مزايا إضافية مثل مكافآت لزيادة العائد السنوي (APY)، وخصومات على الأجهزة وحقوق التصويت في DAO.*
تأمين المهام*: يجب على المشاركين تأمين ما لا يقل عن 210 من رموز $OORT لإظهار الالتزام بالمهمة، وبعد إكمال المهمة، سيتم إعادة الرموز وتوزيع المكافآت.*
تقسيم عائدات المبيعات*: يمكن لبعض حاملي NFT أيضًا تلقي توزيعات من إيرادات مبيعات البيانات المستقبلية، مما يعزز العائدات على المدى الطويل.*
PublicAI： مشروع الذكاء الاصطناعي على سلسلة سولانا، يهدف إلى ربط الأطراف التي تحتاج إلى البيانات مع المعلقين العالميين، من خلال آلية تحفيز قائمة على الرموز المشفرة لمكافأة المشاركين، مع الاستفادة من تقنية البلوك تشين لتوثيق تفاصيل عملية التعليق، وضمان أمان البيانات والخصوصية.
نموذج الاقتصاد لرمز المشروع هو كما يلي:
***مكافآت المجتمع:****سيتم استخدام 10% من رموز Public لمكافآت الطرح الجوي لتفاعل المستخدمين في المراحل الأولى، وبالتحديد، هناك ثلاث طرق للحصول على الطرح الجوي:****كن AI Builder: جمع محتوى إنترنت عالي الجودة؛*كن AI Validator: التحقق من المحتوى الذي تم جمعه؛ كن AI Developer: استخدام مجموعة البيانات التي تم التحقق منها لتدريب وكيل AI.
توزيع الرموز***:**** أكمل المشروع جولة تمويل البذور بقيمة 2 مليون دولار في يناير 2024، وشارك في المستثمرين IOBC Capital وForesight Ventures وSolana Foundation وEverstate Capital والعديد من الأكاديميين المشهورين في مجال الذكاء الاصطناعي، ولم يتم تحديد تفاصيل توزيع رموز PublicAI بشكل دقيق حتى الآن.*
التحديات التي تواجهها
حاليًا، هناك عدة عوامل تقيد تطور هذا المجال: أولاً، تحتاج عملية تعليم بيانات الذكاء الاصطناعي إلى موارد حسابية وتخزينية عالية؛ ثانيًا، تتأثر أداء المشاريع بقابلية توسع blockchain؛ ثالثًا، لا تزال المعايير الفنية والتنظيمية غير مكتملة.
النقطة الثانية هي ربما أكبر تحدٍ نواجهه حاليًا. لأن تعليم بيانات الذكاء الاصطناعي وتدريب النماذج عادةً ما يتطلب موارد حسابية كبيرة، في حين أن قدرة الحوسبة في عقد الشبكة blockchain محدودة. كيف يمكن دمج واستخدام موارد الحوسبة الموزعة بفعالية لتلبية احتياجات تعليم بيانات الذكاء الاصطناعي مع ضمان الحفاظ على خصائص اللامركزية في blockchain، هو مشكلة تحتاج إلى حل عاجل. يُذكر أن Greenfield التابعة لـ Binance تقدم دعم التخزين لهذا المجال، ونتطلع إلى المزيد من موارد التخزين والحوسبة لتطبيقها في هذا المجال.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
كيف تسير الآن مسار بيانات العلامات الذكية التي يدعمها تشاو تشانغ بينغ؟
راشيل، الاقتصاد الذهبي
في 27 نوفمبر، كتب تشاو تشانغ بينغ على X أن مهام مثل تصنيف بيانات الذكاء الاصطناعي مناسبة جدًا لإتمامها من خلال البلوك تشين، حيث يمكن الاستفادة من القوة العاملة منخفضة التكلفة عالميًا، والدفع الفوري عبر العملات المشفرة، مما يكسر القيود الجغرافية.
تشير علامة البيانات إلى وضع علامات على البيانات الأصلية (مثل النصوص والصور والصوتيات وما إلى ذلك) يدويًا أو تلقائيًا، مما يجعلها تحتوي على معلومات هيكلية محددة. تُستخدم البيانات المعلّمة لتدريب نماذج التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، وضع علامات على النصوص بفئات المشاعر (إيجابية، سلبية، محايدة) هو نوع من علامات البيانات. بينما تُستخدم تقنية البلوكشين في وضع علامات البيانات للذكاء الاصطناعي، فهي مناسبة بشكل خاص للسيناريوهات التي تتطلب شفافية عالية، وموثوقية، وتعاون موزع في وضع علامات البيانات. هذا لا يحسن فقط من كفاءة وجودة وضع العلامات، بل يخلق أيضًا إمكانيات جديدة للتعاون العالمي وتجارة البيانات.
ما هي المشاريع عالية الجودة الموجودة حاليًا في هذا المجال؟ كيف يبدو مستقبل تطور هذا المجال؟
دور blockchain في وضع علامات البيانات AI
تعد تقنية blockchain نوعًا من تقنية دفتر الأستاذ الموزع اللامركزي، والتي تتميز بـ الشفافية و عدم القابلية للتغيير و قابلية التتبع. يمكن أن تحل هذه الميزات المشكلات التالية في الوسم البياني في الطرق التقليدية:
سيناريوهات التطبيق
المشاريع ذات الصلة
نموذج الاقتصاد للرمز المميز للمشروع كما يلي:
مكافآت المجتمع*: من خلال المشاركة في وضع العلامات على البيانات والتحليل، يمكن للمستخدمين كسب مكافآت رموز $OORT. بالإضافة إلى ذلك، قد يحصلون على NFT فريدة مرتبطة بالمساهمات، والتي توفر مزايا إضافية مثل مكافآت لزيادة العائد السنوي (APY)، وخصومات على الأجهزة وحقوق التصويت في DAO.*
تأمين المهام*: يجب على المشاركين تأمين ما لا يقل عن 210 من رموز $OORT لإظهار الالتزام بالمهمة، وبعد إكمال المهمة، سيتم إعادة الرموز وتوزيع المكافآت.*
تقسيم عائدات المبيعات*: يمكن لبعض حاملي NFT أيضًا تلقي توزيعات من إيرادات مبيعات البيانات المستقبلية، مما يعزز العائدات على المدى الطويل.*
نموذج الاقتصاد لرمز المشروع هو كما يلي:
***مكافآت المجتمع:****سيتم استخدام 10% من رموز Public لمكافآت الطرح الجوي لتفاعل المستخدمين في المراحل الأولى، وبالتحديد، هناك ثلاث طرق للحصول على الطرح الجوي:****كن AI Builder: جمع محتوى إنترنت عالي الجودة؛*كن AI Validator: التحقق من المحتوى الذي تم جمعه؛ كن AI Developer: استخدام مجموعة البيانات التي تم التحقق منها لتدريب وكيل AI.
توزيع الرموز***:**** أكمل المشروع جولة تمويل البذور بقيمة 2 مليون دولار في يناير 2024، وشارك في المستثمرين IOBC Capital وForesight Ventures وSolana Foundation وEverstate Capital والعديد من الأكاديميين المشهورين في مجال الذكاء الاصطناعي، ولم يتم تحديد تفاصيل توزيع رموز PublicAI بشكل دقيق حتى الآن.*
التحديات التي تواجهها
حاليًا، هناك عدة عوامل تقيد تطور هذا المجال: أولاً، تحتاج عملية تعليم بيانات الذكاء الاصطناعي إلى موارد حسابية وتخزينية عالية؛ ثانيًا، تتأثر أداء المشاريع بقابلية توسع blockchain؛ ثالثًا، لا تزال المعايير الفنية والتنظيمية غير مكتملة.
النقطة الثانية هي ربما أكبر تحدٍ نواجهه حاليًا. لأن تعليم بيانات الذكاء الاصطناعي وتدريب النماذج عادةً ما يتطلب موارد حسابية كبيرة، في حين أن قدرة الحوسبة في عقد الشبكة blockchain محدودة. كيف يمكن دمج واستخدام موارد الحوسبة الموزعة بفعالية لتلبية احتياجات تعليم بيانات الذكاء الاصطناعي مع ضمان الحفاظ على خصائص اللامركزية في blockchain، هو مشكلة تحتاج إلى حل عاجل. يُذكر أن Greenfield التابعة لـ Binance تقدم دعم التخزين لهذا المجال، ونتطلع إلى المزيد من موارد التخزين والحوسبة لتطبيقها في هذا المجال.