Le 27 novembre, Zhao Changpeng a publié sur X que les tâches telles que l'annotation de données AI sont très adaptées à l'exécution via la blockchain, permettant de tirer parti de la main-d'œuvre mondiale à faible coût et d'effectuer des paiements instantanés en cryptomonnaie, brisant ainsi les limites géographiques.
L’étiquetage des données fait référence à l’annotation manuelle ou automatisée de données brutes (telles que du texte, des images, de l’audio, etc.) pour leur donner des informations structurées spécifiques. Les données étiquetées sont utilisées pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique ou d’intelligence artificielle, tels que l’étiquetage de texte avec des catégories de sentiment (positif, négatif, neutre). L’utilisation de la blockchain pour l’annotation de données par l’IA est particulièrement adaptée aux scénarios d’annotation de données qui nécessitent une transparence élevée, une fiabilité et une collaboration distribuée. Cela améliore non seulement l’efficacité et la qualité de l’annotation des données, mais crée également de nouvelles possibilités de collaboration et de transactions de données à l’échelle mondiale.
Quels sont actuellement les projets de qualité dans ce domaine ? Quelles sont les perspectives de développement de ce domaine ?
Le rôle de la blockchain dans l’étiquetage des données d’IA
La blockchain est une technologie de registre distribué décentralisé, caractérisée par la transparence, l'immutabilité et la traçabilité. Ces caractéristiques peuvent résoudre les problèmes suivants dans le marquage des données par rapport aux méthodes traditionnelles :
Authenticité des données et protection contre la falsification : Chaque enregistrement marqué est écrit dans la blockchain et ne peut être modifié à volonté, garantissant ainsi la crédibilité des annotations.
Transparence de l'attribution des tâches : La blockchain peut enregistrer le processus de distribution, d'exécution et d'audit des tâches, empêchant ainsi une attribution inéquitable des tâches ou la falsification des résultats.
Mécanisme d'incitation : En utilisant la technologie des contrats intelligents de la blockchain, les annotateurs de données peuvent automatiquement recevoir des crypto-monnaies ou d'autres récompenses en accomplissant des tâches.
Traçabilité des données : Les informations sur la source de chaque étiquette, l'annotateur et le réviseur peuvent être suivies.
Cas d'utilisation
Annotation distribuée : à l’aide de la blockchain, la tâche d’annotation des données est attribuée à des annotateurs du monde entier, et l’efficacité du traitement des données est plus élevée.
Audit de qualité : Les résultats de l'annotation par plusieurs personnes sont comparés et vérifiés grâce à la technologie blockchain, afin d'assurer l'exactitude de l'annotation.
Échange de données étiquetées : Les données étiquetées peuvent être échangées sur la blockchain, les acheteurs et les vendeurs n'ont pas à s'inquiéter de l'intégrité ou de la véracité des données.
Protection de la vie privée : Utiliser la blockchain pour stocker de manière cryptée les données annotées, garantissant la sécurité des données personnelles.
Projets connexes
OORT DataHub : Fournit un service d’annotation de données décentralisé basé sur la blockchain à l’aide de l’algorithme Proof of Honest pour le contrôle de la qualité. Sa plateforme distribue les tâches, examine la qualité des données et paie par le biais de contrats intelligents, attirant des annotateurs mondiaux et assurant la transparence et la protection de la vie privée des données d’annotation.
Le modèle économique du jeton du projet est le suivant :
Récompenses communautaires* : En participant à l'annotation et à l'analyse des données, les utilisateurs peuvent gagner des récompenses en jetons $OORT. De plus, ils peuvent également recevoir des NFT uniques liés à leurs contributions, ces NFT offrant des avantages supplémentaires tels que des récompenses augmentant le rendement annuel (APY), des réductions sur les équipements et des droits de vote DAO.*
Mise en gage de la tâche* : Les participants doivent mettre en gage au moins 210 jetons $OORT pour montrer leur engagement envers la tâche. Les jetons seront restitués et des récompenses seront distribuées après l'achèvement de la tâche.*
Partage des revenus de vente* : certains détenteurs de NFT peuvent également bénéficier de dividendes issus des revenus de ventes de données futurs, augmentant ainsi leurs gains à long terme.*
PublicAI : Projet d'IA sur la chaîne Solana, visant à connecter les demandeurs de données et les annotateurs mondiaux, en récompensant les participants par un mécanisme d'incitation par jetons cryptographiques, tout en utilisant la technologie blockchain pour enregistrer les détails du processus d'annotation, garantissant la sécurité et la confidentialité des données.
Le modèle économique du jeton du projet est le suivant :
***Récompenses communautaires :*10 % des tokens Public seront utilisés pour les récompenses d'airdrop pour les interactions initiales des utilisateurs. Plus précisément, il existe trois méthodes pour obtenir l'airdrop : devenir AI Builder : collecter du contenu Internet de haute qualité ; devenir AI Validator : valider le contenu collecté ; devenir AI Developer : utiliser des ensembles de données vérifiés pour entraîner des agents AI.
Répartition des jetons*** : ***Le projet a réalisé un financement de 2 millions de dollars lors de son tour de semence en janvier 2024, avec des investisseurs tels qu'IOBC Capital, Foresight Ventures, Solana Foundation, Everstate Capital et de nombreux académiciens et professeurs renommés dans le domaine de l'intelligence artificielle. Les détails spécifiques de la répartition des jetons PublicAI ne sont pas encore clairs.
Défis à relever
Actuellement, plusieurs facteurs entravent le développement de ce secteur : d'une part, le marquage des données par l'IA nécessite des ressources de calcul et de stockage élevées ; d'autre part, la performance des projets est limitée par l'évolutivité de la blockchain ; enfin, la normalisation technique et la réglementation sont encore imparfaites.
Le deuxième point est peut-être le plus grand défi auquel nous sommes actuellement confrontés. En effet, l'annotation de données AI et l'entraînement de modèles nécessitent généralement beaucoup de ressources de calcul, tandis que la capacité de calcul des nœuds dans un réseau blockchain est limitée. Comment intégrer et utiliser efficacement les ressources de calcul distribué pour répondre aux besoins en calcul des projets d'annotation de données AI tout en garantissant les caractéristiques de décentralisation de la blockchain, est un problème urgent à résoudre. À ce sujet, Greenfield, une filiale de Binance, fournit un soutien en matière de stockage pour ce secteur, et nous espérons qu'il y aura davantage de ressources de stockage et de calcul mises en pratique dans ce domaine.
Le contenu est fourni à titre de référence uniquement, il ne s'agit pas d'une sollicitation ou d'une offre. Aucun conseil en investissement, fiscalité ou juridique n'est fourni. Consultez l'Avertissement pour plus de détails sur les risques.
Quel est l'état actuel de la piste de marquage de données AI défendue par Zhao Changpeng ?
Rachel, Finance en Or
Le 27 novembre, Zhao Changpeng a publié sur X que les tâches telles que l'annotation de données AI sont très adaptées à l'exécution via la blockchain, permettant de tirer parti de la main-d'œuvre mondiale à faible coût et d'effectuer des paiements instantanés en cryptomonnaie, brisant ainsi les limites géographiques.
L’étiquetage des données fait référence à l’annotation manuelle ou automatisée de données brutes (telles que du texte, des images, de l’audio, etc.) pour leur donner des informations structurées spécifiques. Les données étiquetées sont utilisées pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique ou d’intelligence artificielle, tels que l’étiquetage de texte avec des catégories de sentiment (positif, négatif, neutre). L’utilisation de la blockchain pour l’annotation de données par l’IA est particulièrement adaptée aux scénarios d’annotation de données qui nécessitent une transparence élevée, une fiabilité et une collaboration distribuée. Cela améliore non seulement l’efficacité et la qualité de l’annotation des données, mais crée également de nouvelles possibilités de collaboration et de transactions de données à l’échelle mondiale.
Quels sont actuellement les projets de qualité dans ce domaine ? Quelles sont les perspectives de développement de ce domaine ?
Le rôle de la blockchain dans l’étiquetage des données d’IA
La blockchain est une technologie de registre distribué décentralisé, caractérisée par la transparence, l'immutabilité et la traçabilité. Ces caractéristiques peuvent résoudre les problèmes suivants dans le marquage des données par rapport aux méthodes traditionnelles :
Cas d'utilisation
Annotation distribuée : à l’aide de la blockchain, la tâche d’annotation des données est attribuée à des annotateurs du monde entier, et l’efficacité du traitement des données est plus élevée.
Projets connexes
OORT DataHub : Fournit un service d’annotation de données décentralisé basé sur la blockchain à l’aide de l’algorithme Proof of Honest pour le contrôle de la qualité. Sa plateforme distribue les tâches, examine la qualité des données et paie par le biais de contrats intelligents, attirant des annotateurs mondiaux et assurant la transparence et la protection de la vie privée des données d’annotation.
Le modèle économique du jeton du projet est le suivant :
Récompenses communautaires* : En participant à l'annotation et à l'analyse des données, les utilisateurs peuvent gagner des récompenses en jetons $OORT. De plus, ils peuvent également recevoir des NFT uniques liés à leurs contributions, ces NFT offrant des avantages supplémentaires tels que des récompenses augmentant le rendement annuel (APY), des réductions sur les équipements et des droits de vote DAO.*
Mise en gage de la tâche* : Les participants doivent mettre en gage au moins 210 jetons $OORT pour montrer leur engagement envers la tâche. Les jetons seront restitués et des récompenses seront distribuées après l'achèvement de la tâche.*
Partage des revenus de vente* : certains détenteurs de NFT peuvent également bénéficier de dividendes issus des revenus de ventes de données futurs, augmentant ainsi leurs gains à long terme.*
Le modèle économique du jeton du projet est le suivant :
***Récompenses communautaires :*10 % des tokens Public seront utilisés pour les récompenses d'airdrop pour les interactions initiales des utilisateurs. Plus précisément, il existe trois méthodes pour obtenir l'airdrop : devenir AI Builder : collecter du contenu Internet de haute qualité ; devenir AI Validator : valider le contenu collecté ; devenir AI Developer : utiliser des ensembles de données vérifiés pour entraîner des agents AI.
Répartition des jetons*** : ***Le projet a réalisé un financement de 2 millions de dollars lors de son tour de semence en janvier 2024, avec des investisseurs tels qu'IOBC Capital, Foresight Ventures, Solana Foundation, Everstate Capital et de nombreux académiciens et professeurs renommés dans le domaine de l'intelligence artificielle. Les détails spécifiques de la répartition des jetons PublicAI ne sont pas encore clairs.
Défis à relever
Actuellement, plusieurs facteurs entravent le développement de ce secteur : d'une part, le marquage des données par l'IA nécessite des ressources de calcul et de stockage élevées ; d'autre part, la performance des projets est limitée par l'évolutivité de la blockchain ; enfin, la normalisation technique et la réglementation sont encore imparfaites.
Le deuxième point est peut-être le plus grand défi auquel nous sommes actuellement confrontés. En effet, l'annotation de données AI et l'entraînement de modèles nécessitent généralement beaucoup de ressources de calcul, tandis que la capacité de calcul des nœuds dans un réseau blockchain est limitée. Comment intégrer et utiliser efficacement les ressources de calcul distribué pour répondre aux besoins en calcul des projets d'annotation de données AI tout en garantissant les caractéristiques de décentralisation de la blockchain, est un problème urgent à résoudre. À ce sujet, Greenfield, une filiale de Binance, fournit un soutien en matière de stockage pour ce secteur, et nous espérons qu'il y aura davantage de ressources de stockage et de calcul mises en pratique dans ce domaine.