赵長鹏提唱のAIデータマーキングトラックは現在どのように発展していますか？

レイチェル、ゴールドファイナンス

11月27日、赵长鹏はXに投稿し、AIデータラベリングなどのタスクはブロックチェーンを通じて非常に適しており、世界中の低コストの労働力を利用し、暗号通貨を使って即座に支払うことで地域の制限を打破できると述べました。

データラベリングとは、生データ(テキスト、画像、オーディオなど)に手動または自動で注釈を付けて、特定の構造化された情報を持つようにすることを指します。 ラベル付けされたデータは、感情カテゴリ (肯定的、否定的、中立的) でテキストにラベルを付けるなど、機械学習または人工知能モデルのトレーニングに使用されます。 AIデータアノテーションにブロックチェーンを使用することは、高い透明性、信頼性、分散型コラボレーションを必要とするデータアノテーションシナリオに特に適しています。 これにより、データアノテーションの効率と品質が向上するだけでなく、グローバルなコラボレーションとデータトランザクションの新たな可能性が生まれます。

現在、この分野にはどのような優れたプロジェクトがありますか？分野の発展の見通しはどうですか？

AIデータマーキングにおけるブロックチェーンの役割

ブロックチェーンは、透明性、改ざん防止、および追跡可能性などの特性を持つ分散型の非中央集権型台帳技術です。これらの特性は、データタグ付けにおいて従来の方法の以下の問題を解決できます。

• データの真実性と改ざん防止： 各マークされた記録はブロックチェーンに書き込まれ、自由に変更することはできず、ラベルの信頼性が保証されます。
• タスク配分の透明性： ブロックチェーンはタスクの配布、実行、監査プロセスを記録でき、不公平なタスク配分や結果の改ざんを防ぎます。
• インセンティブメカニズム： ブロックチェーンのスマートコントラクト技術を使用することで、データアノテーターはタスクを完了することによって自動的に暗号通貨やその他の報酬を獲得できます。
• データトレーサビリティ： 各マークの出所、アノテーターおよびレビュアーの情報は追跡可能です。

アプリケーションシーン

• 分散型アノテーション： ブロックチェーンを利用して、データアノテーションタスクを世界中のアノテーターに割り当て、データ処理効率を向上させます。
• 品質監査： 複数の注釈結果がブロックチェーン技術を通じて比較および監査され、注釈の正確性を保証します。
• データ取引の注釈： 注釈されたデータはブロックチェーン上で取引でき、売買双方はデータの完全性や真実性を心配する必要はありません。
• プライバシー保護： ブロックチェーンを使用してアノテーションデータを暗号化して保存し、プライバシーデータの安全性を確保します。

関連プロジェクト

• **OORT DataHub：**ブロックチェーンに基づく分散型データラベリングサービスを提供し、Proof of Honestyアルゴリズムによる品質管理を行います。このプラットフォームはスマートコントラクトを通じてタスクを配布し、データの品質を審査し、報酬を支払うことで、世界中のラベラーを引き付け、ラベリングデータの透明性とプライバシー保護を確保します。

プロジェクトトークンの経済モデルは以下の通りです：

コミュニティ報酬*：データのアノテーションと分析に参加することで、ユーザーは $OORT トークンの報酬を得ることができます。また、貢献に連動した独自の NFT を獲得できる可能性があり、これらの NFT は追加の特典を提供します。例えば、年利率 (APY) の報酬、デバイス割引、DAO 投票権などです。*

タスクの担保*：参加者はタスクへのコミットメントを示すために少なくとも 210 個の $OORT トークンを担保として預ける必要があります。タスクが完了した後、トークンは返却され、報酬が支払われます。*

販売収益分配*：一部のNFT保有者は、将来のデータ販売収入から配当を受け取ることができ、長期的な収益をさらに向上させることができます。*

• **PublicAI：**Solanaチェーン上のAIエコシステムプロジェクトで、データの需要者と世界中のラベラーをつなぐことを目的としています。暗号トークンのインセンティブメカニズムを通じて参加者に報酬を与え、ブロックチェーン技術を利用してラベリングプロセスの詳細を記録し、データの安全性とプライバシーを保障します。

プロジェクトトークンの経済モデルは以下の通りです：

***コミュニティ報酬：10%のPublicトークンは、ユーザーの初期インタラクションに対するエアドロップ報酬に使用されます。具体的には、エアドロップを取得する方法は3つあります。****AIビルダーになる：高品質なインターネットコンテンツを収集する；*AIバリデーターになる：収集したコンテンツを検証する；AIデベロッパーになる：検証済みデータセットを使用してAIエージェントをトレーニングする。

トークン配分***：***プロジェクトは2024年1月に200万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。投資者にはIOBC Capital、Foresight Ventures、Solana Foundation、Everstate Capitalおよび多くの人工知能分野の著名な教授が含まれていますが、現在のところ具体的なPublicAIトークン配分の詳細はまだ明確ではありません。

挑戦

現在、この分野の発展を束縛している主な要因は次のとおりです。第一に、AIデータのラベリングには高い計算とストレージリソースが必要です。第二に、プロジェクトのパフォーマンスはブロックチェーンのスケーラビリティに制約されています。第三に、技術の標準化と規制がまだ不十分です。

そのうちの2つ目は、おそらく現時点で最大の課題です。 これは、AIデータのラベリングとモデルのトレーニングには通常、多くの計算リソースが必要であり、ブロックチェーンネットワーク内のノードの計算能力は限られているためです。 ブロックチェーンの分散化を確保することを前提として、分散コンピューティングリソースを効果的に統合および利用して、AIデータラベリングプロジェクトのコンピューティングニーズを満たす方法は、解決すべき緊急の問題です。 Binanceの子会社であるGreenfieldがこのトラックのストレージサポートを提供しており、この分野でより多くのストレージとコンピューティングリソースが実践されることを期待していると報告されています。