No dia 27 de novembro, Zhao Changpeng publicou no X que tarefas como a rotulagem de dados de IA são muito adequadas para serem realizadas através da blockchain, podendo aproveitar a mão de obra global de baixo custo e realizar pagamentos instantâneos em criptomoedas, quebrando as limitações geográficas.
A marcação de dados refere-se à anotação de dados brutos (como texto, imagem, áudio, etc.) de forma manual ou automatizada, para que tenham informações estruturadas específicas. Os dados marcados são utilizados para treinar modelos de aprendizado de máquina ou inteligência artificial, por exemplo, marcar uma categoria de emoção para o texto (positivo, negativo, neutro) é uma forma de marcação de dados. E a utilização da blockchain para a marcação de dados de inteligência artificial é especialmente adequada para cenários de marcação de dados que exigem alta transparência, confiabilidade e colaboração distribuída. Isso não só pode aumentar a eficiência e qualidade da marcação de dados, mas também criar novas possibilidades para colaboração global e comércio de dados.
Atualmente, quais são os projetos de qualidade neste setor? Qual é o potencial de desenvolvimento do setor?
O papel da blockchain na marcação de dados de IA
A blockchain é uma tecnologia de livro-razão distribuído e descentralizado, que possui características como transparência, imutabilidade e rastreabilidade. Essas características podem resolver os seguintes problemas nos métodos tradicionais de marcação de dados:
Autenticidade dos dados e resistência à manipulação: Cada registro marcado é escrito na blockchain, não podendo ser alterado aleatoriamente, garantindo a credibilidade da anotação.
Transparência na Distribuição de Tarefas: A blockchain pode registrar o processo de distribuição, execução e auditoria das tarefas, prevenindo a distribuição injusta de tarefas ou a manipulação dos resultados.
Mecanismo de Incentivo: Usando a tecnologia de contratos inteligentes da blockchain, os anotadores de dados podem automaticamente receber criptomoeda ou outras recompensas ao completar tarefas.
Rastreabilidade de Dados: A origem de cada marcação, bem como as informações do anotador e do revisor, podem ser rastreadas.
Cenários de Aplicação
Anotação Distribuída: Utilizando a blockchain, as tarefas de anotação de dados são atribuídas a anotadores em todo o mundo, aumentando a eficiência do processamento de dados.
Auditoria de qualidade: Os resultados de múltiplas marcações são comparados e auditados através da tecnologia blockchain, garantindo a precisão das marcações.
Transação de dados anotados: Dados anotados podem ser negociados na blockchain, com as partes compradoras e vendedoras não precisando se preocupar com a integridade ou veracidade dos dados.
Proteção de Privacidade: Utilizar a blockchain para armazenar dados anotados de forma encriptada, garantindo a segurança dos dados pessoais.
Projetos Relacionados
OORT DataHub: fornece um serviço de anotação de dados descentralizado baseado em blockchain, utilizando o algoritmo Proof of Honesty para controle de qualidade. A sua plataforma distribui tarefas, verifica a qualidade dos dados e paga recompensas através de contratos inteligentes, atraindo anotadores de todo o mundo e garantindo a transparência e a proteção da privacidade dos dados anotados.
O modelo econômico do token do projeto é o seguinte:
Recompensas da Comunidade*: Ao participar da anotação e análise de dados, os usuários podem ganhar recompensas em tokens $OORT. Além disso, podem receber NFTs exclusivos vinculados à sua contribuição, que oferecem benefícios adicionais, como recompensas que aumentam a taxa de rendimento anual (APY), descontos em dispositivos e direitos de voto em DAOs.*
Colateral de Tarefa*: Os participantes devem colocar em colateral pelo menos 210 tokens $OORT para demonstrar o seu compromisso com a tarefa. Após a conclusão da tarefa, os tokens serão devolvidos e recompensas serão distribuídas.*
Divisão dos lucros de vendas*: alguns detentores de NFT também podem receber dividendos da receita de vendas de dados futuros, aumentando ainda mais os lucros a longo prazo.*
**PublicAI：**Projeto de IA na cadeia Solana, destinado a conectar os demandantes de dados e os anotadores globais, recompensando os participantes através de um mecanismo de incentivo com tokens criptográficos, enquanto utiliza a tecnologia blockchain para registrar os detalhes do processo de anotação, garantindo a segurança e a privacidade dos dados.
O modelo econômico do token do projeto é o seguinte:
***Recompensas da comunidade:10% dos tokens Public serão utilizados para recompensas de airdrop para interações iniciais dos usuários, especificamente, existemtrês maneiras de obter o airdrop,****tornar-se AI Builder: coletar conteúdo de internet de alta qualidade;*tornar-se AI Validator: validar o conteúdo coletado; tornar-se AI Developer: usar conjuntos de dados validados para treinar agentes de IA.
Distribuição de Tokens***：***O projeto concluiu uma rodada de financiamento seed de 2 milhões de dólares em janeiro de 2024, com investidores incluindo IOBC Capital, Foresight Ventures, Solana Foundation, Everstate Capital e vários acadêmicos renomados da área de inteligência artificial. Atualmente, os detalhes específicos da distribuição de tokens PublicAI ainda não foram esclarecidos.
Desafios enfrentados
Atualmente, vários fatores limitam o desenvolvimento deste setor: primeiro, a rotulagem de dados de IA requer recursos computacionais e de armazenamento elevados; segundo, o desempenho dos projetos é condicionado pela escalabilidade da blockchain; terceiro, a padronização técnica e a regulamentação ainda não estão adequadamente desenvolvidas.
O segundo é talvez o maior desafio neste momento. Isso ocorre porque a rotulagem de dados de IA e o treinamento de modelos normalmente exigem muitos recursos de computação, e os nós em uma rede blockchain têm poder de computação limitado. Com a premissa de garantir a descentralização do blockchain, como integrar e utilizar efetivamente recursos de computação distribuída para atender às necessidades de computação de projetos de etiquetagem de dados de IA é um problema urgente a ser resolvido. É relatado que a Greenfield, uma subsidiária da Binance, está fornecendo suporte de armazenamento para esta faixa, e espera mais recursos de armazenamento e computação para praticar neste campo.
O conteúdo é apenas para referência, não uma solicitação ou oferta. Nenhum aconselhamento fiscal, de investimento ou jurídico é fornecido. Consulte a isenção de responsabilidade para obter mais informações sobre riscos.
Como está o desenvolvimento da pista de marcação de dados AI do advogado Zhao Changpeng agora?
Rachel, Golden Finance
No dia 27 de novembro, Zhao Changpeng publicou no X que tarefas como a rotulagem de dados de IA são muito adequadas para serem realizadas através da blockchain, podendo aproveitar a mão de obra global de baixo custo e realizar pagamentos instantâneos em criptomoedas, quebrando as limitações geográficas.
A marcação de dados refere-se à anotação de dados brutos (como texto, imagem, áudio, etc.) de forma manual ou automatizada, para que tenham informações estruturadas específicas. Os dados marcados são utilizados para treinar modelos de aprendizado de máquina ou inteligência artificial, por exemplo, marcar uma categoria de emoção para o texto (positivo, negativo, neutro) é uma forma de marcação de dados. E a utilização da blockchain para a marcação de dados de inteligência artificial é especialmente adequada para cenários de marcação de dados que exigem alta transparência, confiabilidade e colaboração distribuída. Isso não só pode aumentar a eficiência e qualidade da marcação de dados, mas também criar novas possibilidades para colaboração global e comércio de dados.
Atualmente, quais são os projetos de qualidade neste setor? Qual é o potencial de desenvolvimento do setor?
O papel da blockchain na marcação de dados de IA
A blockchain é uma tecnologia de livro-razão distribuído e descentralizado, que possui características como transparência, imutabilidade e rastreabilidade. Essas características podem resolver os seguintes problemas nos métodos tradicionais de marcação de dados:
Cenários de Aplicação
Projetos Relacionados
O modelo econômico do token do projeto é o seguinte:
Recompensas da Comunidade*: Ao participar da anotação e análise de dados, os usuários podem ganhar recompensas em tokens $OORT. Além disso, podem receber NFTs exclusivos vinculados à sua contribuição, que oferecem benefícios adicionais, como recompensas que aumentam a taxa de rendimento anual (APY), descontos em dispositivos e direitos de voto em DAOs.*
Colateral de Tarefa*: Os participantes devem colocar em colateral pelo menos 210 tokens $OORT para demonstrar o seu compromisso com a tarefa. Após a conclusão da tarefa, os tokens serão devolvidos e recompensas serão distribuídas.*
Divisão dos lucros de vendas*: alguns detentores de NFT também podem receber dividendos da receita de vendas de dados futuros, aumentando ainda mais os lucros a longo prazo.*
O modelo econômico do token do projeto é o seguinte:
***Recompensas da comunidade:10% dos tokens Public serão utilizados para recompensas de airdrop para interações iniciais dos usuários, especificamente, existemtrês maneiras de obter o airdrop,****tornar-se AI Builder: coletar conteúdo de internet de alta qualidade;*tornar-se AI Validator: validar o conteúdo coletado; tornar-se AI Developer: usar conjuntos de dados validados para treinar agentes de IA.
Distribuição de Tokens***：***O projeto concluiu uma rodada de financiamento seed de 2 milhões de dólares em janeiro de 2024, com investidores incluindo IOBC Capital, Foresight Ventures, Solana Foundation, Everstate Capital e vários acadêmicos renomados da área de inteligência artificial. Atualmente, os detalhes específicos da distribuição de tokens PublicAI ainda não foram esclarecidos.
Desafios enfrentados
Atualmente, vários fatores limitam o desenvolvimento deste setor: primeiro, a rotulagem de dados de IA requer recursos computacionais e de armazenamento elevados; segundo, o desempenho dos projetos é condicionado pela escalabilidade da blockchain; terceiro, a padronização técnica e a regulamentação ainda não estão adequadamente desenvolvidas.
O segundo é talvez o maior desafio neste momento. Isso ocorre porque a rotulagem de dados de IA e o treinamento de modelos normalmente exigem muitos recursos de computação, e os nós em uma rede blockchain têm poder de computação limitado. Com a premissa de garantir a descentralização do blockchain, como integrar e utilizar efetivamente recursos de computação distribuída para atender às necessidades de computação de projetos de etiquetagem de dados de IA é um problema urgente a ser resolvido. É relatado que a Greenfield, uma subsidiária da Binance, está fornecendo suporte de armazenamento para esta faixa, e espera mais recursos de armazenamento e computação para praticar neste campo.