Аннотация данных становится новой точкой фокуса в области ИИ, Web3 может революционизировать традиционные модели

В последнее время новости о том, что технологические гиганты потратили огромные суммы на приобретение компаний по аннотированию данных, вызвали широкий интерес в отрасли. Один из гигантов социальных медиа приобрёл почти половину акций Scale AI за 14,8 миллиарда долларов, и эта высокая цена покупки шокировала весь Силиконовую долину, а также переопределила ценность аннотирования данных в цепочке производства ИИ. Тем временем некоторые проекты Web3 AI всё ещё стараются преодолеть устоявшиеся представления и стремятся к признанию на рынке. Какой именно отраслевой тренд отражает это яркое противопоставление?

Во-первых, аннотирование данных постепенно становится более ценным направлением, чем агрегирование децентрализованных вычислительных мощностей. Хотя история о том, как использовать неиспользуемые GPU для конкуренции с облачными гигантами, привлекательна, вычислительная мощность по своей сути является стандартизированным товаром, основное различие заключается в цене и доступности. Кажется, что ценовое преимущество может позволить занять нишу в условиях монополии гигантов, но из-за таких факторов, как географическое распределение, задержка сети и стимулы пользователей, как только гиганты снизят цены или увеличат предложение, это преимущество легко стирается.

В сравнении с этим, аннотирование данных является областью, требующей человеческого интеллекта и профессионального суждения. Каждая высококачественная аннотация включает в себя уникальные профессиональные знания, культурный контекст и когнитивный опыт, которые невозможно так просто воспроизвести, как вычислительную мощность GPU. Например, точная аннотация для диагностики рака на изображении требует профессиональной интуиции опытного онколога, а точный анализ эмоций на финансовом рынке невозможен без практического опыта опытного трейдера. Эта естественная редкость и незаменимость придают аннотированию данных глубину конкурентного преимущества, превосходящую вычислительную мощность.

Недавно один из крупных игроков в социальных сетях объявил о покупке 49% акций компании по аннотированию данных Scale AI за 14,8 миллиарда долларов, что является крупнейшей отдельной инвестицией в области ИИ в этом году. Еще более примечательно, что основатель и CEO Scale AI также станет руководителем недавно созданной исследовательской лаборатории "Суперум".

Этот 25-летний китайско-американский предприниматель основал Scale AI в 2016 году, будучи студентом, который бросил Стэнфордский университет, а сегодня его компания оценивается в 30 миллиардов долларов. Список клиентов Scale AI можно назвать "все звезды" в мире ИИ: многие известные технологические компании и государственные учреждения являются его долгосрочными партнерами. Компания специализируется на предоставлении высококачественных услуг по аннотированию данных для обучения ИИ-моделей и имеет более 300 000 профессионально обученных аннотаторов.

Пока общественность продолжает спорить о том, чья модель обладает лучшей производительностью, настоящие игроки в индустрии уже тихо перенесли поле боя к источникам данных. Началась "тайная война" за контроль над будущим ИИ.

Успех Scale AI раскрывает упущенный факт: в эпоху, когда вычислительная мощность больше не является дефицитом, а архитектура моделей становится однородной, истинный предел интеллекта ИИ определяется тщательно "подготовленными" данными. Социальная сеть, купившая за баснословные деньги, приобрела не только аутсорсинговую компанию, но и "права на добычу нефти" в эпоху ИИ.

Однако монополия всегда вызывает сопротивление. Как платформа облачных вычислений пытается разрушить централизованные облачные вычислительные услуги, так и некоторые проекты Web3 AI пытаются с помощью технологии блокчейн реконструировать правила распределения ценности данных. Фатальный недостаток традиционной модели аннотирования данных не является технической проблемой, а является проблемой проектирования стимулов.

Например, в области медицины врач может потратить несколько часов на аннотирование медицинских изображений, но получить лишь десятки долларов за свои услуги. При этом стоимость ИИ-моделей, обученных на этих данных, может достигать миллиардов долларов, а врач не может получить долю от этих доходов. Такое крайне несправедливое распределение ценности сильно подавляет желание поставлять качественные данные.

Токеномика Web3 предлагает новые подходы к решению этой проблемы. В этой модели аннотаторы данных больше не являются дешевыми "рабочими мигрантами", а настоящими "акционерами" сети больших языковых моделей ИИ. Очевидно, что преимущества Web3 в трансформации производственных отношений более выражены в контексте аннотирования данных.

Интересно, что один из проектов Web3 AI как раз в момент этого значительного события по поглощению объявил о предстоящем выпуске токенов. Это совпадение или тщательно спланированное действие? На мой взгляд, это отражает точку поворота на рынке: как Web3 AI, так и традиционный AI уже перешли от "соперничества в вычислительной мощности" к новому этапу "конкуренции в качестве данных".

Когда традиционные гиганты строят барьеры данных с помощью денег, Web3 создает эксперимент "демократизации данных" в более широком масштабе с помощью токеномики. Эта игра о будущем ИИ только начинается.