Veri etiketleme, AI alanında yeni bir odak noktası haline geliyor, Web3 geleneksel modeli altüst edebilir.
Son günlerde, teknoloji devlerinin veri etiketleme şirketlerini satın almak için büyük paralar harcaması sektörde geniş bir dikkat çekti. Bir sosyal medya devi, Scale AI'nın neredeyse yarısını 14.8 milyar dolara satın aldı; bu astronomik satın alma, tüm Silikon Vadisi'ni şok etti ve veri etiketlemenin AI endüstri zincirindeki değerini yeniden tanımladı. Bu arada, bazı Web3 AI projeleri hâlâ yerleşik algıları aşmaya ve piyasa onayı aramaya çalışıyor. Bu çarpıcı karşıtlığın arkasında, sektör trendlerini ne yansıtıyor?
Öncelikle, veri etiketleme giderek merkeziyetsiz hesaplama gücü birleştirmeden daha değerli bir alan haline geliyor. Kullanılmayan GPU'ları bulut bilişim devlerine meydan okumak için kullanma hikayesi ilgi çekici olsa da, hesaplama gücü esasen standartlaştırılmış bir üründür ve temel farklılıklar fiyat ve erişilebilirlikte yatmaktadır. Fiyat avantajı, devlerin tekelinde bir yer bulma umudu taşırken, coğrafi dağılım, ağ gecikmesi ve kullanıcı teşvikleri gibi faktörler nedeniyle, devler fiyat düşürür veya arzı artırırsa bu avantaj kolayca ortadan kalkabilir.
Karşılaştırıldığında, veri etiketleme, insan zekası ve uzman yargısı gerektiren farklı bir alandır. Her bir yüksek kaliteli etiketleme, benzersiz uzmanlık bilgisi, kültürel arka plan ve bilişsel deneyim içerir; bu, GPU hesaplama gücü gibi basit bir şekilde kopyalanamaz. Örneğin, hassas bir kanser görüntüleme teşhis etiketlemesi, deneyimli bir onkologun uzman sezgisini gerektirirken, doğru bir finansal piyasa duygu analizi, deneyimli bir traderın pratik deneyiminden bağımsız olamaz. Bu doğal kıtlık ve yerine geçilemezlik, veri etiketlemeye hesaplama gücünün çok ötesinde bir koruma derinliği kazandırır.
Bir sosyal medya devi, yakın zamanda 14.8 milyar dolara veri etiketleme şirketi Scale AI'nın %49 hissesini satın aldığını duyurdu. Bu, bu yıl AI alanındaki en büyük tek yatırım. Daha da dikkat çekici olanı, Scale AI'nın kurucusu ve CEO'sunun, şirketin yeni kurulan "süper zeka" araştırma laboratuvarının başkanı olarak görev yapacak olması.
Bu 25 yaşındaki Asyalı girişimci, 2016 yılında Scale AI'yi kurarken Stanford Üniversitesi'nden ayrılmıştı ve bugün yönettiği şirketin değeri 30 milyar dolara ulaşmış durumda. Scale AI'nin müşteri listesi AI dünyasında "tüm yıldızlar kadrosu" olarak adlandırılabilir: Birçok tanınmış teknoloji şirketi ve devlet dairesi, uzun vadeli iş ortaklarıdır. Şirket, AI modellerinin eğitimi için yüksek kaliteli veri etiketleme hizmetleri sunmakta ve 300.000'den fazla profesyonel eğitim almış etiketleyiciye sahiptir.
Halk, hangi şirketin modelinin daha iyi performans gösterdiği konusunda tartışırken, gerçek sektör oyuncuları savaş alanını veri kaynağının başına sessizce taşımış durumda. AI geleceği üzerindeki kontrol mücadelesinin "gizli savaşı" başlamış durumda.
Scale AI'nın başarısı, göz ardı edilen bir gerçeği ortaya koyuyor: Hesaplama gücünün artık kıt olmadığı ve model mimarilerinin homojenleştiği günümüzde, AI zeka sınırını gerçekten belirleyen şey, titizlikle "eğitilmiş" verilerdir. Bir sosyal medya devinin ödediği astronomik fiyat, sadece bir dış kaynak şirketini değil, aynı zamanda AI çağının "petrol hakkını" da satın almış olmasıdır.
Ancak, tekelleşme her zaman bir direnişi tetikler. Merkezi bulut bilişim hizmetlerini devirmeye çalışan bulut hesaplama toplama platformları gibi, bazı Web3 AI projeleri blockchain teknolojisini kullanarak veri etiketleme değer dağılımı kurallarını yeniden yapılandırmaya çalışıyor. Geleneksel veri etiketleme modelinin fatal hatası teknik bir sorun değil, teşvik tasarımı sorunudur.
Tıbbi alanı örnek alırsak, bir doktor tıbbi görüntüleri etiketlemek için saatler harcayabilir, ancak sadece birkaç on dolar hizmet ücreti alabilir. Oysa bu verilerle eğitilen AI modellerinin değeri milyarlarca dolara kadar çıkabilir, doktor ise bu kazançtan pay alamaz. Bu son derece adaletsiz değer dağılımı, yüksek kaliteli veri sağlama isteğini ciddi şekilde zayıflatmaktadır.
Web3'ün token teşvik mekanizması bu sorunu çözmek için yeni bir bakış açısı sunuyor. Bu modelde, veri etiketleyicileri artık ucuz "veri tarım işçileri" değil, AI büyük dil modelleri ağının gerçek "hissedarları". Açıkça, Web3'ün üretim ilişkilerini dönüştürme avantajı, veri etiketleme senaryosunda daha belirgin bir şekilde ortaya çıkıyor.
İlginç bir şekilde, bir Web3 AI projesi tam da bu önemli satın alma olayının gerçekleştiği anda token ihracı yapacağını duyurdu. Bu bir tesadüf mü yoksa dikkatlice planlanmış bir durum mu? Yazarın görüşüne göre, bu aslında bir piyasa dönüm noktasını yansıtmakta: Hem Web3 AI hem de geleneksel AI, artık "hesaplama gücü rekabeti"nden "veri kalitesi rekabeti"ne yeni bir aşamaya geçmiştir.
Geleneksel devler parayla veri engelleri inşa ederken, Web3, token ekonomisiyle daha büyük ölçekli bir "veri demokratikleşmesi" deneyi inşa ediyor. AI'nın geleceği üzerine bu oyun daha yeni başladı.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
AI veri etiketleme değeri fırladı Web3 modeli geleneksel yapıyı sarsabilir mi
Veri etiketleme, AI alanında yeni bir odak noktası haline geliyor, Web3 geleneksel modeli altüst edebilir.
Son günlerde, teknoloji devlerinin veri etiketleme şirketlerini satın almak için büyük paralar harcaması sektörde geniş bir dikkat çekti. Bir sosyal medya devi, Scale AI'nın neredeyse yarısını 14.8 milyar dolara satın aldı; bu astronomik satın alma, tüm Silikon Vadisi'ni şok etti ve veri etiketlemenin AI endüstri zincirindeki değerini yeniden tanımladı. Bu arada, bazı Web3 AI projeleri hâlâ yerleşik algıları aşmaya ve piyasa onayı aramaya çalışıyor. Bu çarpıcı karşıtlığın arkasında, sektör trendlerini ne yansıtıyor?
Öncelikle, veri etiketleme giderek merkeziyetsiz hesaplama gücü birleştirmeden daha değerli bir alan haline geliyor. Kullanılmayan GPU'ları bulut bilişim devlerine meydan okumak için kullanma hikayesi ilgi çekici olsa da, hesaplama gücü esasen standartlaştırılmış bir üründür ve temel farklılıklar fiyat ve erişilebilirlikte yatmaktadır. Fiyat avantajı, devlerin tekelinde bir yer bulma umudu taşırken, coğrafi dağılım, ağ gecikmesi ve kullanıcı teşvikleri gibi faktörler nedeniyle, devler fiyat düşürür veya arzı artırırsa bu avantaj kolayca ortadan kalkabilir.
Karşılaştırıldığında, veri etiketleme, insan zekası ve uzman yargısı gerektiren farklı bir alandır. Her bir yüksek kaliteli etiketleme, benzersiz uzmanlık bilgisi, kültürel arka plan ve bilişsel deneyim içerir; bu, GPU hesaplama gücü gibi basit bir şekilde kopyalanamaz. Örneğin, hassas bir kanser görüntüleme teşhis etiketlemesi, deneyimli bir onkologun uzman sezgisini gerektirirken, doğru bir finansal piyasa duygu analizi, deneyimli bir traderın pratik deneyiminden bağımsız olamaz. Bu doğal kıtlık ve yerine geçilemezlik, veri etiketlemeye hesaplama gücünün çok ötesinde bir koruma derinliği kazandırır.
Bir sosyal medya devi, yakın zamanda 14.8 milyar dolara veri etiketleme şirketi Scale AI'nın %49 hissesini satın aldığını duyurdu. Bu, bu yıl AI alanındaki en büyük tek yatırım. Daha da dikkat çekici olanı, Scale AI'nın kurucusu ve CEO'sunun, şirketin yeni kurulan "süper zeka" araştırma laboratuvarının başkanı olarak görev yapacak olması.
Bu 25 yaşındaki Asyalı girişimci, 2016 yılında Scale AI'yi kurarken Stanford Üniversitesi'nden ayrılmıştı ve bugün yönettiği şirketin değeri 30 milyar dolara ulaşmış durumda. Scale AI'nin müşteri listesi AI dünyasında "tüm yıldızlar kadrosu" olarak adlandırılabilir: Birçok tanınmış teknoloji şirketi ve devlet dairesi, uzun vadeli iş ortaklarıdır. Şirket, AI modellerinin eğitimi için yüksek kaliteli veri etiketleme hizmetleri sunmakta ve 300.000'den fazla profesyonel eğitim almış etiketleyiciye sahiptir.
Halk, hangi şirketin modelinin daha iyi performans gösterdiği konusunda tartışırken, gerçek sektör oyuncuları savaş alanını veri kaynağının başına sessizce taşımış durumda. AI geleceği üzerindeki kontrol mücadelesinin "gizli savaşı" başlamış durumda.
Scale AI'nın başarısı, göz ardı edilen bir gerçeği ortaya koyuyor: Hesaplama gücünün artık kıt olmadığı ve model mimarilerinin homojenleştiği günümüzde, AI zeka sınırını gerçekten belirleyen şey, titizlikle "eğitilmiş" verilerdir. Bir sosyal medya devinin ödediği astronomik fiyat, sadece bir dış kaynak şirketini değil, aynı zamanda AI çağının "petrol hakkını" da satın almış olmasıdır.
Ancak, tekelleşme her zaman bir direnişi tetikler. Merkezi bulut bilişim hizmetlerini devirmeye çalışan bulut hesaplama toplama platformları gibi, bazı Web3 AI projeleri blockchain teknolojisini kullanarak veri etiketleme değer dağılımı kurallarını yeniden yapılandırmaya çalışıyor. Geleneksel veri etiketleme modelinin fatal hatası teknik bir sorun değil, teşvik tasarımı sorunudur.
Tıbbi alanı örnek alırsak, bir doktor tıbbi görüntüleri etiketlemek için saatler harcayabilir, ancak sadece birkaç on dolar hizmet ücreti alabilir. Oysa bu verilerle eğitilen AI modellerinin değeri milyarlarca dolara kadar çıkabilir, doktor ise bu kazançtan pay alamaz. Bu son derece adaletsiz değer dağılımı, yüksek kaliteli veri sağlama isteğini ciddi şekilde zayıflatmaktadır.
Web3'ün token teşvik mekanizması bu sorunu çözmek için yeni bir bakış açısı sunuyor. Bu modelde, veri etiketleyicileri artık ucuz "veri tarım işçileri" değil, AI büyük dil modelleri ağının gerçek "hissedarları". Açıkça, Web3'ün üretim ilişkilerini dönüştürme avantajı, veri etiketleme senaryosunda daha belirgin bir şekilde ortaya çıkıyor.
İlginç bir şekilde, bir Web3 AI projesi tam da bu önemli satın alma olayının gerçekleştiği anda token ihracı yapacağını duyurdu. Bu bir tesadüf mü yoksa dikkatlice planlanmış bir durum mu? Yazarın görüşüne göre, bu aslında bir piyasa dönüm noktasını yansıtmakta: Hem Web3 AI hem de geleneksel AI, artık "hesaplama gücü rekabeti"nden "veri kalitesi rekabeti"ne yeni bir aşamaya geçmiştir.
Geleneksel devler parayla veri engelleri inşa ederken, Web3, token ekonomisiyle daha büyük ölçekli bir "veri demokratikleşmesi" deneyi inşa ediyor. AI'nın geleceği üzerine bu oyun daha yeni başladı.