블록체인과 AI 데이터 라벨링의 미래: 확장 가능하고 투명하며 다양한 데이터 서비스 구축
2024. 12. 2.
Generative AI (GenAI)와 대형 언어 모델 (LLM)의 급속한 발전은 고품질 레이블 데이터에 대한 전례 없는 수요를 창출했습니다. 하지만 오늘날 데이터 레이블링은 5년 전보다 훨씬 더 복잡합니다. 이미지에서 물체를 태그하거나 데이터를 “개” 또는 “고양이”로 분류하는 간단한 작업은 이제 감정, 의도 또는 맥락에 대한 주석 달기, 틈새 데이터 세트 선별, 다중 양식 데이터(예: 텍스트와 이미지 정렬) 검증과 같은 더 세분화된 프로세스로 대체되었습니다. 이러한 작업은 완료하기 위해 훨씬 더 많은 생각, 노력 및 정밀성을 요구합니다. 또한 많은 작업은 특히 고도로 기술적이거나 도메인 특정의 데이터 세트에 대해 정확성을 보장하기 위해 주제 전문 지식을 요구합니다.
블록체인 기술은 AI에서 데이터 레이블링의 진화하는 요구 사항을 해결할 수 있는 독특한 위치에 있습니다. 데이터 수집과 레이블링을 탈중앙화함으로써, 블록체인은 글로벌 참가자의 다양한 기여를 가능하게 하고 데이터의 포용성과 더 나은 표현을 촉진합니다. 즉각적이고 프로그래밍 가능한 암호화폐 결제는 레이블러 보상에서의 전통적인 병목현상을 없애며, 블록체인의 불변성은 모든 워크플로우에서 투명성을 보장합니다—개인정보를 보호하면서 말입니다.
그러나 데이터 레이블링 프로세스를 체인 위로 전환함에 따라 품질, 검증 및 확장성과 관련된 도전 과제가 해결되어야 합니다. 이러한 장애물을 신중하게 해결하는 것은 블록체인이 다양한 데이터 레이블링 생태계를 지원할 수 있는 잠재력을 최대한 발휘하는 데 매우 중요합니다.
블록체인과 데이터 레이블링 통합하기
데이터 레이블링 프로세스를 체인 위로 이전하는 것은 새로운 기회의 시대를 열지만, 동시에 고유한 과제도 가져옵니다. 블록체인은 글로벌 접근성, 투명성 및 신뢰를 제공하지만 이러한 혜택을 완전히 실현하려면 데이터 품질 유지 및 개인정보 보호와 같은 주요 문제를 해결하는 것이 필요합니다. 이러한 문제를 해결함으로써 탈중앙화는 새로운 수준의 확장성을 열어주고 AI 개발을 지원하는 다양한 글로벌 레이블러의 풀로 진입할 수 있게 합니다.
데이터 품질 보장하기
AI 모델은 효과적으로 작동하기 위해 종종 90%를 초과하는 극도로 높은 품질의 교육 데이터 세트를 요구합니다. 체인 위의 워크플로우는 이 기준을 충족하기 위해 강력한 품질 관리 조치를 통합해야 합니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다:
평판 시스템: 레이블러와 검토자를 위한 체인 위 평판 점수는 책임을 보장하고 일관된 고품질 기여를 장려합니다.
다수결 투표: 여러 레이블러의 입력을 집계하여 합의를 식별하고 오류를 줄입니다. 블록체인 스마트 계약은 이 프로세스를 자동화할 수 있어 투명성과 불변성을 보장합니다.
허니팟: 레이블링 워크플로우 내에 사전 검증된 작업을 포함시켜 낮은 품질 또는 악의적인 레이블러를 식별합니다. 이러한 작업의 성과 데이터는 체인 위 평판 시스템으로 피드백되어 고성능자를 보상하고 나쁜 행위자를 걸러낼 수 있습니다.
계층 리뷰 시스템: 전문가 검증자가 중요 데이터 세트를 검토하는 다단계 검증 프로세스를 도입합니다. 이러한 검토는 성과 기반 보상으로 장려될 수 있습니다.
다양한 레이블링 요구 충족하기
AI 프로젝트는 종종 고도로 기술적인 주석에서 특정 인구 집단의 입력에 이르기까지 다양한 레이블링 작업을 요구합니다. 이러한 요구의 다양성으로 인해 단일 레이블러 또는 팀이 모든 유형의 작업을 효과적으로 처리하기 어려울 수 있습니다. 탈중앙화는 더 넓은 기여자 풀에 접근할 수 있게 함으로써 이러한 다양한 요구를 충족하는 것을 가능하게 합니다. 그러나 탈중앙화는 신뢰, 품질 및 효율성을 유지하는 데에도 도전 과제를 도입합니다. 이러한 문제를 해결하는 것은 현대 AI 프로젝트의 다양하고 증가하는 요구를 충족할 수 있는 탈중앙화 생태계를 만드는 데 매우 중요합니다:
전문가 자원: 많은 AI 프로젝트는 의료 데이터 세트에 대한 의료 전문가나 기술적 주석을 위한 엔지니어와 같은 도메인 특정 지식을 가진 레이블러를 요구합니다. 탈중앙화 시스템에서 기여자가 필요한 전문 지식을 보유하고 있는지 검증하는 것은 어려울 수 있습니다. 평판 시스템은 도메인 전문가가 자신의 전문 분야에서 신뢰를 구축할 수 있도록 함으로써 해결책을 제공합니다. 이렇게 하면 중앙집중식 권위에 의존하지 않고도 전문 지식을 검증할 수 있으며, 확장성과 개인정보 보호를 유지합니다.
인구 집단 대표성: 특정 데이터 세트는 젊은 부모나 특정 지역 거주자와 같은 특정 인구 집단의 진정한 입력을 요구합니다. 탈중앙화 시스템에서 레이블러가 이러한 인구 집단을 진정으로 대표하도록 보장하는 것은 어렵습니다. 이는 이러한 특성을 검증하는 직접적인 방법이 적기 때문입니다. 이 도전 과제를 해결하려면 대표성과 개인정보 보호의 균형을 맞춘 신뢰 프레임워크 개발이 필요합니다.
즉각적이고 국경을 초월한 결제
전통적인 결제 시스템은 느리고 비쌀 뿐만 아니라 특정 지역의 레이블러에게는 접근할 수 없는 경우가 많습니다. 이러한 장벽은 특히 거래 수수료, 환전 비용 및 제한된 은행 인프라로 인해 공정하고 적시에 보상을 받기 어렵기 때문에 기여를 저해할 수 있습니다. 블록체인 기반의 암호화폐 결제는 이러한 문제를 해결하고 상당한 이점을 제공합니다:
즉각적이고 저렴한 거래: 암호화폐 결제는 레이블러가 신속하고 경제적으로 자금을 받을 수 있도록 하여 전통적인 결제 시스템과 관련된 지연과 높은 수수료를 없앱니다. 이러한 수익에 의존하는 많은 레이블러에게 시기적절한 결제는 일상적인 비용과 재정적 의무를 관리하는 데 중요합니다.
글로벌 접근성: 종종 공식적인 은행 시스템에 접근할 수 없는 개인을 배제하는 전통적인 결제 방법과는 달리, 암호화폐 결제는 인터넷 연결이 있는 누구에게나 보편적으로 접근할 수 있습니다. 이는 전 세계의 다양한 인력의 기회를 열어 무슨 배경을 막론하고 AI 데이터 레이블링 프로젝트에 참여할 수 있게 합니다.
블랙박스 가격 책정 문제 해결하기
전통적인 AI 서비스에서 관리되는 데이터 레이블링 플랫폼은 종종 서비스에 대해 100-200%의 프리미엄을 부과하며, 이는 개발자가 고품질 데이터 세트에 접근하는 데 제약을 주는 불투명한 가격 구조를 활용합니다. 많은 소규모 또는 신흥 AI 프로젝트는 이러한 서비스 비용을 감당하기 어려워 생태계에서 혁신과 경쟁이 제한됩니다. 그리고 이러한 높은 프리미엄은 레이블러에게 더 나은 보상으로 전환되지 않을 수 있으며, 서비스 비용이 높음에도 불구하고 여전히 저지급 받을 수 있습니다.
탈중앙화는 불투명한 중개자를 투명한 체인 위 시스템으로 대체하여 이러한 문제를 해결합니다. 이를 통해 AI 개발자와 레이블러는 직접적으로 상호작용할 수 있습니다:
투명한 가격 책정: 블록체인은 가격을 가시적이고 추적 가능하게 만들어 숨겨진 비용을 없애고 레이블러에게 공정한 보상을 보장합니다.
효율적인 운영: 스마트 계약은 많은 프로세스를 자동화하여 간접비를 줄이고 비용 효율적인 서비스를 가능하게 합니다.
공정한 수익 분배: 데이터를 레이블링하는 과정을 탈중앙화함으로써, 더 많은 가치가 레이블러에게 직접 전달될 수 있게 되어 품질을 장려하고 장기적인 참여를 촉진합니다.
AI 개발 혁신하기
블록체인은 참여를 민주화하고 글로벌 협업을 가능하게 하여 데이터 레이블링이 AI 생태계를 지원하는 방식을 변화시키고 있습니다. 잘 설계된 시스템과 결합할 때, 탈중앙화는 데이터가 수집되고 레이블링되며 AI 개발에 사용되는 방식을 재편성하는 기반을 제공합니다.
지난 2년 동안, Sahara AI는 Microsoft, Amazon, Snapchat 및 Motherson과 같은 기업 고객과 협력하여 데이터 레이블링 워크플로우를 개선하고 Generative AI (GenAI) 및 대형 언어 모델(LLM)의 요구를 충족했습니다. 이러한 통찰력을 활용하여 우리는 35개 이상의 국가에서 300,000명의 레이블러로 구성된 글로벌 네트워크에 접근할 수 있으며, 45개 이상의 언어 및 방언에 능통합니다. 이러한 전문 지식과 인프라를 바탕으로 우리는 이제 이러한 기능을 체인 위로 가져와 전 세계의 기여자들이 데이터 레이블링에 참여하고 공정한 보상을 받을 수 있는 방식을 실현하고 있습니다.
검증된 방법론을 탈중앙화 프레임워크에 적용함으로써, Sahara AI는 AI 모델 개발자와 글로벌 데이터 기여자 간의 격차를 줄이고 있습니다. 우리의 독자적인 자동 레이블링 모델은 일상적인 작업에서 인간의 성과와 일치하여 레이블링 프로세스를 가속화합니다. 인간-루프 워크플로우는 이러한 결과를 검증하고 다듬어 높은 정확도를 보장하며, 자동화만으로 부족한 부분을 보완합니다. 이 반복적 피드백 루프를 통해 모델은 인간의 입력으로부터 지속적으로 학습하여 시간에 따라 레이블링 품질과 효율성을 향상시킵니다.
Sahara Data Services를 통해 AI 모델 및 앱 개발자는:
데이터 세트를 원활하게 구성하고 다듬어 모델의 품질을 개선합니다.
복잡하거나 대량의 수집 및 레이블링 작업을 전문 팀이나 커뮤니티 구성원에게 아웃소싱합니다.
자동화된 검증 프로세스와 인간-루프 검증 절차를 통해 품질을 모니터링하고 관리합니다.
Sahara Data Services를 통해 수집되고 레이블링된 데이터는 우리의 데이터 마켓플레이스에 나열될 수 있어, 더욱 더 많은 개발자들이 최신 AI 훈련, 미세 조정 및 배치를 위한 다양하고 풍부한 데이터에 접근할 수 있게 됩니다.
AI 데이터 레이블링의 미래에 참여하세요
이러한 데이터 기능을 하나의 통합 플랫폼으로 통합함으로써, Sahara AI는 개발자들이 혁신에 집중할 수 있도록 하면서 데이터 준비의 운영 복잡성을 간소화합니다. 동시에, 이는 레이블러에게 공정하고 투명하며 유연한 업무에 대한 접근을 제공하여 탈중앙화 생태계에서 자신들의 노력을 보상받을 수 있는 새로운 기회를 창출합니다.
