Блокчейн и будущее маркировки данных ИИ: создание масштабируемых, прозрачных и разнообразных сервисов данных

Быстрый рост генеративного ИИ (GenAI) и больших языковых моделей (LLMs) создал беспрецедентный спрос на качественные помеченные данные. Однако маркировка данных сегодня гораздо более сложна, чем пять лет назад. Простые задачи, такие как пометка объектов на изображениях или классификация данных как "собака" или "кошка", уступили место более тонким процессам, таким как аннотирование настроения, намерений или контекста, создание нишевых наборов данных и проверка мультимодальных данных (например, выравнивание текста с изображениями).  Эти задачи требуют значительно больше размышлений, усилий и точности для завершения. Многие из них также требуют экспертизы в предметной области для обеспечения точности, особенно для высокотехнических или специфичных для домена наборов данных.

Технология блокчейн уникально позиционирует себя для удовлетворения развивающихся потребностей маркировки данных в ИИ. Децентрализуя сбор и маркировку данных, она позволяет разнообразным участникам из разных уголков мира вносить вклад, способствуя инклюзивности и лучшему представлению данных. Мгновенные, программируемые крипто-платежи устраняют традиционные узкие места в компенсации маркировщиков, в то время как неоспоримая природа блокчейна обеспечивает прозрачность рабочих процессов — при этом сохраняя конфиденциальность.

Тем не менее, по мере перехода процессов маркировки данных на блокчейн необходимо решать проблемы качества, проверки и масштабируемости. Важно тщательное решение этих задач, чтобы разблокировать полный потенциал блокчейна как средства создания разнообразных и масштабируемых экосистем маркировки данных.

Интеграция маркировки данных с блокчейном

Перемещение процессов маркировки данных в блокчейн открывает новую эру возможностей, но также представляет уникальный комплекс проблем. Хотя блокчейн обеспечивает глобальную доступность, прозрачность и доверие, полноценная реализация этих преимуществ требует решения ключевых вопросов, таких как поддержание качества данных и доверия при сохранении конфиденциальности. Решая эти проблемы, децентрализация может открыть новые уровни масштабируемости и привлечь разнообразный глобальный пул маркировщиков для обогащения и поддержки развития ИИ.

Обеспечение качества данных

Модели ИИ требуют обучающих наборов данных с чрезвычайно высоким качеством — часто превышающим 90% — для эффективной работы. Рабочие процессы на блокчейне должны интегрировать надежные меры контроля качества, чтобы соответствовать этому стандарту. Это может включать:

• Системы репутации: Оценки репутации на блокчейне для маркировщиков и проверяющих обеспечивают ответственность и поощряют последовательные, качественные вложения.

• Голосование большинством: Агрегирование мнений от нескольких маркировщиков для выявления консенсуса и снижения ошибок. Умные контракты блокчейна могут автоматизировать этот процесс, обеспечивая прозрачность и неизменность.

• Медовые горшки: Внедрение предварительно проверенных задач в рабочие процессы маркировки для определения низкокачественных или злонамеренных маркировщиков. Данные о производительности из этих задач могут питать системы репутации на блокчейне, вознаграждая высококвалифицированных участников и фильтруя недобросовестных.

• Многоуровневые системы проверки: Введение многоуровневых процессов валидации, где экспертные валидаторы проверяют критически важные наборы данных. Эти проверки могут быть мотивированы вознаграждениями на основе производительности.

Удовлетворение разнообразных потребностей в маркировке

Проекты ИИ часто требуют задач маркировки, которые варьируются от высокотехнических аннотаций до ввода от специфических демографических групп. Разнообразие этих потребностей затрудняет любому отдельному маркировщику или команде эффективно справляться с каждым видом задач. Децентрализация предоставляет доступ к более широкому пулу участников, что делает возможным удовлетворение этих разнообразных требований. Тем не менее, децентрализация также вводит проблемы, связанные с поддержанием доверия, качества и эффективности.  Решение этих вопросов критически важно для создания децентрализованной экосистемы, способной удовлетворить разнообразные и растущие потребности современных проектов ИИ:

• Специализированная экспертиза: Многие проекты ИИ требуют маркировщиков с углубленными знаниями в определенной области, такие как медицинские специалисты для наборов данных о здравоохранении или инженеры для технических аннотаций. Подтверждение того, что участники обладают необходимой экспертизой в децентрализованной системе, может быть сложной задачей. Системы репутации предлагают решение, позволяя экспертам в данной области строить авторитет в своих специализированных областях, облегчая их идентификацию и назначение на соответствующие задачи. Этот подход гарантирует проверку экспертизы без обращения к централизованным властям, одновременно поддерживая масштабируемость и конфиденциальность.

• Демографическое представительство: Определенные наборы данных требуют подлинного ввода от специфических демографических групп, таких как молодые родители или жители определенного региона. Обеспечение того, чтобы маркировщики действительно представляли эти демографии в децентрализованной системе, затруднительно, поскольку существует меньше прямых способов проверить такие атрибуты. Решение этой проблемы включает разработку рамок доверия, которые уравновешивают представительство с конфиденциальностью.

Мгновенные, трансграничные платежи 

Традиционные платежные системы медлительны, дороги и часто недоступны для маркировщиков в некоторых регионах. Эти барьеры могут оттолкнуть участников, особенно в недостаточно обслуживаемых районах, где комиссии за переводы, расходы на конвертацию валют и ограниченная банковская инфраструктура затрудняют справедливое и своевременное получение вознаграждений. Платежи на основе блокчейна решают эти проблемы и предлагают значительные преимущества:

• Мгновенные, недорогие транзакции: Крипто-платежи позволяют маркировщикам быстро и недорого получать средства, устраняя задержки и высокие сборы, сопутствующие традиционным платежным системам. Для многих маркировщиков, которые зависят от этих доходов как части экономики на основе временной работы, своевременные выплаты важны для управления повседневными расходами и финансовыми обязательствами. 

• Глобальная доступность: В отличие от традиционных методов оплаты, которые часто исключают людей без доступа к формальным банковским системам, крипто-платежи универсально доступны для любого с подключением к интернету. Это открывает возможности для более разнообразной глобальной рабочей силы, позволяя маркировщикам из всех слоев общества участвовать в проектах маркировки данных ИИ.

Решение проблемы непрозрачного ценообразования

В традиционных ИИ-сервисах управляемые платформы для маркировки данных часто могут взимать надбавку в 100-200% за свои услуги, используя непрозрачные структуры ценообразования, которые ограничивают доступ к качественным наборам данных для разработчиков. Многие небольшие или начинающие проекты ИИ испытывают трудности с оплатой этих услуг, что ограничивает инновации и конкуренцию в экосистеме. И эти высокие надбавки часто не приводят к лучшему вознаграждению для маркировщиков, которые все же могут сталкиваться с недополучением вознаграждения, несмотря на высокие затраты на услуги.

Децентрализация решает эти проблемы, заменяя непрозрачные посредники прозрачными, системами на блокчейне, которые позволяют разработчикам ИИ и маркировщикам взаимодействовать напрямую:

• Прозрачное ценообразование: Блокчейн делает цены видимыми и отслеживаемыми, исключая скрытые затраты и обеспечивая справедливую компенсацию для маркировщиков.

• Эффективные операции: Умные контракты автоматизируют многие процессы, снижая накладные расходы и позволяя предлагать более низкие цены на услуги.

• Справедливоe распределение дохода: Децентрализуя маркировку данных, больше ценности можно передать непосредственно маркировщикам, поощряя качество и способствуя долгосрочному участию.

Революция в развитии ИИ

Блокчейн трансформирует то, как маркировка данных поддерживает экосистему ИИ, демократизируя участие и позволяя глобальное сотрудничество. В сочетании с хорошо разработанными системами децентрализация предоставляет основу для перестройки того, как данные собираются, маркируются и используются в разработке ИИ.

За последние два года Sahara AI сотрудничала с корпоративными клиентами, такими как Microsoft, Amazon, Snapchat и Motherson, чтобы усовершенствовать рабочие процессы маркировки данных и удовлетворить требования генеративного ИИ (GenAI) и больших языковых моделей (LLMs). Используя эти инсайты, мы получили доступ к глобальной сети из 300,000 маркировщиков из более чем 35 стран, говорящих на более чем 45 языках и диалектах. С этой экспертизой и инфраструктурой мы теперь переносим эти возможности на блокчейн, давая возможность участникам по всему миру участвовать в маркировке данных, получая справедливые вознаграждения.

Применяя проверенные методологии к децентрализованной рамке, Sahara AI объединяет разработчиков моделей ИИ и глобальных поставщиков данных. Наши запатентованные модели автоматической маркировки, которые соответствуют человеческой производительности по основным задачам, ускоряют процесс маркировки. Рабочие процессы с участием человека проверяют и уточняют эти результаты, обеспечивая высокую точность там, где автоматизация одна не справляется. Этот итеративный цикл обратной связи позволяет моделям постоянно учиться на человеческом вводе, улучшая качество и эффективность маркировки со временем.

С Sahara Data Services разработчики моделей и приложений ИИ могут:

• Беспрепятственно курировать и уточнять наборы данных, улучшая качество своих моделей.

• Передавать сложные или трудоемкие задачи сбора и маркировки специализированным командам или членам сообщества.

• Контролировать и управлять качеством через автоматизированные процессы валидации и проверки с участием человека.

Данные, собранные и маркированные через Sahara Data Services, также могут быть размещены на нашем Рынке Данных, предоставляя еще больше разработчикам доступ к разнообразным и обогащенным данным, необходимым для обучения, оптимизации и развертывания передового ИИ. 

Присоединяйтесь к будущему маркировки данных ИИ

Интегрируя эти возможности данных в одну унифицированную платформу, Sahara AI позволяет разработчикам сосредотачиваться на инновациях, одновременно оптимизируя операционные сложности подготовки данных.  В то же время это создает новые возможности для маркировщиков, предлагая доступ к справедливой, прозрачной и гибкой работе, где они вознаграждаются за свои усилия в децентрализованной экосистеме.

Подпишитесь на предварительный доступ к платформе Sahara Data Services уже сегодня