ساحة المعركة الجديدة في مجال الذكاء الاصطناعي: تركز البيانات على التوسيم
مع التطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي، يتركز اهتمام الصناعة الآن على المنافسة من أجل البيانات عالية الجودة بدلاً من التنافس على قوة الحوسبة. وقد تجلى هذا الاتجاه بشكل كامل في سلسلة من الأحداث الأخيرة.
استحوذ عملاق وسائل التواصل الاجتماعي على ما يقرب من نصف حصة شركة لتعليم البيانات بسعر مذهل يبلغ 14.8 مليار دولار، مما أثار جدلاً واسعاً في جميع أنحاء قطاع التكنولوجيا. في الوقت نفسه، لا يزال مشروع الذكاء الاصطناعي القائم على blockchain الذي من المقرر أن يقوم بحدث توليد الرموز (TGE) يواجه انتقادات بشأن الازدهار المفاهيمي ونقص الجوهر. قد تكمن وراء هذا التناقض الواضح اتجاهات مهمة لم يتمكن السوق من التعرف عليها بشكل كاف.
تعتبر تسمية البيانات كحقل يحتاج إلى الحكمة البشرية والحكم المهني، قيمتها تتجاوز بكثير تجميع قوة الحوسبة اللامركزية. على الرغم من أن قصة استخدام موارد GPU غير المستغلة لتحدي عمالقة الحوسبة السحابية مثيرة للاهتمام، إلا أن قوة الحوسبة في جوهرها سلعة موحدة، وتتمثل الميزة التنافسية الرئيسية في السعر والتوافر. من السهل جداً أن تقوم شركات التكنولوجيا الكبيرة بتعويض هذه الميزة من خلال خفض الأسعار أو زيادة العرض.
بالمقارنة، تتطلب العلامات عالية الجودة من البيانات معرفة مهنية فريدة، وخلفيات ثقافية، وتجارب معرفية. على سبيل المثال، تتطلب علامات تشخيص الصور السرطانية الدقيقة الحدس المهني لأطباء الأورام ذوي الخبرة، في حين أن التحليل الدقيق لمشاعر السوق المالية لا يمكن أن يستغني عن الخبرة العملية لتجار ذوي الخبرة. هذه الخصوصية التي لا يمكن استبدالها تبني خندقًا عميقًا لصناعة العلامات البيانية.
أعلنت إحدى عمالقة وسائل التواصل الاجتماعي مؤخرًا عن صفقة استحواذ ليست فقط أكبر استثمار في مجال الذكاء الاصطناعي هذا العام، بل ما يستحق الانتباه هو أن المؤسس الشاب للشركة المستحوذ عليها سيتولى أيضًا منصب رئيس "مختبر الذكاء الفائق" الذي تم إنشاؤه حديثًا من قبل الجهة المستحوذة. تشمل عملاء هذه الشركة المتخصصة في التوصيف العديد من شركات الذكاء الاصطناعي الشهيرة، وعمالقة التكنولوجيا، والدوائر الحكومية، حيث تضم أكثر من 300,000 موظف مدرب بشكل احترافي.
تظهر هذه الحالة من الاستحواذ حقيقة مهمة: في المرحلة الحالية، لم تعد قوة الحوسبة نادرة، وأصبحت هياكل النماذج متجانسة، وما يحدد فعليًا الحد الأقصى للذكاء الاصطناعي هو البيانات عالية الجودة التي تم معالجتها بعناية. في الواقع، هذه الصفقة هي دفع ثمن "حقوق تعدين البيانات" في عصر الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، فإن نموذج التوسيم التقليدي للبيانات يواجه أيضًا تحديات، وخاصة في جانب توزيع القيمة. على سبيل المثال، قد يقضي طبيب ساعات في وسم الصور الطبية، لكنه قد يحصل فقط على أجر ضئيل، في حين أن نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها على هذه البيانات قد تكون قيمتها مليارات الدولارات. هذه الحالة من عدم العدالة الشديدة في توزيع القيمة تثبط بشدة من رغبة تقديم بيانات عالية الجودة.
في هذا السياق، تحاول بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي القائمة على البلوكشين إعادة تشكيل قواعد توزيع قيمة تصنيف البيانات من خلال آلية تحفيز الرموز. إنهم يأملون في تحويل مصنّفي البيانات من "عمال البيانات" الرخيصين إلى "مساهمين" حقيقيين في شبكة نماذج اللغة الذكية. قد تكون هذه المحاولة المستندة إلى مفهوم Web3 أكثر قدرة على تحقيق الإمكانات مقارنةً بالتطبيقات في مجال قوة الحوسبة.
سواء كانت الشركات التكنولوجية التقليدية أو المشاريع الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي القائم على البلوكشين، فقد أدركت جميعها أهمية البيانات عالية الجودة. بينما تحاول الشركات التقليدية بناء حواجز بيانات باستخدام المال، تسعى مشاريع Web3 إلى إنشاء نظام بيئي بيانات أكثر ديمقراطية من خلال الاقتصاد القائم على الرموز. هذه المعركة حول اتجاه تطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل قد بدأت للتو.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
ساحة معركة جديدة للذكاء الاصطناعي: أصبحت تسمية البيانات في دائرة الضوء، حيث تتنافس الشركات التقليدية مع مشاريع Web3.
ساحة المعركة الجديدة في مجال الذكاء الاصطناعي: تركز البيانات على التوسيم
مع التطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي، يتركز اهتمام الصناعة الآن على المنافسة من أجل البيانات عالية الجودة بدلاً من التنافس على قوة الحوسبة. وقد تجلى هذا الاتجاه بشكل كامل في سلسلة من الأحداث الأخيرة.
استحوذ عملاق وسائل التواصل الاجتماعي على ما يقرب من نصف حصة شركة لتعليم البيانات بسعر مذهل يبلغ 14.8 مليار دولار، مما أثار جدلاً واسعاً في جميع أنحاء قطاع التكنولوجيا. في الوقت نفسه، لا يزال مشروع الذكاء الاصطناعي القائم على blockchain الذي من المقرر أن يقوم بحدث توليد الرموز (TGE) يواجه انتقادات بشأن الازدهار المفاهيمي ونقص الجوهر. قد تكمن وراء هذا التناقض الواضح اتجاهات مهمة لم يتمكن السوق من التعرف عليها بشكل كاف.
تعتبر تسمية البيانات كحقل يحتاج إلى الحكمة البشرية والحكم المهني، قيمتها تتجاوز بكثير تجميع قوة الحوسبة اللامركزية. على الرغم من أن قصة استخدام موارد GPU غير المستغلة لتحدي عمالقة الحوسبة السحابية مثيرة للاهتمام، إلا أن قوة الحوسبة في جوهرها سلعة موحدة، وتتمثل الميزة التنافسية الرئيسية في السعر والتوافر. من السهل جداً أن تقوم شركات التكنولوجيا الكبيرة بتعويض هذه الميزة من خلال خفض الأسعار أو زيادة العرض.
بالمقارنة، تتطلب العلامات عالية الجودة من البيانات معرفة مهنية فريدة، وخلفيات ثقافية، وتجارب معرفية. على سبيل المثال، تتطلب علامات تشخيص الصور السرطانية الدقيقة الحدس المهني لأطباء الأورام ذوي الخبرة، في حين أن التحليل الدقيق لمشاعر السوق المالية لا يمكن أن يستغني عن الخبرة العملية لتجار ذوي الخبرة. هذه الخصوصية التي لا يمكن استبدالها تبني خندقًا عميقًا لصناعة العلامات البيانية.
أعلنت إحدى عمالقة وسائل التواصل الاجتماعي مؤخرًا عن صفقة استحواذ ليست فقط أكبر استثمار في مجال الذكاء الاصطناعي هذا العام، بل ما يستحق الانتباه هو أن المؤسس الشاب للشركة المستحوذ عليها سيتولى أيضًا منصب رئيس "مختبر الذكاء الفائق" الذي تم إنشاؤه حديثًا من قبل الجهة المستحوذة. تشمل عملاء هذه الشركة المتخصصة في التوصيف العديد من شركات الذكاء الاصطناعي الشهيرة، وعمالقة التكنولوجيا، والدوائر الحكومية، حيث تضم أكثر من 300,000 موظف مدرب بشكل احترافي.
تظهر هذه الحالة من الاستحواذ حقيقة مهمة: في المرحلة الحالية، لم تعد قوة الحوسبة نادرة، وأصبحت هياكل النماذج متجانسة، وما يحدد فعليًا الحد الأقصى للذكاء الاصطناعي هو البيانات عالية الجودة التي تم معالجتها بعناية. في الواقع، هذه الصفقة هي دفع ثمن "حقوق تعدين البيانات" في عصر الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، فإن نموذج التوسيم التقليدي للبيانات يواجه أيضًا تحديات، وخاصة في جانب توزيع القيمة. على سبيل المثال، قد يقضي طبيب ساعات في وسم الصور الطبية، لكنه قد يحصل فقط على أجر ضئيل، في حين أن نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها على هذه البيانات قد تكون قيمتها مليارات الدولارات. هذه الحالة من عدم العدالة الشديدة في توزيع القيمة تثبط بشدة من رغبة تقديم بيانات عالية الجودة.
في هذا السياق، تحاول بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي القائمة على البلوكشين إعادة تشكيل قواعد توزيع قيمة تصنيف البيانات من خلال آلية تحفيز الرموز. إنهم يأملون في تحويل مصنّفي البيانات من "عمال البيانات" الرخيصين إلى "مساهمين" حقيقيين في شبكة نماذج اللغة الذكية. قد تكون هذه المحاولة المستندة إلى مفهوم Web3 أكثر قدرة على تحقيق الإمكانات مقارنةً بالتطبيقات في مجال قوة الحوسبة.
سواء كانت الشركات التكنولوجية التقليدية أو المشاريع الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي القائم على البلوكشين، فقد أدركت جميعها أهمية البيانات عالية الجودة. بينما تحاول الشركات التقليدية بناء حواجز بيانات باستخدام المال، تسعى مشاريع Web3 إلى إنشاء نظام بيئي بيانات أكثر ديمقراطية من خلال الاقتصاد القائم على الرموز. هذه المعركة حول اتجاه تطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل قد بدأت للتو.