Новая арена в области ИИ: аннотация данных становится в центре внимания
С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта внимание отрасли смещается с борьбы за вычислительные мощности на конкуренцию за качественные данные. Эта тенденция была явно продемонстрирована в недавней серии событий.
Одна из крупных социальных медиа-компаний приобрела почти половину акций компании по маркировке данных за потрясающие 14,8 миллиарда долларов, что вызвало широкое обсуждение в технологическом круге. Тем временем, блокчейн-AI проект, который скоро проведет событие генерации токенов (TGE), все еще сталкивается с сомнениями в концептуальной спекуляции и отсутствии сути. За этой яркой контрастом, возможно, скрываются важные тенденции, которые рынок не смог полностью осознать.
Аннотация данных, как область, требующая человеческого интеллекта и профессионального суждения, имеет ценность, которая значительно превышает централизованную агрегацию вычислительных мощностей. Хотя захватывающие истории о том, как использованные ресурсы GPU бросают вызов облачным вычислительным гигантам, привлекательны, вычислительная мощность по своей сути является стандартизированным товаром, и основное конкурентное преимущество заключается в цене и доступности. Это преимущество легко может быть нивелировано крупными технологическими компаниями путем снижения цен или увеличения предложения.
В отличие от этого, высококачественная аннотация данных требует уникальных профессиональных знаний, культурного контекста и когнитивного опыта. Например, точная аннотация изображений для диагностики рака требует профессиональной интуиции опытного онколога, в то время как точный анализ эмоционального состояния финансовых рынков невозможен без практического опыта опытных трейдеров. Эта незаменимость создает прочный защитный барьер для индустрии аннотации данных.
Недавняя сделка по приобретению, объявленная одним из гигантов социальных медиа, является не только крупнейшей единовременной инвестицией в области ИИ в этом году, но и стоит внимания тот факт, что молодой основатель приобретаемой компании будет одновременно занимать должность руководителя newly созданной исследовательской лаборатории "Суперумный". Клиентами этой компании по аннотированию данных являются несколько известных компаний в области ИИ, технологические гиганты и государственные учреждения, и у нее более 300 000 профессионально обученных аннотаторов.
Этот случай приобретения раскрывает важный факт: на текущем этапе вычислительная мощность больше не является дефицитом, архитектуры моделей становятся однородными, и на самом деле определяют пределы интеллекта ИИ те тщательно обработанные высококачественные данные. Эта сделка фактически оплачивает "права на добычу данных" для эпохи ИИ.
Однако традиционная модель аннотирования данных также сталкивается с вызовами, особенно в области распределения ценности. Например, врач может потратить несколько часов на аннотирование медицинских изображений, но получить лишь скромное вознаграждение, в то время как AI-модели, обученные на этих данных, могут стоить миллиарды долларов. Эта серьезная несправедливость в распределении ценности значительно сдерживает желание предоставлять качественные данные.
На таком фоне некоторые блокчейн AI проекты пытаются переосмыслить правила распределения ценности данных через токенизированные механизмы стимулов. Они надеются превратить аннотаторов данных из дешевых "работников данных" в настоящих "акционеров" сети языковых моделей AI. Эта попытка, основанная на принципах Web3, возможно, обладает большим потенциалом, чем применение в области вычислительной мощности.
Как традиционные технологические гиганты, так и новые проекты в области блокчейн AI уже осознали важность качественных данных. Пока традиционные гиганты пытаются построить барьеры данных с помощью денег, проекты Web3 пытаются создать более демократизированную экосистему данных через токеномику. Эта борьба за направление будущего развития AI только начинается.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Новая арена ИИ: аннотация данных становится центром внимания, традиционные гиганты и проекты Web3 вступают в конкуренцию
Новая арена в области ИИ: аннотация данных становится в центре внимания
С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта внимание отрасли смещается с борьбы за вычислительные мощности на конкуренцию за качественные данные. Эта тенденция была явно продемонстрирована в недавней серии событий.
Одна из крупных социальных медиа-компаний приобрела почти половину акций компании по маркировке данных за потрясающие 14,8 миллиарда долларов, что вызвало широкое обсуждение в технологическом круге. Тем временем, блокчейн-AI проект, который скоро проведет событие генерации токенов (TGE), все еще сталкивается с сомнениями в концептуальной спекуляции и отсутствии сути. За этой яркой контрастом, возможно, скрываются важные тенденции, которые рынок не смог полностью осознать.
Аннотация данных, как область, требующая человеческого интеллекта и профессионального суждения, имеет ценность, которая значительно превышает централизованную агрегацию вычислительных мощностей. Хотя захватывающие истории о том, как использованные ресурсы GPU бросают вызов облачным вычислительным гигантам, привлекательны, вычислительная мощность по своей сути является стандартизированным товаром, и основное конкурентное преимущество заключается в цене и доступности. Это преимущество легко может быть нивелировано крупными технологическими компаниями путем снижения цен или увеличения предложения.
В отличие от этого, высококачественная аннотация данных требует уникальных профессиональных знаний, культурного контекста и когнитивного опыта. Например, точная аннотация изображений для диагностики рака требует профессиональной интуиции опытного онколога, в то время как точный анализ эмоционального состояния финансовых рынков невозможен без практического опыта опытных трейдеров. Эта незаменимость создает прочный защитный барьер для индустрии аннотации данных.
Недавняя сделка по приобретению, объявленная одним из гигантов социальных медиа, является не только крупнейшей единовременной инвестицией в области ИИ в этом году, но и стоит внимания тот факт, что молодой основатель приобретаемой компании будет одновременно занимать должность руководителя newly созданной исследовательской лаборатории "Суперумный". Клиентами этой компании по аннотированию данных являются несколько известных компаний в области ИИ, технологические гиганты и государственные учреждения, и у нее более 300 000 профессионально обученных аннотаторов.
Этот случай приобретения раскрывает важный факт: на текущем этапе вычислительная мощность больше не является дефицитом, архитектуры моделей становятся однородными, и на самом деле определяют пределы интеллекта ИИ те тщательно обработанные высококачественные данные. Эта сделка фактически оплачивает "права на добычу данных" для эпохи ИИ.
Однако традиционная модель аннотирования данных также сталкивается с вызовами, особенно в области распределения ценности. Например, врач может потратить несколько часов на аннотирование медицинских изображений, но получить лишь скромное вознаграждение, в то время как AI-модели, обученные на этих данных, могут стоить миллиарды долларов. Эта серьезная несправедливость в распределении ценности значительно сдерживает желание предоставлять качественные данные.
На таком фоне некоторые блокчейн AI проекты пытаются переосмыслить правила распределения ценности данных через токенизированные механизмы стимулов. Они надеются превратить аннотаторов данных из дешевых "работников данных" в настоящих "акционеров" сети языковых моделей AI. Эта попытка, основанная на принципах Web3, возможно, обладает большим потенциалом, чем применение в области вычислительной мощности.
Как традиционные технологические гиганты, так и новые проекты в области блокчейн AI уже осознали важность качественных данных. Пока традиционные гиганты пытаются построить барьеры данных с помощью денег, проекты Web3 пытаются создать более демократизированную экосистему данных через токеномику. Эта борьба за направление будущего развития AI только начинается.