يشهد مجال توضيح بيانات الذكاء الاصطناعي تغييرات كبيرة

مؤخراً، حدثت واقعتان بارزتان في مجال الذكاء الاصطناعي أثارتا نقاشاً واسعاً في الصناعة. من ناحية، قامت إحدى شركات التكنولوجيا العملاقة بشراء حوالي نصف أسهم شركة لتعليم البيانات بسعر مرتفع قدره 148 مليار دولار، مما أثار دهشة وادي السيليكون بأسره؛ ومن ناحية أخرى، مشروع ناشئ في Web3 AI يستعد لإجراء حدث توليد الرموز (TGE)، لكنه لا يزال يواجه شكوك السوق تجاهه. ما هي الاتجاهات الصناعية التي تعكسها هذه المقارنة الواضحة؟

أصبح وسم البيانات تدريجياً مسارًا أكثر قيمة من تجميع قوة الحوسبة اللامركزية. على الرغم من أن استخدام موارد GPU غير المستغلة لتحدي عمالقة الحوسبة السحابية التقليديين يبدو جذابًا، إلا أن قوة الحوسبة هي في جوهرها منتج موحد، والاختلاف الرئيسي يكمن في السعر والتوفر. بالمقابل، يعد وسم البيانات مجالًا يحتاج إلى الذكاء البشري والحكم المهني. كل وسم عالي الجودة يحتوي على معرفة فريدة، وخلفية ثقافية، وتجربة إدراكية، ولا يمكن نسخه بسهولة مثل قوة GPU.

على سبيل المثال، يتطلب وضع علامات تشخيص الصور السرطانية بدقة حدساً متخصصاً من أطباء الأورام ذوي الخبرة، كما أن تحليل المشاعر في الأسواق المالية لا يمكن أن يستغني عن الخبرة العملية للمتداولين ذوي الخبرة. هذه الندرة الطبيعية وعدم القابلية للاستبدال تمنح وضع العلامات للبيانات ميزة تنافسية لا يمكن مقارنتها بقوة الحوسبة.

مؤخراً، أعلنت شركة تكنولوجيا كبيرة عن استحواذها على 49% من أسهم شركة لتوسيم البيانات مقابل 14.8 مليار دولار، وهو أكبر استثمار منفرد في مجال الذكاء الاصطناعي هذا العام. ومن الجدير بالذكر أن مؤسس الشركة المستحوذ عليها والمدير التنفيذي سيشغل أيضاً منصب رئيس مختبر "الذكاء الفائق" البحثي الذي تم تأسيسه حديثاً. هذا رائد الأعمال البالغ من العمر 25 عاماً كان في عام 2016 طالباً متسرباً من الجامعة، والآن تقدر قيمة شركته بـ 30 مليار دولار، وعملاؤه يشملون العديد من الشركات المعروفة في مجال الذكاء الاصطناعي، والعملاق التكنولوجي، والدوائر الحكومية.

تظهر هذه الصفقة حقيقة تم تجاهلها: إن عنق الزجاجة في تطوير الذكاء الاصطناعي لم يعد نقص القوة الحاسوبية أو بنية النموذج، بل البيانات التدريبية عالية الجودة. هذه الصفقة في الواقع تتعلق بالتنافس على "حقوق استخراج النفط" في عصر الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، فإن نموذج التوصيف التقليدي للبيانات يعاني من مشكلة خطيرة في توزيع القيمة. على سبيل المثال، قد ينفق طبيب ساعات في توصيف الصور الطبية، لكنه قد يحصل على بضعة دولارات فقط، في حين أن النماذج الذكية التي تم تدريبها بتلك البيانات تساوي مليارات الدولارات، ولا يستطيع الطبيب مشاركة أي من العوائد. هذه اللامساواة تؤثر بشكل كبير على حماس توفير البيانات عالية الجودة.

في هذا السياق، تحاول بعض مشاريع Web3 AI إعادة تشكيل قواعد توزيع قيمة البيانات من خلال تكنولوجيا blockchain. من خلال إدخال آلية حوافز رمزية، يأملون في تحويل مُعَلِمي البيانات من "عمال زراعيين" رخيصين إلى "مساهمين" حقيقيين في شبكة نماذج اللغة AI. هذه المقاربة، مقارنةً بمجال قوة الحوسبة، تُظهر بشكل أكبر مزايا Web3 في تحويل علاقات الإنتاج.

من المثير للاهتمام أن مشروع Web3 AI معين قد أجرى TGE في نفس الفترة التي أعلنت فيها هذه الشركة التكنولوجية الكبرى عن استحواذها. يبدو أن هذه المصادفة تشير إلى أن السوق في نقطة تحول: سواء كان Web3 AI أو AI التقليدي، فقد انتقلنا من "تنافس القوة الحاسوبية" إلى مرحلة جديدة من "تنافس جودة البيانات".

عندما تحاول العملاق التقليدي بناء حواجز بيانات باستخدام المال، فإن Web3 تستفيد من اقتصاد الرموز لتجري تجربة على نطاق أوسع لـ "ديمقراطية البيانات". لقد بدأت بالفعل "حرب باردة" حول مستقبل السيطرة على الذكاء الاصطناعي، وستكون نتائجها لها تأثير عميق على الصناعة بأسرها.