Сфера позначення даних ШІ зазнає значних змін

Нещодавно в сфері штучного інтелекту відбулося дві помітні події, які викликали широке обговорення в галузі. З одного боку, один з технологічних гігантів придбав майже половину акцій компанії з маркування даних за вражаючу суму в 14,8 мільярда доларів, шокуючи весь Силіконовий в Valley; з іншого боку, новий проект Web3 AI готується до проведення події генерації токенів (TGE), але все ще стикається із сумнівами з боку ринку. Які тенденції в індустрії стоять за цим різким контрастом?

Маркування даних поступово стає більш цінною нішею, ніж агрегація децентралізованих обчислювальних потужностей. Хоча історія про використання невикористаних ресурсів GPU для виклику традиційним хмарним гігантам є досить привабливою, обчислювальна потужність за своєю суттю є стандартизованим товаром, основна різниця полягає в ціні та доступності. На відміну від цього, маркування даних є сферою, яка потребує людської мудрості та професійного судження. Кожен високоякісний маркер містить унікальні знання, культурний контекст і когнітивний досвід, які не можна просто скопіювати, як обчислювальну потужність GPU.

Наприклад, точна розмітка зображень для діагностики раку потребує професійної інтуїції досвідченого онколога, а досвідчений аналіз настроїв фінансового ринку неможливий без практичного досвіду кваліфікованих трейдерів. Ця природна дефіцитність та незамінність надають розмітці даних конкурентну перевагу, яку не може зрівняти жодна обчислювальна потужність.

Нещодавно одна з великих технологічних компаній оголосила про придбання 49% акцій певної компанії з маркування даних за 14,8 мільярда доларів, що стало найбільшою одноразовою інвестицією в сфері ШІ цього року. Варто зазначити, що засновник і CEO придбаної компанії також очолить новостворену дослідницьку лабораторію "Суперінтелект" у компанії-покупцеві. Цей 25-річний підприємець у 2016 році був студентом, який кинув навчання, а сьогодні компанія, яку він очолює, оцінюється в 30 мільярдів доларів, а її клієнтами є кілька відомих компаній у сфері ШІ, технологічні гіганти та державні установи.

Ця угода виявила проігнорований факт: нинішніми перешкодами в розвитку ШІ більше не є нестача обчислювальних потужностей або архітектури моделей, а високоякісні навчальні дані. Ця угода насправді є боротьбою за "права на видобуток нафти" епохи ШІ.

Проте, традиційна модель маркування даних має серйозну проблему нерівного розподілу вартості. Наприклад, лікар, який витрачає кілька годин на маркування медичних зображень, може отримати лише кілька десятків доларів винагороди, тоді як AI-моделі, навчанні на цих даних, коштують десятки мільярдів доларів, а лікар не може поділитися часткою прибутку. Ця несправедливість серйозно підриває зацікавленість у постачанні високоякісних даних.

На такому тлі деякі проекти Web3 AI намагаються через технологію блокчейн змінити правила розподілу вартості даних. Запроваджуючи механізми стимулювання через токени, вони сподіваються перетворити постачальників даних з дешевих "даних робітників" на справжніх "акціонерів" мережі мовних моделей ШІ. Цей підхід, у порівнянні з обчислювальною потужністю, більше підкреслює переваги Web3 у трансформації виробничих відносин.

Цікаво, що певний Web3 AI проект якраз у той же період, коли ця велика технологічна компанія оголосила про придбання, проводить TGE. Це збіг, здається, вказує на те, що ринок перебуває на переломному моменті: як Web3 AI, так і традиційний AI вже перейшли від "конкуренції за обчислювальну потужність" до нової стадії "конкуренції за якість даних".

Коли традиційні гіганти намагаються побудувати бар'єри для даних за допомогою грошей, Web3 проводить масштабніший експеримент з "демократизації даних", використовуючи токеноміку. Ця "підпільна війна" за контроль над майбутнім штучного інтелекту вже тихо розгортається, і її результати матимуть глибокий вплив на всю галузь.