📌 Когда скорость развития ИИ значительно превосходит регулирование и этическое строительство, как мы можем гарантировать качество «обучающих данных»?
@JoinSapien предложил более обязывающее решение: реконструировать экосистему поставщиков данных с помощью системы стейкинга и репутации.
Эта модель не сложная, но очень "Web3":
1️⃣ Перед выполнением задачи необходимо заложить токены → Сначала берите на себя ответственность перед вкладом 2️⃣ После завершения проводится рецензирование同行 в сообществе → Децентрализованная проверка качества 3️⃣ Результаты влияют на репутацию участников → Репутация связывает права на задания и доходы
За этой системой стоит несколько системных переменных, на которые стоит обратить внимание:
🔹Качество данных автоматически регулируется с помощью механизма наказания, а не зависит от централизованной системы проверки. 🔹Структура стимулов тесно связана с "достоверностью участников", что эффективно предотвращает мошенничество/ботов от спама. 🔹Все процессы вклада отслеживаются на блокчейне, что обеспечивает проверяемость обучающих путей будущих AI моделей.
📊 На данный момент: 🔹1,8 миллиона+ участников 🔹185 миллионов+ меток задач 🔹Охватывает множество вертикальных сцен, таких как здравоохранение, образование, автономное вождение и т.д.
В условиях чрезмерной конкуренции в области "AI вычислительной мощности" и "AI моделей" система контроля качества обучающих данных стала дефицитом.
Sapien не пытается заменить большие модели, подобные OpenAI, а выбирает другой путь — повысить доверие «человеческого знания» в системе ИИ с помощью правил, ответственности и стимулов.
Возможно, именно этот механизм является ключевым элементом следующего этапа. Не "что можно сделать", а "правильно ли это сделано" и "является ли это правильным".
Качество не создаётся лозунгами, а вырабатывается правилами.
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» .
📌 Когда скорость развития ИИ значительно превосходит регулирование и этическое строительство, как мы можем гарантировать качество «обучающих данных»?
@JoinSapien предложил более обязывающее решение: реконструировать экосистему поставщиков данных с помощью системы стейкинга и репутации.
Эта модель не сложная, но очень "Web3":
1️⃣ Перед выполнением задачи необходимо заложить токены → Сначала берите на себя ответственность перед вкладом
2️⃣ После завершения проводится рецензирование同行 в сообществе → Децентрализованная проверка качества
3️⃣ Результаты влияют на репутацию участников → Репутация связывает права на задания и доходы
За этой системой стоит несколько системных переменных, на которые стоит обратить внимание:
🔹Качество данных автоматически регулируется с помощью механизма наказания, а не зависит от централизованной системы проверки.
🔹Структура стимулов тесно связана с "достоверностью участников", что эффективно предотвращает мошенничество/ботов от спама.
🔹Все процессы вклада отслеживаются на блокчейне, что обеспечивает проверяемость обучающих путей будущих AI моделей.
📊 На данный момент:
🔹1,8 миллиона+ участников
🔹185 миллионов+ меток задач
🔹Охватывает множество вертикальных сцен, таких как здравоохранение, образование, автономное вождение и т.д.
В условиях чрезмерной конкуренции в области "AI вычислительной мощности" и "AI моделей" система контроля качества обучающих данных стала дефицитом.
Sapien не пытается заменить большие модели, подобные OpenAI, а выбирает другой путь — повысить доверие «человеческого знания» в системе ИИ с помощью правил, ответственности и стимулов.
Возможно, именно этот механизм является ключевым элементом следующего этапа. Не "что можно сделать", а "правильно ли это сделано" и "является ли это правильным".
Качество не создаётся лозунгами, а вырабатывается правилами.
@cookiedotfuncn @cookiedotfun
#PlaySapien # CookieSnaps #Sapien # SapienSnaps