Наступний фронт у сфері ШІ: важливість маркування даних стає очевидною

У сфері штучного інтелекту відбувається важлива зміна. Нещодавно один з технологічних гігантів витратив 14,8 мільярда доларів на придбання майже половини акцій компанії, що займається маркуванням даних, що привернуло увагу всього сектору. Цей крок не лише переосмислює вартість маркування даних, але й виявляє новий напрямок розвитку ШІ.

У порівнянні з децентралізованим агрегуванням обчислювальної потужності, маркування даних стає більш цінним напрямком. Хоча історія використання невикористаних GPU для виклику великим хмуровим компаніям є привабливою, обчислювальна потужність за своєю суттю є стандартизованим товаром, основна різниця полягає в ціні та доступності. Однак ця перевага може швидко зникнути внаслідок коригування цін або збільшення пропозиції з боку великих компаній.

Навпаки, маркування даних є сферою, що потребує людської мудрості та професійного судження. Якісне маркування містить унікальні професійні знання, культурний контекст та когнітивний досвід, які не можуть бути просто скопійовані, як обчислювальна потужність GPU. Наприклад, точне маркування діагностики зображень раку потребує професійної інтуїції досвідченого онколога, тоді як точний аналіз емоцій фінансового ринку не обходиться без практичного досвіду досвідченого трейдера. Ця рідкість і незамінність створюють глибокий захист для галузі маркування даних.

Нещодавно велика технологічна компанія придбала 49% акцій компанії з позначення даних за 14,8 мільярда доларів, що є найбільшою одноразовою інвестицією в сфері ШІ цього року. Ще більш вражаюче те, що засновник і CEO цієї компанії з позначення даних також стане керівником новоствореної дослідницької лабораторії "Суперінтелект" цієї технологічної гіганта. Цьому 25-річному підприємцю, який заснував компанію у 2016 році, будучи студентом, нині підпорядковується компанія з оцінкою 30 мільярдів доларів, до складу клієнтів якої входять кілька відомих компаній в сфері ШІ, виробники автомобілів, технологічні гіганти та державні установи.

Цей випадок придбання чітко показує, що поки галузь все ще сперечається про переваги різних AI-моделей, справжні лідери галузі вже перенесли поле бою до джерела даних. Тихо розпочалася "таємна війна" за контроль над майбутнім AI.

Успіх цієї компанії з маркування даних виявляє ігнорований факт: на даному етапі обчислювальна потужність більше не є дефіцитом, архітектури моделей також стають однорідними, справжньою межею штучного інтелекту є ті високоякісні дані, що були ретельно оброблені. Технологічні гіганти витрачають величезні суми на придбання не лише аутсорсингових компаній, а й "права на видобуток нафти" епохи AI.

Однак монополія завжди викликає опір. Як платформа агрегації хмарних обчислень намагається підривати централізовані хмарні обчислювальні послуги, деякі новітні проєкти Web3 AI намагаються переосмислити правила розподілу вартості позначення даних за допомогою технології блокчейн. Головна проблема традиційних моделей позначення даних полягає не в технологіях, а в дизайні механізмів стимулювання.

Наприклад, лікар може витратити години на маркування медичних зображень, проте отримати лише мізерну винагороду, тоді як штучний інтелект, натренований на цих даних, може коштувати десятки мільярдів доларів, але лікар не може поділитися часткою цього прибутку. Такий надзвичайно несправедливий розподіл вартості серйозно підриває мотивацію постачати високоякісні дані.

Поява технологій Web3 надала нові підходи до вирішення цієї проблеми. Завдяки механізму стимулювання токенами, позначники даних більше не є дешевими "фермерами даних", а справжніми "акціонерами" AI-мережі. Очевидно, що переваги Web3 в трансформації виробничих відносин особливо яскраво проявляються в сценаріях позначення даних.

Цікаво, що деякі проєкти Web3 AI якраз у цей момент вийшли на ринок, що, можливо, не просто збіг, а може відображати важливий поворотний момент для ринку: незалежно від того, чи це Web3 AI, чи традиційний AI, фокус галузі вже змістився з "конкуренції обчислювальної потужності" на "конкуренцію якості даних".

Коли традиційні гіганти будують бар'єри даних за допомогою грошей, Web3 намагається створити більш відкриту та демократичну екосистему даних через токеноміку. Ця боротьба за майбутнє даних AI, безсумнівно, глибоко вплине на напрямок розвитку цілої галузі.