Где на самом деле находится настоящий узкий момент в обучении ИИ? Многие сосредоточены на соревновании по вычислительным мощностям, но есть и другой взгляд, который стоит обдумать — качественные человеческие аннотированные данные являются ключом.

Идея Perceptron Network очень интересна: вместо того чтобы делать производителей данных тенью, лучше сделать их ядром экосистемы. Что это означает? Участники получают реальное право собственности, ясное признание вклада и видимую экономическую отдачу.

В отличие от традиционного черного ящика процесса сбора данных, такая прозрачная и мотивирующая модель разрушает информационную асимметрию. Человеческие аннотаторы больше не являются пассивными затратными центрами, а становятся активными участниками с заинтересованностью. В сочетании с инструментами качества данных, такими как Mindo AI, можно повысить эффективность и надежность всей экосистемы.

Возможно, это представляет собой новое направление интеграции Web3 и ИИ: от производства данных до обучения моделей — вся цепочка может быть переработана так, чтобы быть более справедливой и эффективной.