赵長鹏提唱のAIデータマーク競技は今どのように進展していますか？

レイチェル、ゴールドファイナンス

11月27日、ジャオ・チャンペンがXで投稿し、AIデータのラベリングなどのタスクは非常にブロックチェーンを通じて完了するのに適しており、世界中の低コストの労働力を活用し、暗号通貨を通じて即時に支払いを行い、地域の制限を打破できると述べました。

データラベリングとは、生データ(テキスト、画像、オーディオなど)に手動または自動で注釈を付けて、特定の構造化された情報を持つようにすることを指します。 ラベル付けされたデータは、感情カテゴリ (肯定的、否定的、中立的) でテキストにラベルを付けるなど、機械学習または人工知能モデルのトレーニングに使用されます。 AIデータアノテーションにブロックチェーンを使用することは、高い透明性、信頼性、分散型コラボレーションを必要とするデータアノテーションシナリオに特に適しています。 これにより、データアノテーションの効率と品質が向上するだけでなく、グローバルなコラボレーションとデータトランザクションの新たな可能性が生まれます。

現在、この分野にはどのような優れたプロジェクトがありますか？この分野の発展の見通しはどうですか？

AIデータラベリングにおけるブロックチェーンの役割

ブロックチェーンは、透明性、改ざん防止、追跡可能性などの特性を持つ、分散型の分散台帳技術です。これらの特性は、データマーキングにおいて従来の方法の以下の問題を解決することができます。

• データの真実性と改ざん防止： マークされた各記録はブロックチェーンに書き込まれ、簡単には変更できず、ラベルの信頼性が保証されます。
• タスク配分の透明性： ブロックチェーンはタスクの配布、実行、レビューのプロセスを記録でき、不公平なタスク配分や結果の改ざんを防ぎます。
• インセンティブメカニズム： ブロックチェーンのスマートコントラクト技術を使用して、データアノテーターはタスクを完了することで自動的に暗号通貨やその他の報酬を得ることができます。
• データのトレーサビリティ： 各マークの出所、アノテーター、及びレビュアーの情報は追跡可能です。

アプリケーションシーン

• 分散型アノテーション： ブロックチェーンを利用して、データアノテーションのタスクを世界中のアノテーターに割り当て、データ処理の効率が向上します。
• 品質監査： 複数のアノテーション結果をブロックチェーン技術を用いて比較および監査し、アノテーションの正確性を確保します。
• データ取引： ラベル付けされたデータはブロックチェーン上で取引可能で、売買双方はデータの完全性や真実性を気にする必要がありません。
• プライバシー保護： ブロックチェーンを使用してラベル付けデータを暗号化して保存し、プライバシーデータの安全を確保します。

関連プロジェクト

• **OORT DataHub：**ブロックチェーンに基づく分散型データアノテーションサービスを提供し、Proof of Honestyアルゴリズムを使用して品質管理を行います。プラットフォームはスマートコントラクトを通じてタスクを配信し、データ品質を監査し、報酬を支払うことで、世界中のアノテーターを惹きつけ、アノテーションデータの透明性とプライバシー保護を確保します。

プロジェクトトークンの経済モデルは次のとおりです：

コミュニティ報酬*：データのラベリングと分析に参加することで、ユーザーは $OORT トークンの報酬を得ることができます。また、貢献に基づく独自の NFT を受け取る可能性があり、これらの NFT は追加の特典を提供します。たとえば、年利率 (APY) の報酬、機器の割引、DAO の投票権などがあります。*

タスクステーキング*：参加者はタスクへのコミットメントを示すために、少なくとも 210 個の $OORT トークンをステーキングする必要があります。タスクを完了した後、トークンは返還され、報酬が支払われます。*

販売収益分配*：一部のNFT保有者は、将来のデータ販売収入からの配当を受け取ることができ、長期的な収益をさらに向上させます。*

• **PublicAI：**Solanaチェーン上のAIエコシステムプロジェクトで、データ需要者と世界中のアノテーターをつなぐことを目的としています。暗号トークンのインセンティブメカニズムを通じて参加者に報酬を提供し、ブロックチェーン技術を活用してアノテーションプロセスの詳細を記録し、データの安全性とプライバシーを確保します。

プロジェクトトークンの経済モデルは次のとおりです：

***コミュニティ報酬：10%のPublicトークンは、ユーザーの初期インタラクションのエアドロップ報酬に使用されます。具体的には、エアドロップを取得する方法は3つあります。****AIビルダーになる：高品質なインターネットコンテンツを収集する；*AIバリデーターになる：収集したコンテンツを検証する；AI開発者になる：検証済みデータセットを使用してAIエージェントをトレーニングする。

トークン配布******:****プロジェクトは、2024年1月に200万ドルのシードラウンドを完了し、IOBC Capital、Foresight Ventures、Solana Foundation、Everstate Capitalなどの投資家と、人工知能の分野で多くの著名な学者や教授が参加しました。 *

挑戦

現在、いくつかの要因がこの分野の発展を制約しています。一つはAIデータラベリングが高い計算およびストレージリソースを必要とすること、二つ目はプロジェクトの性能がブロックチェーンのスケーラビリティに制約されていること、三つ目は技術の標準化と規制がまだ不十分であることです。

その中で、第二のポイントは現在直面している最大の課題かもしれません。AIデータのラベリングとモデルのトレーニングには通常、大量の計算リソースが必要ですが、ブロックチェーンネットワーク内のノードの計算能力は限られています。ブロックチェーンの非中央集権的特性を保証しながら、分散計算リソースを効果的に統合し、AIデータラベリングプロジェクトの計算ニーズを満たす方法は、解決が急務の問題です。報告によると、バイナンスのグリーンフィールドがこの分野にストレージサポートを提供しており、これによりこの領域でのストレージと計算リソースの実践が期待されています。