Следующее поле битвы в индустрии ИИ: важность аннотации данных становится очевидной
В области искусственного интеллекта происходит важное преобразование. Недавно один из технологических гигантов потратил 14,8 миллиарда долларов на приобретение почти половины акций компании по разметке данных, что привлекло внимание всей отрасли. Этот шаг не только переопределил ценность разметки данных, но и раскрыл новое направление развития ИИ.
В отличие от агрегирования децентрализованных вычислительных мощностей, аннотирование данных становится более ценным направлением. Хотя история о том, как использовать неиспользуемые GPU для вызова облачных гигантов, захватывающа, вычислительная мощность по своей сути является стандартизированным товаром, основное различие заключается в цене и доступности. Тем не менее, это преимущество может быстро исчезнуть с изменением цен крупных компаний или увеличением предложения.
Напротив, аннотирование данных является областю, которая требует человеческого разума и профессионального суждения. Высококачественная аннотация включает в себя уникальные профессиональные знания, культурный контекст и когнитивный опыт, которые невозможно просто скопировать, как вычислительная мощность GPU. Например, точная аннотация для диагностики раковых изображений требует профессиональной интуиции опытного онколога, в то время как точный анализ рыночных настроений в финансах невозможен без практического опыта опытного трейдера. Эта дефицитность и незаменимость создают глубокие барьеры для входа в индустрию аннотирования данных.
Недавно крупная технологическая компания приобрела 49% акций одной компании по маркировке данных за 14,8 миллиарда долларов, что является крупнейшей в этом году единовременной инвестицией в области ИИ. Еще более примечательно то, что основатель и CEO этой компании по маркировке данных будет одновременно возглавлять newly созданную исследовательскую лабораторию "Суперумный" этой технологической гиганта. Этот 25-летний предприниматель, когда в 2016 году основал компанию, был студентом, бросившим университет, а сегодня его компания оценивается в 30 миллиардов долларов, и среди клиентов – множество известных компаний в области ИИ, автопроизводителей, технологических гигантов и государственных учреждений.
Этот случай приобретения ясно показывает, что пока индустрия обсуждает преимущества и недостатки различных AI моделей, настоящие лидеры отрасли уже перенесли поле боя к источникам данных. Тихая "темная война" за контроль над будущим AI уже началась.
Успех этой компании по аннотации данных раскрывает игнорируемый факт: на текущем этапе вычислительная мощность больше не является дефицитом, архитектура моделей становится однородной, и действительно определяющим пределом ИИ является высококачественные данные, тщательно обработанные. Технологические гиганты тратят огромные суммы не только на приобретение аутсорсинговой компании, но и на "права на добычу нефти" в эпоху ИИ.
Однако монополия всегда вызывает сопротивление. Так же, как облачная вычислительная платформа пытается разрушить централизованные облачные вычислительные услуги, некоторые новые Web3 AI проекты пытаются переопределить правила распределения ценности данных с помощью технологии блокчейн. Основная проблема традиционной модели аннотирования данных не в технологии, а в проектировании системы стимулов.
Например, врач может потратить несколько часов на аннотирование медицинских изображений, но получить лишь скромное вознаграждение, в то время как AI-модель, обученная на этих данных, может стоить десятки миллиардов долларов, но врач не может поделиться частью прибыли. Такое крайне несправедливое распределение ценности серьезно подрывает мотивацию к предоставлению высококачественных данных.
Появление технологий Web3 предоставляет новые идеи для решения этой проблемы. Благодаря механизму стимулов с использованием токенов, аннотаторы данных больше не являются дешевыми "работниками с данными", а настоящими "акционерами" сети ИИ. Очевидно, что преимущества Web3 в преобразовании производственных отношений более явно проявляются в сценариях аннотирования данных.
Интересно, что некоторые проекты Web3 AI как раз в этот момент запускаются, что может быть не просто совпадением, а, возможно, отражает важный поворотный момент на рынке: как в Web3 AI, так и в традиционном AI, внимание отрасли сместилось с "состязания в вычислительной мощности" на "состязание в качестве данных".
Когда традиционные гиганты строят барьеры данных на основе денег, Web3 пытается создать более открытое и демократичное экосистему данных с помощью токеномики. Эта игра о будущем данных ИИ, безусловно, окажет глубокое влияние на направление развития всей отрасли.
Посмотреть Оригинал
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» .
20 Лайков
Награда
20
5
Поделиться
комментарий
0/400
SmartContractPlumber
· 07-16 10:50
Как и уязвимости контрактов, аннотация данных также является задачей по проверке границ.
Посмотреть ОригиналОтветить0
OnChainDetective
· 07-16 10:38
отследил эти шаблоны данных. 14.8b? классическая манипуляция китов, если честно
Новая арена в индустрии ИИ: аннотация данных становится объектом борьбы гигантов
Следующее поле битвы в индустрии ИИ: важность аннотации данных становится очевидной
В области искусственного интеллекта происходит важное преобразование. Недавно один из технологических гигантов потратил 14,8 миллиарда долларов на приобретение почти половины акций компании по разметке данных, что привлекло внимание всей отрасли. Этот шаг не только переопределил ценность разметки данных, но и раскрыл новое направление развития ИИ.
В отличие от агрегирования децентрализованных вычислительных мощностей, аннотирование данных становится более ценным направлением. Хотя история о том, как использовать неиспользуемые GPU для вызова облачных гигантов, захватывающа, вычислительная мощность по своей сути является стандартизированным товаром, основное различие заключается в цене и доступности. Тем не менее, это преимущество может быстро исчезнуть с изменением цен крупных компаний или увеличением предложения.
Напротив, аннотирование данных является областю, которая требует человеческого разума и профессионального суждения. Высококачественная аннотация включает в себя уникальные профессиональные знания, культурный контекст и когнитивный опыт, которые невозможно просто скопировать, как вычислительная мощность GPU. Например, точная аннотация для диагностики раковых изображений требует профессиональной интуиции опытного онколога, в то время как точный анализ рыночных настроений в финансах невозможен без практического опыта опытного трейдера. Эта дефицитность и незаменимость создают глубокие барьеры для входа в индустрию аннотирования данных.
Недавно крупная технологическая компания приобрела 49% акций одной компании по маркировке данных за 14,8 миллиарда долларов, что является крупнейшей в этом году единовременной инвестицией в области ИИ. Еще более примечательно то, что основатель и CEO этой компании по маркировке данных будет одновременно возглавлять newly созданную исследовательскую лабораторию "Суперумный" этой технологической гиганта. Этот 25-летний предприниматель, когда в 2016 году основал компанию, был студентом, бросившим университет, а сегодня его компания оценивается в 30 миллиардов долларов, и среди клиентов – множество известных компаний в области ИИ, автопроизводителей, технологических гигантов и государственных учреждений.
Этот случай приобретения ясно показывает, что пока индустрия обсуждает преимущества и недостатки различных AI моделей, настоящие лидеры отрасли уже перенесли поле боя к источникам данных. Тихая "темная война" за контроль над будущим AI уже началась.
Успех этой компании по аннотации данных раскрывает игнорируемый факт: на текущем этапе вычислительная мощность больше не является дефицитом, архитектура моделей становится однородной, и действительно определяющим пределом ИИ является высококачественные данные, тщательно обработанные. Технологические гиганты тратят огромные суммы не только на приобретение аутсорсинговой компании, но и на "права на добычу нефти" в эпоху ИИ.
Однако монополия всегда вызывает сопротивление. Так же, как облачная вычислительная платформа пытается разрушить централизованные облачные вычислительные услуги, некоторые новые Web3 AI проекты пытаются переопределить правила распределения ценности данных с помощью технологии блокчейн. Основная проблема традиционной модели аннотирования данных не в технологии, а в проектировании системы стимулов.
Например, врач может потратить несколько часов на аннотирование медицинских изображений, но получить лишь скромное вознаграждение, в то время как AI-модель, обученная на этих данных, может стоить десятки миллиардов долларов, но врач не может поделиться частью прибыли. Такое крайне несправедливое распределение ценности серьезно подрывает мотивацию к предоставлению высококачественных данных.
Появление технологий Web3 предоставляет новые идеи для решения этой проблемы. Благодаря механизму стимулов с использованием токенов, аннотаторы данных больше не являются дешевыми "работниками с данными", а настоящими "акционерами" сети ИИ. Очевидно, что преимущества Web3 в преобразовании производственных отношений более явно проявляются в сценариях аннотирования данных.
Интересно, что некоторые проекты Web3 AI как раз в этот момент запускаются, что может быть не просто совпадением, а, возможно, отражает важный поворотный момент на рынке: как в Web3 AI, так и в традиционном AI, внимание отрасли сместилось с "состязания в вычислительной мощности" на "состязание в качестве данных".
Когда традиционные гиганты строят барьеры данных на основе денег, Web3 пытается создать более открытое и демократичное экосистему данных с помощью токеномики. Эта игра о будущем данных ИИ, безусловно, окажет глубокое влияние на направление развития всей отрасли.