📌 Comment garantir la qualité des "données d'entraînement" lorsque le développement de l'IA dépasse de loin la réglementation et l'éthique ?
@JoinSapien a proposé une solution potentiellement plus contraignante : reconstruire l'écosystème des contributeurs de données avec un système de staking + de réputation.
Ce modèle n'est pas compliqué, mais il est très "Web3" :
1️⃣ Avant l'exécution de la tâche, il est nécessaire de miser des jetons → Assumer la responsabilité avant de contribuer 2️⃣ Après l'achèvement, révision par les pairs au sein de la communauté → Validation de la qualité décentralisée 3️⃣ L'impact des résultats sur la réputation des contributeurs → Réputation liée aux droits de tâche et aux bénéfices
Il y a plusieurs variables systématiques notables derrière ce mécanisme :
🔹La qualité des données est automatiquement ajustée par un mécanisme de pénalité, plutôt que de dépendre d'un système d'audit centralisé. 🔹La structure d'incitation est fortement liée à la "crédibilité des participants", ce qui permet d'empêcher efficacement le farming et le spam par des robots. 🔹Tous les processus de contribution sont traçables sur la blockchain, garantissant que les modèles d'IA ultérieurs peuvent vérifier leur chemin d'entraînement.
📊 À ce jour : 🔹180 000+ participants 🔹185 millions+ tâches de balisage 🔹Couvre plusieurs scénarios verticaux tels que la santé, l'éducation, la conduite autonome.
Dans un contexte où la "puissance de calcul IA" et les "modèles IA" sont tous deux en surenchère, le système de contrôle de qualité des données d'entraînement est devenu une ressource rare.
Sapien n'a pas essayé de remplacer les grands modèles de type OpenAI, mais a choisi une autre voie : utiliser des règles, des responsabilités et des incitations pour améliorer la crédibilité de la "connaissance humaine" dans le système AI.
Peut-être que ce mécanisme est la pièce clé de la prochaine étape. Ce n'est pas "ce que l'on peut faire", mais "est-ce que l'on fait bien" "est-ce que c'est correct".
La qualité ne se crée pas par des slogans, mais se force par des règles.
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📌 Comment garantir la qualité des "données d'entraînement" lorsque le développement de l'IA dépasse de loin la réglementation et l'éthique ?
@JoinSapien a proposé une solution potentiellement plus contraignante : reconstruire l'écosystème des contributeurs de données avec un système de staking + de réputation.
Ce modèle n'est pas compliqué, mais il est très "Web3" :
1️⃣ Avant l'exécution de la tâche, il est nécessaire de miser des jetons → Assumer la responsabilité avant de contribuer
2️⃣ Après l'achèvement, révision par les pairs au sein de la communauté → Validation de la qualité décentralisée
3️⃣ L'impact des résultats sur la réputation des contributeurs → Réputation liée aux droits de tâche et aux bénéfices
Il y a plusieurs variables systématiques notables derrière ce mécanisme :
🔹La qualité des données est automatiquement ajustée par un mécanisme de pénalité, plutôt que de dépendre d'un système d'audit centralisé.
🔹La structure d'incitation est fortement liée à la "crédibilité des participants", ce qui permet d'empêcher efficacement le farming et le spam par des robots.
🔹Tous les processus de contribution sont traçables sur la blockchain, garantissant que les modèles d'IA ultérieurs peuvent vérifier leur chemin d'entraînement.
📊 À ce jour :
🔹180 000+ participants
🔹185 millions+ tâches de balisage
🔹Couvre plusieurs scénarios verticaux tels que la santé, l'éducation, la conduite autonome.
Dans un contexte où la "puissance de calcul IA" et les "modèles IA" sont tous deux en surenchère, le système de contrôle de qualité des données d'entraînement est devenu une ressource rare.
Sapien n'a pas essayé de remplacer les grands modèles de type OpenAI, mais a choisi une autre voie : utiliser des règles, des responsabilités et des incitations pour améliorer la crédibilité de la "connaissance humaine" dans le système AI.
Peut-être que ce mécanisme est la pièce clé de la prochaine étape. Ce n'est pas "ce que l'on peut faire", mais "est-ce que l'on fait bien" "est-ce que c'est correct".
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