📌 Khi tốc độ phát triển của AI vượt xa việc quản lý và xây dựng đạo đức, chúng ta nên làm thế nào để đảm bảo chất lượng của "dữ liệu đào tạo"?
@JoinSapien đề xuất một giải pháp có thể có tính ràng buộc hơn: tái cấu trúc hệ sinh thái người đóng góp dữ liệu bằng cách kết hợp staking và hệ thống uy tín.
Mô hình này không phức tạp, nhưng rất "Web3":
1️⃣ Trước khi thực hiện nhiệm vụ cần thế chấp token → Trước khi đóng góp phải chịu trách nhiệm 2️⃣ Hoàn thành bởi việc đánh giá đồng nghiệp trong cộng đồng → Xác minh chất lượng phi tập trung 3️⃣ Kết quả ảnh hưởng đến uy tín của người đóng góp → Uy tín liên kết quyền truy cập nhiệm vụ và lợi nhuận
Có một số biến hệ thống đáng chú ý đứng sau cơ chế này:
🔹Chất lượng dữ liệu tự động điều chỉnh thông qua cơ chế trừng phạt, thay vì dựa vào một hệ thống kiểm tra tập trung. 🔹Cấu trúc khuyến khích gắn chặt với "độ tin cậy của người tham gia", hiệu quả trong việc ngăn chặn việc lừa đảo/robot spam. 🔹Tất cả các quá trình đóng góp đều có thể truy xuất trên chuỗi, đảm bảo các mô hình AI sau này có thể xác minh được đường dẫn huấn luyện của chúng.
📊 Tính đến hiện tại: 🔹180 triệu+ người tham gia 🔹1.85 triệu + nhiệm vụ thẻ 🔹Bao phủ nhiều lĩnh vực như y tế, giáo dục, lái xe tự động.
Trong bối cảnh "Năng lực AI" và "Mô hình AI" đang bị cạnh tranh quá mức, hệ thống kiểm soát chất lượng dữ liệu huấn luyện lại trở thành tài nguyên khan hiếm.
Sapien không cố gắng thay thế các mô hình lớn kiểu OpenAI, mà chọn một con đường khác - sử dụng quy tắc, trách nhiệm và khuyến khích để nâng cao độ tin cậy của "kiến thức con người" trong hệ thống AI.
Có lẽ, cơ chế này mới là mảnh ghép quan trọng cho giai đoạn tiếp theo. Không phải "có thể làm gì", mà là "làm có chính xác không" "đúng không".
Chất lượng không phải là điều được hô hào mà ra, mà là điều được tạo ra bằng quy tắc.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
📌 Khi tốc độ phát triển của AI vượt xa việc quản lý và xây dựng đạo đức, chúng ta nên làm thế nào để đảm bảo chất lượng của "dữ liệu đào tạo"?
@JoinSapien đề xuất một giải pháp có thể có tính ràng buộc hơn: tái cấu trúc hệ sinh thái người đóng góp dữ liệu bằng cách kết hợp staking và hệ thống uy tín.
Mô hình này không phức tạp, nhưng rất "Web3":
1️⃣ Trước khi thực hiện nhiệm vụ cần thế chấp token → Trước khi đóng góp phải chịu trách nhiệm
2️⃣ Hoàn thành bởi việc đánh giá đồng nghiệp trong cộng đồng → Xác minh chất lượng phi tập trung
3️⃣ Kết quả ảnh hưởng đến uy tín của người đóng góp → Uy tín liên kết quyền truy cập nhiệm vụ và lợi nhuận
Có một số biến hệ thống đáng chú ý đứng sau cơ chế này:
🔹Chất lượng dữ liệu tự động điều chỉnh thông qua cơ chế trừng phạt, thay vì dựa vào một hệ thống kiểm tra tập trung.
🔹Cấu trúc khuyến khích gắn chặt với "độ tin cậy của người tham gia", hiệu quả trong việc ngăn chặn việc lừa đảo/robot spam.
🔹Tất cả các quá trình đóng góp đều có thể truy xuất trên chuỗi, đảm bảo các mô hình AI sau này có thể xác minh được đường dẫn huấn luyện của chúng.
📊 Tính đến hiện tại:
🔹180 triệu+ người tham gia
🔹1.85 triệu + nhiệm vụ thẻ
🔹Bao phủ nhiều lĩnh vực như y tế, giáo dục, lái xe tự động.
Trong bối cảnh "Năng lực AI" và "Mô hình AI" đang bị cạnh tranh quá mức, hệ thống kiểm soát chất lượng dữ liệu huấn luyện lại trở thành tài nguyên khan hiếm.
Sapien không cố gắng thay thế các mô hình lớn kiểu OpenAI, mà chọn một con đường khác - sử dụng quy tắc, trách nhiệm và khuyến khích để nâng cao độ tin cậy của "kiến thức con người" trong hệ thống AI.
Có lẽ, cơ chế này mới là mảnh ghép quan trọng cho giai đoạn tiếp theo. Không phải "có thể làm gì", mà là "làm có chính xác không" "đúng không".
Chất lượng không phải là điều được hô hào mà ra, mà là điều được tạo ra bằng quy tắc.
@cookiedotfuncn @cookiedotfun
#PlaySapien # CookieSnaps #Sapien # SapienSnaps