للحديث عن إمكانيات مجال بيانات الذكاء الاصطناعي

في المنافسة الحالية للذكاء الاصطناعي، أصبحت بيانات التدريب ميزة تنافسية رئيسية. مع استقرار تطور هياكل النماذج وقدرات الحوسبة، ستصبح بيانات التدريب عالية الجودة العامل الرئيسي المحدد لقدرات نماذج الذكاء الاصطناعي.

تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ينقسم إلى مرحلتين: التدريب المسبق والتعديل الدقيق. يتطلب التدريب المسبق كمية كبيرة من النصوص المجمعة من الإنترنت ومعلومات أخرى، مما يسمح للنموذج باكتساب قدرات اللغة الأساسية. بينما يتطلب التعديل الدقيق مجموعة بيانات مصممة بعناية لتطوير قدرات معينة للنموذج. تشكل هذان النوعان من البيانات الأساس لصناعة بيانات الذكاء الاصطناعي.

يتميز Web3 بميزة طبيعية في مجال بيانات الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى ولادة مفهوم DataFi. تشمل ميزاته:

1. تضمن العقود الذكية سيادة البيانات والخصوصية
2. الهيكلية الموزعة تجذب القوى العاملة العالمية
3. آلية تحفيز واضحة على البلوكشين
4. بناء سوق بيانات مفتوح وفعال

بالنسبة للمستخدمين العاديين، يعد DataFi أفضل نقطة دخول للمشاركة في الذكاء الاصطناعي اللامركزي. يمكن للمستخدمين المشاركة من خلال تقديم البيانات، وتقييم النماذج وغيرها من المهام البسيطة.

حتى الآن، حصلت العديد من مشاريع DataFi على تمويل كبير، مثل Sahara AI و Yupp و Vana وغيرها. تركز هذه المشاريع على جوانب مختلفة، تشمل جمع البيانات، ووضع العلامات، والتداول، وغيرها من المراحل.

ومع ذلك، لا يزال مشروع DataFi يواجه بعض التحديات:

1. كيف نضمن جودة البيانات ونتجنب طرد العملة الجيدة بالعملة الرديئة
2. زيادة شفافية المشروع، تجسيد روح Web3
3. التوازن بين جذب المستخدمين العاديين وخدمة العملاء من الشركات

يمثل DataFi نموذجًا جديدًا يهدف إلى تنمية الذكاء الاصطناعي من خلال الذكاء البشري، مع ضمان عائدات العمل البشري من خلال العقود الذكية. بالنسبة للمستخدمين العاديين الذين يرغبون في المشاركة في ثورة الذكاء الاصطناعي، فإن DataFi يعتبر نقطة دخول جيدة.