📌 Ketika kecepatan perkembangan AI jauh melebihi regulasi dan pembangunan etika, bagaimana kita dapat memastikan kualitas "data pelatihan"?
@JoinSapien mengusulkan solusi yang mungkin lebih mengikat: merekonstruksi ekosistem kontributor data dengan sistem staking + reputasi.
Model ini tidak rumit, tetapi sangat "Web3":
1️⃣ Sebelum melaksanakan tugas, perlu mempertaruhkan token → Bertanggung jawab sebelum berkontribusi 2️⃣ Setelah selesai, direview oleh rekan-rekan di komunitas → Verifikasi kualitas yang terdesentralisasi 3️⃣ Hasil mempengaruhi reputasi kontributor → Reputasi mengikat hak tugas dan keuntungan
Ada beberapa variabel sistemik yang patut diperhatikan di balik mekanisme ini:
🔹Kualitas data disesuaikan secara otomatis melalui mekanisme hukuman, bukan bergantung pada sistem pemeriksaan terpusat. 🔹Struktur insentif terkait erat dengan "kepercayaan peserta", secara efektif mencegah penipuan/robot spam. 🔹Semua proses kontribusi dapat dilacak di blockchain, memastikan bahwa model AI selanjutnya dapat memverifikasi jalur pelatihan mereka.
📊 Hingga saat ini: 🔹180 juta+ peserta 🔹1,85 juta+ tugas label 🔹Menutupi berbagai skenario vertikal seperti medis, pendidikan, dan mengemudi otomatis
Di tengah kondisi di mana "kekuatan komputasi AI" dan "model AI" mengalami persaingan yang berlebihan, sistem kontrol kualitas data pelatihan malah menjadi sumber daya yang langka.
Sapien tidak mencoba menggantikan model besar seperti OpenAI, tetapi memilih untuk mengambil jalan lain - meningkatkan "pengetahuan manusia" dalam sistem AI dengan aturan, tanggung jawab, dan insentif.
Mungkin, mekanisme ini adalah potongan kunci untuk tahap berikutnya. Bukan "apa yang bisa dilakukan", tetapi "apakah bisa dilakukan dengan tepat" "apakah benar atau tidak".
Kualitas tidak dihasilkan hanya dengan seruan, tetapi dihasilkan melalui peraturan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
📌 Ketika kecepatan perkembangan AI jauh melebihi regulasi dan pembangunan etika, bagaimana kita dapat memastikan kualitas "data pelatihan"?
@JoinSapien mengusulkan solusi yang mungkin lebih mengikat: merekonstruksi ekosistem kontributor data dengan sistem staking + reputasi.
Model ini tidak rumit, tetapi sangat "Web3":
1️⃣ Sebelum melaksanakan tugas, perlu mempertaruhkan token → Bertanggung jawab sebelum berkontribusi
2️⃣ Setelah selesai, direview oleh rekan-rekan di komunitas → Verifikasi kualitas yang terdesentralisasi
3️⃣ Hasil mempengaruhi reputasi kontributor → Reputasi mengikat hak tugas dan keuntungan
Ada beberapa variabel sistemik yang patut diperhatikan di balik mekanisme ini:
🔹Kualitas data disesuaikan secara otomatis melalui mekanisme hukuman, bukan bergantung pada sistem pemeriksaan terpusat.
🔹Struktur insentif terkait erat dengan "kepercayaan peserta", secara efektif mencegah penipuan/robot spam.
🔹Semua proses kontribusi dapat dilacak di blockchain, memastikan bahwa model AI selanjutnya dapat memverifikasi jalur pelatihan mereka.
📊 Hingga saat ini:
🔹180 juta+ peserta
🔹1,85 juta+ tugas label
🔹Menutupi berbagai skenario vertikal seperti medis, pendidikan, dan mengemudi otomatis
Di tengah kondisi di mana "kekuatan komputasi AI" dan "model AI" mengalami persaingan yang berlebihan, sistem kontrol kualitas data pelatihan malah menjadi sumber daya yang langka.
Sapien tidak mencoba menggantikan model besar seperti OpenAI, tetapi memilih untuk mengambil jalan lain - meningkatkan "pengetahuan manusia" dalam sistem AI dengan aturan, tanggung jawab, dan insentif.
Mungkin, mekanisme ini adalah potongan kunci untuk tahap berikutnya. Bukan "apa yang bisa dilakukan", tetapi "apakah bisa dilakukan dengan tepat" "apakah benar atau tidak".
Kualitas tidak dihasilkan hanya dengan seruan, tetapi dihasilkan melalui peraturan.
@cookiedotfuncn @cookiedotfun
#PlaySapien # CookieSnaps #Sapien # SapienSnaps