📌 Коли розвиток ШІ перевищує темпи регулювання та етичного будівництва, як ми можемо забезпечити якість "тренувальних даних"?

@JoinSapien запропонував можливе більш обов'язкове рішення: реконструювати екосистему внесків даних за допомогою стейкінгу + репутаційної системи.

Ця модель не складна, але дуже «Web3»:

1️⃣ Перед виконанням завдання потрібно закласти токени → спершу нести відповідальність перед внеском
2️⃣ Після завершення рецензування колегами в спільноті → децентралізована верифікація якості
3️⃣ Результати впливають на репутацію учасників → Репутація пов'язує права на завдання та прибутки

За цією системою стоять кілька вартих уваги системних змінних:

🔹Якість даних автоматично регулюється через механізм покарання, а не залежить від централізованої системи перевірки.
🔹Структура стимулів тісно пов'язана з "достовірністю учасників", що ефективно запобігає використанню шахрайських схем/ботів для спаму.
🔹Всі процеси внесків можна відстежити в ланцюгу, що забезпечує можливість перевірки навчального шляху наступних моделей ШІ.

📊 Станом на зараз:
🔹1,8 млн+ учасників
🔹185 мільйонів+ завдань з мітками
🔹Покриття медичних, освітніх, автомобільних та інших вертикальних сценаріїв

У сучасному світі, де "AI-обчислювальна потужність" і "AI-моделі" надмірно конкурують, система контролю якості навчальних даних стала рідкісним ресурсом.

Sapien не намагається замінити великі моделі на зразок OpenAI, а обирає інший шлях - підвищити достовірність «людських знань» у системі ШІ за допомогою правил, відповідальності та стимулів.

Можливо, саме цей механізм є ключовою частиною наступного етапу. Не "що можна зробити", а "наскільки точно це зроблено" та "наскільки це правильно".

Якість не є тим, що заявляють на словах, а те, що виходить завдяки правилам.

@cookiedotfuncn @cookiedotfun
#PlaySapien # CookieSnaps #Sapien # SapienSnaps