في عصر التطور السريع للذكاء الاصطناعي، يتم إعادة تعريف مفهوم 'التعدين'. تعرض لنا منصة OpenLedger طريقة جديدة تمامًا لـ 'التعدين'، حيث لم يعد من الضروري وجود أجهزة باهظة الثمن أو معرفة تقنية متخصصة، بل يتم التركيز على قيمة البيانات.

تتمثل ابتكارات OpenLedger في آلية النسبة الفريدة التي تسمح للمستخدمين العاديين بتحقيق الأرباح من خلال توفير بيانات عالية الجودة. إذاً، كيف يمكن للمستخدمين العاديين المشاركة في هذه العملية؟

أولاً، نحتاج إلى فهم نوع البيانات التي يحتاجها OpenLedger. المنصة لا تقبل جميع أنواع البيانات، بل لديها متطلبات واضحة للمحتوى المرفوع: يجب أن يكون هناك تسميات واضحة، مثل سؤال-جواب أو تعليمات-رد؛ يجب أن تكون اللغة منظمة بشكل متماسك وغير مكررة؛ يجب أن تكون المحتويات ذات قيمة حقيقية لتدريب النموذج أو استنتاجه؛ في نفس الوقت، يجب أن تكون مصادر البيانات خالية من نزاعات حقوق الطبع والنشر، ويفضل أن تكون محتويات أصلية أو تحت بروتوكول مفتوح المصدر.

حاليًا، تدعم OpenLedger بشكل رئيسي الفئات التالية من البيانات: بيانات الحوار، تلخيص النصوص، وسم الصور، نسخ الصوت والبيانات الهيكلية. باختصار، البيانات التي تقدمها ليست مجرد تخزين بسيط، بل يجب أن تُستخدم فعليًا من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي، لذا فإن جودة البيانات تؤثر مباشرة على احتمال استدعائها.

عملية المشاركة في 'التعدين' لبيانات OpenLedger بسيطة نسبيًا. يحتاج المستخدمون إلى الوصول إلى واجهة شبكة Datanet الفرعية، واختيار سوق البيانات الذي يرغبون في الانضمام إليه، ثم اتباع إرشادات المنصة لتحميل البيانات التي تتوافق مع المتطلبات. هذه الطريقة الجديدة للتعدين لا تخلق قيمة فقط لمقدمي البيانات، بل تسهم أيضًا في توفير موارد قيمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

مع التقدم المستمر في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، تزداد أهمية البيانات بشكل ملحوظ. قد يفتح هذا النموذج من OpenLedger عصرًا جديدًا لتحقيق قيمة البيانات، مما يسمح لمزيد من الناس بالمشاركة في موجة تطور الذكاء الاصطناعي، ودفع تقدم التكنولوجيا معًا.