ما هو فعلاً القيد الحقيقي في تدريب الذكاء الاصطناعي الحالي؟ يركز الكثيرون على سباق القدرة الحاسوبية، لكن هناك وجهة نظر مختلفة تستحق التفكير — البيانات عالية الجودة التي يتم وضع علامات عليها بواسطة البشر هي المفتاح.

فكرة شبكة Perceptron مثيرة للاهتمام: بدلاً من جعل منتجي البيانات يلعبون دوراً خلف الكواليس، من الأفضل أن يكونوا محور النظام البيئي. ماذا يعني ذلك؟ يحصل المشاركون على حقوق ملكية حقيقية، وتقدير واضح لمساهماتهم، وعائد اقتصادي مرئي.

مقارنةً بعملية جمع البيانات التقليدية ذات الصندوق الأسود، فإن هذا النموذج الشفاف والمتوافق مع الحوافز يكسر عدم التوازن المعلوماتي. لم يعد المعلقون البشريون مركز تكلفة سلبي، بل أصبحوا مشاركين نشطين لهم مصالح. مع أدوات جودة البيانات مثل Mindo AI، من المتوقع أن يتحسن كفاءة وموثوقية تشغيل النظام البيئي بأكمله.

ربما يمثل هذا اتجاهًا جديدًا لدمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي: من إنتاج البيانات إلى تدريب النماذج، يمكن إعادة تصميم السلسلة بأكملها بشكل أكثر عدلاً وكفاءة.