Поточний справжній вузол у тренуванні AI полягає де? Багато хто зосереджений на змаганні за обчислювальні потужності, але є інша точка зору, яка заслуговує на увагу — високоякісні людські дані для маркування є ключовими.

Ідея Perceptron Network дуже цікава: замість того, щоб зробити виробників даних тіньовими гравцями, краще зробити їх ядром екосистеми. Що це означає? Учасники отримують справжнє право власності, чітке визнання внеску та очевидний економічний зиск.

У порівнянні з традиційним чорним ящиком процесом збору даних, ця прозора та стимулююча модель руйнує асиметрію інформації. Людські маркувальники більше не є пасивними витратами, а активними учасниками з інтересами. У поєднанні з інструментами як Mindo AI для якості даних, ефективність та довіра до всієї екосистеми можуть значно покращитися.

Це, можливо, відкриває новий напрямок для поєднання Web3 та AI: від виробництва даних до тренування моделей — весь ланцюг може бути перепроектований більш справедливо та ефективно.