نقطة التركيز الجديدة في مجال الذكاء الاصطناعي: إعادة تعريف قيمة وضع البيانات

مؤخراً، أثار استحواذ عمالقة التكنولوجيا على شركات وضع العلامات على البيانات اهتماماً واسعاً في الصناعة. في الوقت نفسه، لا تزال بعض المشاريع الناشئة في مجال Web3 AI تكافح لتجاوز قيود الانطباعات السائدة. ما هي التغيرات التي تعكسها هذه المقارنة الواضحة في السوق؟

تتم إعادة تقييم قيمة مجال تعليم البيانات. بالمقارنة مع تجميع القوة الحاسوبية اللامركزية، فإنه يظهر إمكانات أكبر للتطور. على الرغم من أن فكرة الاستفادة من موارد GPU غير المستغلة جذابة للغاية، إلا أن القوة الحاسوبية تظل في جوهرها سلعة موحدة، ونقطة المنافسة الرئيسية تكمن في السعر وقابلية الاستخدام. بمجرد أن تقوم شركات الخدمات السحابية الكبرى بتعديل استراتيجياتها، قد تختفي هذه الميزة بسرعة.

بالمقارنة، فإن تعليم البيانات هو مجال يتطلب الحكمة البشرية والحكم المهني. كل علامة ذات جودة عالية تحتوي على معرفة مهنية فريدة، وخلفية ثقافية، وتجربة إدراكية، ولا يمكن نسخها ببساطة مثل قوة معالجة GPU. على سبيل المثال، تتطلب العلامات الدقيقة لتشخيص التصوير السرطاني حدسًا مهنيًا من أطباء الأورام ذوي الخبرة، بينما لا يمكن تحليل مشاعر السوق المالية بدقة بدون خبرة التجار العملية. هذه الندرة وعدم القابلية للاستبدال تشكل خندقًا عميقًا لصناعة تعليم البيانات.

استحوذت إحدى الشركات التكنولوجية العملاقة مؤخرًا على 49% من أسهم شركة لتوسيم البيانات بمبلغ 14.8 مليار دولار، وهي أكبر استثمار منفرد في مجال الذكاء الاصطناعي هذا العام. والأكثر جديرًا بالذكر هو أن مؤسس الشركة ومديرها التنفيذي سيتولى أيضًا مسؤولية "معمل الأبحاث الذكي الفائق" الذي أنشأته هذه الشركة التكنولوجية العملاقة.

تأسس هذا رائد الأعمال الصيني البالغ من العمر 25 عامًا شركته في عام 2016 بينما كان لا يزال طالبًا متسربًا من الجامعة، والآن بلغت قيمة شركته 30 مليار دولار. تشمل قائمة عملائه العديد من الشركات المعروفة في مجال الذكاء الاصطناعي، ومصنعي السيارات، وشركات التكنولوجيا، والدوائر الحكومية. يركزون على تقديم خدمات تعليم البيانات عالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ولديهم أكثر من 300,000 مُعَلِّم مدرب بشكل احترافي.

بينما لا تزال الصناعة تتجادل حول مزايا وعيوب نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، قامت الشركات الرائدة في هذا المجال بالفعل بتحويل ساحة المعركة إلى مصادر البيانات. لقد بدأت "حرب سرية" حول السيطرة على مستقبل الذكاء الاصطناعي.

تُظهر نجاحات شركة تصنيف البيانات هذه حقيقة تم تجاهلها: في زمن لم تعد فيه قوة الحوسبة نادرة، وتوشك فيه نماذج المعمارية على التماثل، فإن ما يحدد حقًا حدود الذكاء الاصطناعي هو البيانات التي تم "تدريبها" بعناية. لم تشتري عمالقة التكنولوجيا شركة للتعهيد فقط، بل اشتروا أيضًا "حقوق استخراج النفط" في عصر الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، فإن الاحتكار سيؤدي دائمًا إلى المقاومة. تمامًا كما تحاول منصات القوة اللامركزية قلب خدمات الحوسبة السحابية التقليدية، تحاول بعض مشاريع Web3 AI الناشئة إعادة تشكيل قواعد توزيع قيمة وضع البيانات باستخدام تقنية blockchain. المشكلة الرئيسية في نموذج وضع البيانات التقليدي ليست في التقنية، بل في عدم合理ية تصميم آلية التحفيز.

على سبيل المثال، قد يقضي طبيب ساعات في وضع علامات على الصور الطبية، لكنه يحصل فقط على أجر ضئيل، في حين أن قيمة نموذج الذكاء الاصطناعي الذي تم تدريبه على هذه البيانات قد تصل إلى عدة مليارات من الدولارات، لكن الطبيب لا يستطيع مشاركة عائدات ذلك. هذه التوزيعة غير العادلة للقيمة تؤثر بشكل كبير على حافزية توفير بيانات عالية الجودة.

قد يؤدي إدخال آلية حوافز الرموز في Web3 إلى تغيير هذا الوضع. في النموذج الجديد، لم يعد مُعَلِّم البيانات "عمال رقميون" رخيصون، بل هم "مساهمون" حقيقيون في شبكة نماذج اللغة الذكية. من الواضح أن مزايا Web3 في إعادة تشكيل علاقات الإنتاج تظهر بشكل أكثر وضوحًا في مجال تعليم البيانات.

من المثير للاهتمام أن مشروع Web3 AI معين أطلق رمزًا في الوقت الذي أعلن فيه هذا العملاق التكنولوجي عن استحواذه الكبير، فهل هو مجرد مصادفة أم ترتيب مدروس؟ في رأيي، هذا يعكس نقطة تحول في السوق: سواء كانت Web3 AI أو AI التقليدية، فقد انتقلنا من مرحلة "التنافس على القدرة الحسابية" إلى مرحلة جديدة من "التنافس على جودة البيانات".

عندما تستخدم الشركات التقليدية المال لبناء حواجز البيانات، فإن Web3 تبني تجربة "ديمقراطية البيانات" على نطاق أكبر من خلال الاقتصاد القائم على الرموز. لم تنتهِ هذه اللعبة حول مستقبل الذكاء الاصطناعي بعد.