Medan Perang Baru di Bidang AI: Pelabelan Data Menjadi Sorotan

Akhir-akhir ini, fokus di bidang AI beralih dari kinerja model ke kualitas data. Sebuah raksasa teknologi mengakuisisi hampir setengah saham sebuah perusahaan pelabelan data dengan harga mengejutkan sebesar 14,8 miliar dolar, menarik perhatian seluruh industri. Sementara itu, beberapa proyek Web3 AI yang muncul masih berjuang untuk membuktikan nilai mereka. Apa sebenarnya yang tercermin dari perbedaan besar ini dalam arah pasar?

Penandaan data sebagai bidang yang memerlukan kebijaksanaan dan penilaian profesional manusia, nilainya semakin menonjol. Berbeda dengan daya komputasi yang terstandarisasi, penandaan data berkualitas tinggi memerlukan pengetahuan profesional yang unik, latar belakang budaya, dan pengalaman kognitif. Misalnya, penandaan diagnosis citra kanker yang akurat memerlukan intuisi profesional dari dokter onkologi senior, sementara analisis sentimen pasar keuangan yang berpengalaman tidak bisa dipisahkan dari pengalaman praktis trader Wall Street. Kelangkaan dan ketidakreplicabilitas ini memberikan penandaan data keunggulan kompetitif yang tidak dapat disaingi oleh daya komputasi.

Baru-baru ini, sebuah raksasa teknologi menginvestasikan 14,8 miliar dolar AS untuk mengakuisisi 49% saham sebuah perusahaan pelabelan data, yang merupakan investasi tunggal terbesar di bidang AI tahun ini. Perusahaan pelabelan data ini didirikan pada tahun 2016 dan saat ini memiliki valuasi mencapai 30 miliar dolar AS, dengan klien termasuk beberapa perusahaan AI terkemuka, raksasa teknologi, dan lembaga pemerintah. Perusahaan ini khusus menyediakan layanan pelabelan data berkualitas tinggi untuk pelatihan model AI, dengan lebih dari 300.000 pelabel terlatih secara profesional.

收购 ini mengungkapkan sebuah fakta yang terabaikan: di zaman di mana kekuatan komputasi tidak lagi langka dan arsitektur model cenderung seragam, data yang diproses dengan cermat adalah yang benar-benar menentukan batas atas kecerdasan AI. Raksasa teknologi ini sebenarnya sedang membeli "hak pengambilan minyak" di era AI.

Namun, model penandaan data tradisional juga memiliki cacat fatal, terutama dalam desain insentif. Misalnya, seorang dokter yang menghabiskan beberapa jam untuk menandai citra medis mungkin hanya mendapatkan beberapa puluh dolar sebagai imbalan, sementara model AI yang dilatih dengan data tersebut mungkin bernilai hingga miliaran dolar, dan dokter tersebut tidak dapat berbagi dalam keuntungan ini. Pembagian nilai yang sangat tidak adil ini secara serius menghambat niat untuk menyediakan data berkualitas tinggi.

Dalam konteks ini, beberapa proyek Web3 AI berusaha untuk menulis ulang aturan distribusi nilai data label menggunakan teknologi blockchain. Dengan memperkenalkan mekanisme insentif token, proyek-proyek ini bertujuan untuk mengubah pemberi label data dari "buruh tani data" yang murah menjadi "pemegang saham" sejati dari jaringan AI. Model ini diharapkan dapat mendorong pasokan data berkualitas tinggi yang lebih banyak.

Baik raksasa teknologi tradisional maupun proyek Web3 yang sedang muncul, semuanya telah menyadari pentingnya kualitas data. Ketika raksasa tradisional membangun penghalang data dengan uang, Web3 sedang mencoba membangun ekosistem data yang lebih terbuka dan demokratis dengan ekonomi token. "Perang gelap" tentang kendali masa depan AI ini telah dimulai secara diam-diam, dan pelabelan data adalah medan perang inti dalam pertempuran ini.