Chiến trường mới trong lĩnh vực AI: Ghi nhãn dữ liệu trở thành tâm điểm

Gần đây, sự chú ý trong lĩnh vực AI đã chuyển từ hiệu suất mô hình sang chất lượng dữ liệu. Một tập đoàn công nghệ đã mua lại gần một nửa cổ phần của một công ty gán nhãn dữ liệu với giá 14,8 tỷ đô la, gây sự chú ý trong toàn ngành. Trong khi đó, một số dự án Web3 AI mới nổi vẫn đang nỗ lực để chứng minh giá trị của mình. Sự tương phản lớn này phản ánh xu hướng thị trường nào?

Ghi nhãn dữ liệu là một lĩnh vực cần đến trí tuệ và phán đoán chuyên môn của con người, giá trị của nó ngày càng được khẳng định. Khác với sức mạnh tính toán tiêu chuẩn, ghi nhãn dữ liệu chất lượng cao cần có kiến thức chuyên môn độc đáo, bối cảnh văn hóa và kinh nghiệm nhận thức. Ví dụ, một ghi nhãn chẩn đoán hình ảnh ung thư chính xác cần trực giác chuyên môn của bác sĩ ung thư dày dạn kinh nghiệm, trong khi phân tích tâm lý thị trường tài chính thành thạo không thể thiếu kinh nghiệm thực chiến của các nhà giao dịch trên Phố Wall. Tính khan hiếm và không thể thay thế này mang lại cho ghi nhãn dữ liệu lợi thế cạnh tranh mà sức mạnh tính toán không thể sánh kịp.

Gần đây, một tập đoàn công nghệ đã chi 14,8 tỷ USD để mua 49% cổ phần của một công ty gán nhãn dữ liệu, đây là khoản đầu tư lớn nhất trong lĩnh vực AI năm nay. Công ty gán nhãn dữ liệu này được thành lập vào năm 2016, hiện có giá trị 30 tỷ USD, với khách hàng bao gồm nhiều công ty AI nổi tiếng, các tập đoàn công nghệ lớn và các cơ quan chính phủ. Công ty chuyên cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu chất lượng cao cho việc đào tạo mô hình AI, có hơn 300.000 nhân viên gán nhãn đã được đào tạo chuyên nghiệp.

Thương vụ mua lại này đã phơi bày một sự thật bị bỏ qua: trong thời đại mà sức mạnh tính toán không còn khan hiếm và cấu trúc mô hình ngày càng đồng nhất, điều thực sự quyết định giới hạn trí tuệ nhân tạo chính là những dữ liệu được xử lý một cách tinh vi. Gã khổng lồ công nghệ này thực chất đang mua "quyền khai thác dầu mỏ" của thời đại AI.

Tuy nhiên, mô hình gán nhãn dữ liệu truyền thống cũng tồn tại những khuyết điểm chết người, chủ yếu thể hiện ở việc thiết kế động lực. Ví dụ, một bác sĩ phải mất vài giờ để gán nhãn hình ảnh y tế, có thể chỉ nhận được vài chục đô la phí lao động, trong khi mô hình AI được đào tạo từ những dữ liệu này có thể có giá trị lên tới hàng tỷ đô la, nhưng bác sĩ lại không thể chia sẻ những lợi ích này. Sự phân bổ giá trị cực kỳ bất công này đã nghiêm trọng kìm hãm ý muốn cung cấp dữ liệu chất lượng cao.

Trong bối cảnh này, một số dự án Web3 AI đang cố gắng sử dụng công nghệ blockchain để viết lại các quy tắc phân bổ giá trị của việc gán nhãn dữ liệu. Bằng cách giới thiệu cơ chế khuyến khích bằng token, những dự án này nhằm mục đích biến những người gán nhãn dữ liệu từ "công nhân nông dữ liệu" giá rẻ thành "cổ đông" thực sự của mạng AI. Mô hình này có khả năng kích thích việc cung cấp nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn.

Dù là các ông lớn công nghệ truyền thống hay các dự án Web3 mới nổi, tất cả đều nhận thức được tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu. Khi các ông lớn truyền thống xây dựng rào cản dữ liệu bằng tiền bạc, Web3 đang cố gắng xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu mở và dân chủ hơn thông qua kinh tế token. Cuộc "chiến tranh ngầm" về quyền kiểm soát tương lai của AI đã âm thầm diễn ra, trong đó việc gán nhãn dữ liệu chính là chiến trường cốt lõi của trận chiến này.