بيرل لا يركز على "نقص الذكاء الاصطناعي للبيانات"، لكن الذكاء الاصطناعي كان دائما يفتقر إلى "البيانات المسؤولة" في الوقت الحاضر، يتحدث الكثير من الناس عن الذكاء الاصطناعي، ولا يزال تركيزهم منصبا على معايير النموذج، وسرعة التفكير، وما إذا كان الوكيل سيقوم بالعمل بنفسه. لكن عندما يتعلق الأمر بالصناعة، فإن أكثر شيء عالق ليس جذابا جدا: من أين تأتي البيانات، من يقدم المزايدة، كيف يتم التحقق منها، ومن المسؤول عن الجودة. لهذا أعتقد أن مسار بيانات الذكاء الاصطناعي ليس دورا داعما، بل سيصبح أكثر فأكثر أشبه بالبنية التحتية. الحد الأعلى للنموذج يعتمد على الخوارزمية على المدى القصير والبيانات على المدى الطويل. خاصة في مرحلة التعدد الوسائلي وRLHF، لم تعد البيانات "المزيد يكفي"، بل يجب أن تكون متاحة وقابلة للتحقق وإعادة التحقق. يمكن لمنصات الاستعانة بمصادر جماعية تقليدية حل العمالة منخفضة التكلفة في التقطيع، لكنها لا تحل العمالة المعرفية عالية الجودة. هناك الكثير من البيانات الرخيصة، والبيانات التي يمكن أن تغذي النموذج وتحسن التأثير بشكل مستقر كانت دائما سلعة نادرة. في الماضي، كانت سلسلة إنتاج البيانات تشبه الصندوق الأسود كثيرا: من وضع علامة عليها، ولماذا تم تمييزها بهذا الشكل، وما إذا كان هناك مراجعة خبيرة، ومن تحمل اللوم على الانحراف، كان ذلك غالبا غير واضح. وبالتالي، يبدو النموذج ذكيا من الخارج، لكن عند الفحص الدقيق يجد أنه مليء بالهلوسات والانحرافات وعدم الاستقرار. يمكنك فهم هذا كتناقض واقعي جدا: الذكاء الاصطناعي يريد أن يصبح صناعيا، لكن إنتاج البيانات لا يزال عالقا في عصر ورش العمل اليدوية. ما يثير الاهتمام حقا في بيرل ليس أنه سطحي مثل "نقل التعليقات إلى السلسلة"، بل أنه يحاول تحويل إنتاج بيانات الذكاء الاصطناعي من عمل مجزأ إلى نظام عمليات يمكنه التعاون على نطاق واسع. خبراء في الحلقة، وسير العمل المعياري، والإسناد على السلسلة، والحوافز الأصلية، يتم جمع هذه الأمور، والمنطق سلس: أولا يتم تمييز "من هو مؤهل للمشاركة"، ثم تقسيم المهمة إلى روابط قابلة للتنفيذ ومقبولة، وأخيرا ربط المساهمات والمكافآت، بحيث لم تعد البيانات عملية تسليم لمرة واحدة، بل عملية إنتاج قابلة للتتبع والتسوية وقابلة للسرعة. وهذا أمر حاسم لأن تدريب الذكاء الاصطناعي لا يفتقر أبدا إلى كمية البيانات، بل في شبكة توريد البيانات عالية الثقة. من يستطيع توحيد "الجودة" إلى قدرة إنتاجية موحدة سيكون أقرب إلى مرحلة البداية للجولة القادمة من سلسلة القيمة للذكاء الاصطناعي. لذا لا أرى Perle كمنصة بيانات عادية، وأفضل أن أفهمها كنوع من "طبقة تنسيق إنتاج البيانات". لا يحل النموذج نفسه، بل سلسلة التوريد غير المرئية وراء النموذج: كيف تنظم الموارد الخبراء، كيف تقدر المساهمات، كيف تتحقق النتائج، وكيف تترك أصول البيانات منسوبة. ويب3 أخيرا لم يعد ضربة قوية لسرد الذكاء الاصطناعي هنا، لكنه يعوض أضعف نقاط المنصات التقليدية - التسعير الشفاف، التسوية على السلسلة، ونسب المساهمات. بالطبع، هذا الاتجاه ليس خاليا من المخاطر. أصعب جزء في منصات بيانات الذكاء الاصطناعي هو عدم سرد القصص، بل القيام بالأمرين معا: من جهة، يجب أن يكون هناك كثافة كافية من الخبراء، ومن جهة أخرى، يجب أن تستمر الاحتياجات الحقيقية في التدريب في الدفع. بدون طلب، تتوقف شبكة الخبراء عن العمل؛ بدون الجودة، مهما كانت السلسلة شفافة، لا يهم. بيرل لم تصدر عملات بعد، لكن أعتقد أن هذا أمر جيد. على الأقل في هذه المرحلة، لا يزال التركيز على منطق المنتج، بدلا من التكهن بسرد السيولة أولا. حكمي على هذا المسار واضح: المنافسة مع الذكاء الاصطناعي ستصبح أكثر فأكثر أشبها بمنافسة التصنيع. النموذج هو العلامة التجارية، وقوة الحوسبة هي المصنع، والبيانات هي المادة الخام ونظام فحص الجودة. الأولان بالفعل ضخمان جدا، والأخير بدأ للتو في أن يكون سعره مرتفعا. من يستطيع جعل البيانات عالية الجودة بنية تحتية مستدامة وقابلة للتحقق ومحفزة لن يخدم الذكاء الاصطناعي فقط، بل سيحدد أيضا كيفية عمل سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي من الجيل القادم. ما تستحق Perle مشاهدته ليس ما إذا كانت ستتداخل مع نقاط الذكاء الساخن، بل ما إذا كانت لديها الفرصة لجعل العمل القذر لإنتاج البيانات هو أصعب طبقة من ذكاء Web3 الاصطناعي في مجال Web3 يمكن استبداله. العديد من المشاريع تتعامل مع وكلاء يتحدثون. ما هو نادر حقا قد يكون هو من يجعل العميل يتحدث أقل هراء. "— المشاركة في حملة @PerleLabs المجتمعية"。 #PerleAI #ToPerle