Perle ei keskity siihen, että "tekoälyltä puuttuu dataa", mutta tekoälyltä on aina puuttunut "vastuullista dataa". Nykyään monet puhuvat tekoälystä, ja heidän huomionsa on edelleen mallin parametreissa, päättelynopeudessa ja siinä, hoitaako agentti työn itse. Mutta alalla kaikkein jumittunein asia ei oikeastaan ole niin houkutteleva: mistä data tulee, kuka sen tarjoaa, miten varmistetaan ja kuka on vastuussa laadusta. Siksi uskon, että tekoälydatan polku ei ole tukirooli, vaan tulee yhä enemmän infrastruktuurin kaltaiseksi. Mallin yläraja riippuu algoritmista lyhyellä aikavälillä ja datasta pitkällä aikavälillä. Erityisesti multimodaalisuuden ja RLHF:n vaiheessa data ei enää ole "enemmän riittää", vaan sen tulisi olla saatavilla, todennettavissa ja todennettavissa. Perinteiset joukkoistamisalustat voivat ratkaista edullista työvoiman leikkaamista, mutta eivät korkealaatuista kognitiivista työtä. Halpaa dataa on paljon, ja data, joka voi todella ruokkia mallia ja parantaa vaikutusta vakaasti, on aina ollut niukkaa. Aiemmin datan tuotantoketju muistutti liikaa mustaa laatikkoa: kuka sen merkitsi, miksi se oli niin merkitty, oliko asiantuntija-arvio ja kuka otti syyn poikkeamasta – usein se oli epäselvää. Tämän seurauksena malli on pinnaltaan älykäs, mutta tarkemmassa tarkastelussa se on täynnä hallusinaatioita, poikkeamia ja epävakautta. Tämän voi ymmärtää hyvin realistisena ristiriitana: tekoäly haluaa teollistua, mutta datan tuotanto on yhä jumissa manuaalisten työpajojen aikakaudella. Perlessä on todella mielenkiintoista ei ole se, että se olisi niin pinnallinen kuin "annotaatioiden siirtäminen ketjuun", vaan se, että se yrittää muuttaa tekoälydatan tuotannon pirstoutuneesta työvoimasta prosessijärjestelmäksi, joka pystyy tekemään yhteistyötä laajassa mittakaavassa. Silmukan asiantuntijat, modulaariset työnkulut, ketjun sisäiset attribuutiot ja natiiviset kannustimet – nämä asiat on koottu yhteen, ja logiikka on sujuva: ensin seulotaan "kuka on oikeutettu osallistumaan", sitten jaetaan tehtävä suoritettaviin ja hyväksyttäviin linkkeihin, ja lopuksi sido panokset ja palkinnot, jolloin data ei ole enää kertaluonteinen toimitus, vaan seurattava, selvitettävä ja pidettävä tuotantoprosessi. Tämä on ratkaisevan tärkeää, koska tekoälyn koulutus ei koskaan oikeastaan puutu datamäärässä, vaan korkean luottamuksen datan toimitusverkossa. Kuka tahansa, joka pystyy standardoimaan "laadun" standardoituun tuotantokapasiteettiin, on lähempänä seuraavan tekoälyn arvoketjun ylävaihetta. En siis näe Perleä tavallisena data-alustana, vaan haluan ymmärtää sen eräänlaisena "datan tuotannon koordinointikerroksena". Se ratkaisee mallin sijaan mallin taustalla olevan näkymättömän toimitusketjun: miten asiantuntijaresurssit on järjestetty, miten panoksia arvostaan, miten tuloksia tarkistetaan ja miten tietovarat jätetään attribuutioiksi. Web3 ei vihdoin ole kova isku tekoälyn narratiiville tässä, mutta korvaa perinteisten alustojen heikoimmat lenkit – läpinäkyvä hinnoittelu, ketjun sisäinen selvitys ja talletusten attribuutio. Tämä suunta ei tietenkään ole riskitön. Tekoälydataalustojen vaikein osa ei ole koskaan kertoa tarinoita, vaan tehdä molemmat samanaikaisesti: toisaalta asiantuntijoita täytyy olla riittävästi ja toisaalta todelliset koulutustarpeet jatkuvat kannattavaksi. Ilman kysyntää asiantuntijaverkosto on käyttämätön; Ilman laatua, vaikka ketju olisi kuinka läpinäkyvä, sillä ei ole väliä. Perle ei ole vielä laskenut liikkeelle kolikoita, mutta mielestäni se on hyvä asia. Ainakin tässä vaiheessa painopiste on edelleen tuotelogiikassa, eikä ensin spekuloida likviditeettitarinalla. Arvioni tästä linjasta on yksinkertainen: tekoälykilpailu muuttuu yhä enemmän valmistuskilpailun kaltaiseksi. Malli on brändi, laskentateho tehdas ja data raaka-aine- ja laaduntarkastusjärjestelmä. Ensimmäiset kaksi ovat jo hyvin runsaita, ja jälkimmäinen on vasta alkanut saada tosissaan hintaa. Kuka tahansa, joka pystyy tekemään korkealaatuisesta datasta kestävän, todennettavan ja kannustettavan infrastruktuurin, palvelee paitsi tekoälyä, myös määrittelee, miten seuraavan sukupolven tekoälyteollisuuden ketju toimii. Perleä kannattaa seurata, ei ole se, tarttuuko se tekoälyn kuumiin pisteisiin, vaan siihen, onko sillä mahdollisuus tehdä "datan tuotannon" likaisesta työstä Web3-tekoälyn vaikein kerros korvata. Monissa projekteissa on puhuvia agentteja. Todella harvinaista saattaa olla se, joka saa agentin puhumaan vähemmän hölynpölyä. "— osallistuminen @PerleLabs yhteisökampanjaan"。 #PerleAI #ToPerle