Perle tidak berfokus pada "AI kekurangan data", tetapi AI selalu kekurangan "data yang bertanggung jawab" Saat ini, banyak orang berbicara tentang AI, dan perhatian mereka masih terfokus pada parameter model, kecepatan penalaran, dan apakah agen akan melakukan pekerjaan sendiri. Tetapi ketika datang ke industri, hal yang paling macet sebenarnya tidak begitu seksi: dari mana data berasal, siapa yang menawarnya, bagaimana memverifikasinya, dan siapa yang bertanggung jawab atas kualitasnya. Inilah sebabnya mengapa saya pikir jalur data AI bukanlah peran pendukung, tetapi akan menjadi semakin seperti infrastruktur. Batas atas model tergantung pada algoritma dalam jangka pendek dan data dalam jangka panjang. Terutama pada tahap multimodalitas dan RLHF, data tidak lagi "lebih cukup", tetapi harus tersedia, dapat diverifikasi, dan dapat diverifikasi kembali. Platform crowdsourcing tradisional dapat memecahkan tenaga kerja pemotongan berbiaya rendah, tetapi bukan tenaga kerja kognitif berkualitas tinggi. Ada banyak data murah, dan data yang benar-benar dapat memberi makan model dan meningkatkan efeknya secara stabil selalu menjadi komoditas yang langka. Di masa lalu, rantai produksi data terlalu mirip kotak hitam: siapa yang menandainya, mengapa begitu ditandai, apakah ada tinjauan ahli, dan siapa yang disalahkan atas penyimpangan tersebut, berkali-kali tidak jelas. Akibatnya, modelnya pintar di permukaan, tetapi jika diperiksa lebih dekat, model ini penuh dengan halusinasi, penyimpangan, dan ketidakstabilan. Anda dapat memahami ini sebagai kontradiksi yang sangat realistis: AI ingin diindustrialisasi, tetapi produksi data masih terjebak di era bengkel manual. Yang benar-benar menarik tentang Perle bukanlah karena itu begitu dangkal seperti "memindahkan anotasi ke rantai", tetapi mencoba mengubah produksi data AI dari tenaga kerja yang terfragmentasi menjadi sistem proses yang dapat berkolaborasi dalam skala besar. Ahli dalam perulangan, alur kerja modular, atribusi on-chain, dan insentif asli, hal-hal ini disatukan, dan logikanya lancar: pertama-tama menyaring "siapa yang memenuhi syarat untuk berpartisipasi", lalu memecah tugas menjadi tautan yang dapat dieksekusi dan dapat diterima, dan akhirnya mengikat kontribusi dan hadiah, sehingga data tidak lagi merupakan pengiriman satu kali, tetapi proses produksi yang dapat dilacak, dapat diselesaikan, dan dapat diendapkan. Ini sangat penting karena pelatihan AI tidak pernah benar-benar kekurangan dalam jumlah data, tetapi dalam jaringan pasokan data dengan kepercayaan tinggi. Siapa pun yang dapat menstandarkan "kualitas" menjadi kapasitas produksi standar akan lebih dekat ke hulu putaran berikutnya dari rantai nilai AI. Jadi saya tidak melihat Perle sebagai platform data biasa, dan saya lebih suka memahaminya sebagai semacam "lapisan koordinasi produksi data". Ini tidak memecahkan model itu sendiri, tetapi rantai pasokan tak terlihat di balik model: bagaimana sumber daya ahli diatur, bagaimana kontribusi dihargai, bagaimana hasil diverifikasi, dan bagaimana aset data dibiarkan atribusi. Web3 akhirnya tidak menjadi pukulan keras pada narasi AI di sini, tetapi menebus mata rantai terlemah dari platform tradisional - penetapan harga transparan, penyelesaian on-chain, dan atribusi kontribusi. Tentu saja, arah ini bukan tanpa risiko. Bagian tersulit dari platform data AI adalah tidak pernah bercerita, tetapi melakukan keduanya pada saat yang sama: di satu sisi, harus ada kepadatan ahli yang cukup, dan di sisi lain, kebutuhan pelatihan nyata harus terus membayar. Tanpa permintaan, jaringan ahli menganggur; Tanpa kualitas, tidak peduli seberapa transparan rantai itu, tidak masalah. Perle belum mengeluarkan koin, tapi saya pikir itu hal yang baik. Setidaknya pada tahap ini, fokusnya masih pada logika produk, daripada berspekulasi tentang narasi likuiditas terlebih dahulu. Penilaian saya tentang jalur ini sangat mudah: persaingan AI akan menjadi semakin seperti kompetisi manufaktur. Modelnya adalah merek, daya komputasi adalah pabrik, dan data adalah bahan baku dan sistem pemeriksaan kualitas. Dua yang pertama sudah sangat tebal, dan yang terakhir baru mulai dibanderol dengan harga serius. Siapa pun yang dapat menjadikan data berkualitas tinggi sebagai infrastruktur yang berkelanjutan, dapat diverifikasi, dan dapat diinsentif tidak hanya akan melayani AI, tetapi juga menentukan bagaimana rantai industri AI generasi berikutnya akan beroperasi. Apa yang Perle patut diperhatikan bukanlah apakah itu akan bergesekan ke hotspot AI, tetapi apakah ia memiliki kesempatan untuk membuat pekerjaan kotor "produksi data" sebagai lapisan AI Web3 yang paling sulit untuk diganti. Banyak proyek melakukan agen berbicara. Yang benar-benar langka mungkin adalah orang yang membuat agen berbicara lebih sedikit omong kosong. "— berpartisipasi dalam kampanye komunitas @PerleLabs"。 #PerleAI #ToPerle