Perle non si concentra sul "AI che manca di dati", ma piuttosto su "dati responsabili che mancano all'AI". Ora molte persone parlano di AI, ma l'attenzione è ancora focalizzata sui parametri del modello, sulla velocità di inferenza e su se l'Agent possa lavorare autonomamente. Ma quando si entra nel settore, ciò che realmente ostacola il progresso non è così affascinante: da dove provengono i dati, chi li etichetta, come vengono verificati e chi è responsabile della qualità. Questo è anche il motivo per cui credo che il settore dei dati per l'AI non sia un ruolo secondario, ma diventerà sempre più simile a un'infrastruttura fondamentale. Il limite di un modello, a breve termine, è determinato dagli algoritmi, a lungo termine dai dati. Soprattutto quando si arriva a fasi come il multimodale e il RLHF, i dati non sono più solo "tanti", ma devono essere utilizzabili, verificabili e controllabili. Le piattaforme di crowdsourcing tradizionali possono risolvere il lavoro a basso costo, ma non possono affrontare il lavoro cognitivo di alta qualità. Ci sono molti dati economici, ma i dati che possono realmente essere forniti ai modelli e che possono stabilmente migliorare le prestazioni sono sempre stati una merce rara. La catena di produzione dei dati passati assomiglia troppo a una scatola nera: chi etichetta, con quale criterio, c'è una revisione da parte di esperti, chi si assume la responsabilità in caso di deviazioni, spesso non è chiaro. Il risultato è che il modello sembra molto intelligente, ma se si guarda più da vicino, si scopre che è tutto un'illusione, deviazione e instabilità. Puoi interpretarlo come un paradosso molto reale: l'AI vuole industrializzarsi, ma la produzione di dati è ancora ferma all'era dell'artigianato. Ciò che rende Perle davvero interessante non è "portare l'etichettatura sulla blockchain" in modo superficiale, ma tentare di trasformare la produzione di dati per l'AI da un lavoro frammentato a un sistema di processo collaborativo scalabile. Esperti nel ciclo, flussi di lavoro modulari, attribuzione sulla blockchain, incentivi nativi: mettendo insieme queste cose, la logica diventa chiara: prima chiarire chi ha diritto a partecipare, poi suddividere i compiti in fasi eseguibili e verificabili, infine legare il contributo e la ricompensa, in modo che i dati non siano più una consegna una tantum, ma un processo di produzione tracciabile, liquidabile e accumulabile. Questo è fondamentale, perché ciò che manca realmente all'addestramento dell'AI non è mai solo la quantità di dati, ma una rete di fornitura di dati ad alta affidabilità. Chi riesce a standardizzare la "qualità" come capacità produttiva, si avvicina di più alla parte superiore della catena del valore dell'AI nella prossima fase. Quindi non vedo Perle come una piattaforma di dati ordinaria, ma piuttosto come un "livello di coordinamento della produzione di dati". Non risolve il modello stesso, ma la catena di fornitura invisibile dietro il modello: come organizzare le risorse esperte, come valutare i contributi, come verificare i risultati, come mantenere gli asset di dati con attribuzione. Qui, il Web3 non sta semplicemente cercando di sfruttare la narrativa dell'AI, ma sta colmando la parte più debole delle piattaforme tradizionali: prezzi trasparenti, liquidazione sulla blockchain e attribuzione dei contributi. Naturalmente, questa direzione non è priva di rischi. La parte più difficile delle piattaforme di dati per l'AI non è mai raccontare storie, ma gestire entrambe le parti: da un lato, avere una fornitura di esperti sufficientemente densa, dall'altro, avere una domanda reale di addestramento che continui a pagare. Senza domanda, la rete di esperti girerà a vuoto; senza qualità, anche la massima trasparenza sulla blockchain non ha significato. Perle non ha ancora emesso token, e questo mi fa pensare che sia una cosa positiva. Almeno in questa fase, l'attenzione è ancora sulla logica del prodotto, piuttosto che sul creare una narrativa di liquidità. Il mio giudizio su questo settore è molto diretto: la competizione nell'AI diventerà sempre più simile alla competizione nell'industria manifatturiera. I modelli sono i marchi, la potenza di calcolo è la fabbrica, i dati sono le materie prime e il sistema di controllo qualità. I primi due sono già molto competitivi, il terzo sta appena iniziando a essere valutato seriamente. Chi riesce a rendere i dati di alta qualità un'infrastruttura sostenibile, verificabile e incentivante, non sta solo servendo l'AI, ma sta definendo come funzionerà la prossima generazione della catena industriale dell'AI. Ciò che vale la pena osservare in Perle non è se riuscirà a sfruttare il picco dell'AI, ma se avrà l'opportunità di rendere la "produzione di dati" un lavoro sporco e faticoso, diventando il livello più difficile da sostituire nell'AI del Web3. Molti progetti stanno creando Agent che parlano. Ciò che è veramente raro potrebbe essere colui che fa sì che l'Agent parli meno inutilmente. "— partecipando alla campagna della comunità di @PerleLabs". #PerleAI #ToPerle