Perleは「AIにデータがない」という点に焦点を当てているわけではありませんが、AIは常に「責任あるデータ」を欠いてきました 現在、多くの人がAIについて語りますが、彼らの関心は依然としてモデルのパラメータ、推論速度、そしてエージェントが単独で作業を行うかどうかに向けられています。 しかし業界に関して言えば、最も行き詰まっているのは実はそれほど魅力的ではない。データがどこから来るのか、誰が入札するのか、どう検証するのか、そして誰が品質に責任を持つのか。 だからこそ、AIデータトラックは単なる補助的な役割ではなく、ますますインフラのようなものになっていくと考えています。 モデルの上限は短期的にはアルゴリズム、長期的にはデータに依存します。 特にマルチモーダリティやRLHFの段階では、データはもはや「多ければ十分」ではなく、利用可能で検証可能かつ再検証可能であるべきです。 従来のクラウドソーシングプラットフォームは低コストのスライシング労働は解決できますが、高品質な認知労働は解決できません。 安価なデータが多く、モデルに本当に貢献し、効果を安定的に改善できるデータは常に希少な資源でした。 かつては、データ生産の連鎖はブラックボックスのようなもので、誰がマークしたのか、なぜそうマークされたのか、専門家の審査があったのか、そして誰がその逸脱の責任を負うのかなど、しばしば不明瞭でした。 その結果、表面的には巧妙ですが、よく見ると幻覚や逸脱、不安定さに満ちています。 これは非常に現実的な矛盾として理解できます。AIは工業化を望んでいますが、データ生産はまだ手作業の作業場の時代にとどまっています。 Perleの本当に興味深いのは、「注釈をチェーンに移す」という単純なものではなく、AIデータ生産を断片的な労働から大規模に協力できるプロセスシステムへと変革しようとしている点です。 ループ、モジュラーワークフロー、オンチェーンアトリビューション、ネイティブインセンティブの専門家がこれらの要素を組み合わせ、論理はスムーズです。まず「参加資格のある人」を選別し、タスクを実行可能で受け入れ可能なリンクに分解し、最後に貢献と報酬を結びつけて、データを一度きりの提供ではなく、追跡可能で決済可能かつ予測可能な生産プロセスにします。 これは非常に重要です。なぜなら、AIトレーニングはデータ量が不足しているわけではなく、高い信頼度のデータ供給ネットワークに欠けるからです。 「品質」を標準化された生産能力に標準化できる者は、次のAIバリューチェーンの上流により近づくでしょう。 ですので、Perleを通常のデータプラットフォームとは見なしておらず、むしろ「データプロダクションの調整層」として理解したいと思っています。 モデルそのものではなく、モデルの背後にある見えないサプライチェーン、すなわち専門家リソースの整理方法、貢献度の評価、結果の検証、データ資産の帰属の残し方を解決します。 Web3はAIの物語に大きな打撃を与えることはなく、従来のプラットフォームの弱点である透明な価格設定、オンチェーン決済、貢献度の付与を補っています。 もちろん、この方向性にはリスクが伴います。 AIデータプラットフォームで最も難しいのは、物語を語ることではなく、両方を同時に行うことです。一方では十分な専門家の密度が必要であり、他方では実際のトレーニングニーズが継続的に報酬を得なければなりません。 需要がなければ、専門家のネットワークは休止状態にあります。 品質がなければ、チェーンがどれだけ透明でも意味がありません。 パールはまだコインを発行していませんが、それは良いことだと思います。 少なくとも現段階では、流動性の物語を先に推測するよりも、製品ロジックに注目が集まっています。 この道について私の判断は単純明快です。AI競争はますます製造業の競争に近づいていくでしょう。 モデルはブランド、計算能力は工場、データは原材料と品質検査システムです。 最初の2つはすでに非常にボリュームがあり、後者はようやく本格的に価格が設定され始めています。 高品質なデータを持続可能で検証可能かつインセンティブ可能なインフラにできる者は、AIに貢献するだけでなく、次世代のAI産業チェーンの運営方法を定義することになるでしょう。 Perleが注目すべきは、AIのホットスポットに浸透するかどうかではなく、「データ生産」という汚れた作業をWeb3 AIの中で最も置き換えるのが難しい層にできるかどうかです。 多くのプロジェクトがトーキングエージェントを扱っています。 本当に希少なのは、エージェントの無意味な話し方を減らすものかもしれません。 「—@PerleLabsコミュニティキャンペーンに参加」 #PerleAI #ToPerle