پلتفرم داده‌های هوش مصنوعی انقلابی بلاک چین Perle Labs فصل اول را برای ساخت هوش مصنوعی قابل اعتماد راه‌اندازی می‌کند

BitcoinWorld

پلتفرم انقلابی داده های بلاک چین هوش مصنوعی Perle Labs فصل ۱ را برای ساخت هوش مصنوعی قابل اعتماد راه اندازی می کند

در یک اقدام مهم برای رسیدگی به چالش های حیاتی کیفیت داده که هوش مصنوعی با آن روبرو است، Perle Labs، یک شرکت پیشگام برچسب گذاری داده های هوش مصنوعی مبتنی بر بلاک چین، به طور رسمی ابتکار فصل ۱ خود را راه اندازی کرده است. این راه اندازی که در سه ماهه اول ۲۰۲۵ اعلام شد، نمایانگر همگرایی نوآورانه ای از فناوری غیرمتمرکز و تخصص انسانی است که هدف آن ساخت مجموعه داده های قابل اعتمادتر و با منابع اخلاقی برای آموزش مدل هوش مصنوعی است. این پلتفرم به طور منحصر به فردی شرکت کنندگان را قادر می سازد تا با انجام تسک های تخصصی اعتبارسنجی داده، شهرت درون زنجیره ای قابل تایید و پاداش های ارز دیجیتال کسب کنند.

فصل ۱ Perle Labs پارادایم جدیدی را برای داده های هوش مصنوعی معرفی می کند

ماموریت اصلی فصل ۱ Perle Labs، ایجاد سیستماتیک یک مجموعه داده در مقیاس بزرگ و تایید شده توسط انسان است. این ابتکار به طور مستقیم به یک مسئله فراگیر در توسعه هوش مصنوعی می پردازد: اتکا به داده های آموزشی با برچسب گذاری ضعیف یا مغرضانه، که می تواند منجر به خروجی های معیوب و غیرقابل اعتماد مدل شود. در نتیجه، پلتفرم این تلاش را حول تکمیل ماموریت های آموزشی خاص هوش مصنوعی ساختار می دهد. این ماموریت ها شامل برچسب گذاری و اعتبارسنجی دقیق انواع مختلف داده ها از جمله متن، صدا و تصاویر است. علاوه بر این، Perle Labs یک فرآیند آشنایی مبتنی بر دقت را معرفی می کند تا کیفیت مشارکت کنندگان را از همان ابتدا تضمین کند. این فرآیند از کاربران جدید می خواهد که قبل از دسترسی به تسک های پیچیده تر و با ارزش بالاتر، مهارت در تسک های برچسب گذاری پایه را نشان دهند. این سیستم برای ایجاد یک حلقه بازخورد مثبت طراحی شده است که در آن کار دقیق، امتیاز شهرت درون زنجیره ای کاربر را افزایش می دهد. این شهرت که به طور تغییرناپذیر در بلاک چین ثبت می شود، سپس دسترسی به گروه های تسک تخصصی تر و سودآورتر را باز می کند.

نیاز حیاتی به داده های تایید شده توسط انسان در هوش مصنوعی

تشنگی صنعت هوش مصنوعی برای داده سیری ناپذیر است، اما کیفیت آن اغلب یک نگرانی ثانویه باقی می ماند. گزارش سال ۲۰۲۴ مؤسسه استنفورد برای هوش مصنوعی انسان محور نشان داد که نزدیک به ۳۰٪ از خطاها در سیستم های هوش مصنوعی تجاری را می توان به مسائل کیفیت داده های زیربنایی، از جمله برچسب گذاری نادرست و تعصب، ردیابی کرد. پلتفرم های سنتی برچسب گذاری داده، در حالی که مقیاس پذیر هستند، اغلب با ثبات دست و پنجه نرم می کنند و فاقد مکانیزم های شفاف تضمین کیفیت هستند. مدل Perle Labs پاسخگویی رمزنگاری شده را به این فرآیند تزریق می کند. با ثبت مشارکت ها و شهرت در زنجیره، پلتفرم یک مسیر قابل حسابرسی از منشا داده ایجاد می کند. این شفافیت برای توسعه دهندگان در حوزه هایی مانند پزشکی و حقوق، جایی که تصمیمات مدل هوش مصنوعی عواقب قابل توجه دنیای واقعی دارند، بسیار مهم است. به عنوان مثال، یک اسکن پزشکی با برچسب نادرست در یک مجموعه داده آموزشی می تواند منجر به یادگیری الگوهای نادرست توسط یک ابزار تشخیصی هوش مصنوعی شود و به طور بالقوه ایمنی بیمار را به خطر بیندازد.

شهرت درون زنجیره ای و گروه های تسک تخصصی

سنگ بنای پلتفرم Perle Labs، سیستم نوآورانه شهرت درون زنجیره ای آن است. برخلاف امتیازات سنتی که در یک پایگاه داده خصوصی نگهداری می شوند، شهرت یک کاربر یک دارایی دیجیتال قابل حمل و قابل تایید است. این سیستم از قرارداد هوشمند برای ارزیابی خودکار و ثبت دقت و ثبات کار یک کاربر استفاده می کند. امتیازات شهرت بالا به طور مستقیم به اعتماد بیشتر در اکوسیستم و دسترسی به پاداش های ممتاز تبدیل می شود. فصل ۱ به طور خاص گروه های تسک تخصصی متناسب با حوزه های حرفه ای را راه اندازی می کند. این حوزه های با ریسک بالا شامل موارد زیر است:

• حاشیه نویسی داده های پزشکی: برچسب گذاری تصاویر رادیولوژی، رونویسی تعاملات پزشک و بیمار و دسته بندی داده های آزمایشات بالینی.
• تحلیل اسناد حقوقی: شناسایی بندهای قراردادها، طبقه بندی قوانین موردی بر اساس موضوع و تایید صحت خلاصه های حقوقی.
• پردازش صوتی چند زبانه: رونویسی و ترجمه داده های گفتاری در چندین زبان با ظرافت های فرهنگی.

این گروه های تخصصی از مشارکت کنندگان می خواهند که بررسی های دانش خاص حوزه را بگذرانند و اطمینان حاصل کنند که افرادی که داده های پیچیده را برچسب گذاری می کنند، درک پیشینه مرتبط را دارند. این رویکرد با هدف تولید مجموعه داده هایی با وفاداری بسیار بالاتر از آنهایی است که توسط یک جمعیت عمومی و آموزش ندیده تولید می شوند.

حمایت و تخصص از سوی پیشکسوتان صنعت

اعتبار Perle Labs توسط تیم بنیانگذار و حمایت مالی قابل توجه آن تقویت می شود. این شرکت توسط کارمندان سابق Scale AI، رهبری در صنعت سنتی برچسب گذاری داده، تأسیس شد. این تجربه به تیم دانش عملیاتی عمیقی از نقاط درد و فرصت های این بخش می دهد. علاوه بر این، Perle Labs ۱۷.۵ میلیون دلار در یک دور تأمین مالی به رهبری سرمایه گذاران برجسته فناوری به دست آورده است. شرکت کنندگان کلیدی شامل Framework Ventures، که به خاطر شرط بندی های اولیه خود بر روی زیرساخت غیرمتمرکز شناخته شده است؛ CoinFund، یک شرکت سرمایه گذاری بومی کریپتو؛ و HashKey Capital، یک گروه بزرگ دارایی های دیجیتال در آسیا بودند. این ترکیب از سرمایه گذاری خطرپذیر و سرمایه گذاری متمرکز بر ارز دیجیتال، اعتماد قوی به مدل ترکیبی این پروژه را نشان می دهد. گزارش شده است که این بودجه برای توسعه پلتفرم، مشوق های جذب کاربر و گسترش دامنه حوزه های داده تحت پوشش در فصول آینده اختصاص داده شده است.

چشم انداز رقابتی و پیامدهای گسترده تر

Perle Labs وارد یک بازار رقابتی اما در حال تکامل می شود. این شرکت خود را نه تنها در مقابل شرکت های قدیمی برچسب گذاری داده بلکه در مقابل سایر پروژه های فعال شده با کریپتو که به دنبال توکنیزه کردن کار انسانی هستند، قرار می دهد. تفاوت کلیدی، تمرکز دقیق آن بر تضمین کیفیت از طریق شهرت تایید شده بلاک چین و حوزه های تخصصی است. موفقیت این مدل می تواند چندین پیامد گسترده تر داشته باشد. اول، ممکن است استاندارد جدیدی برای منشا داده در هوش مصنوعی ایجاد کند و حسابرسی مجموعه داده های آموزشی برای تعصب یا خطا را آسان تر کند. دوم، یک بازار کار جهانی و بدون مجوز برای کار تخصصی داده ایجاد می کند و به متخصصان در هر کجا اجازه می دهد دانش تخصصی خود را به درآمد تبدیل کنند. در نهایت، با پاداش دادن به کیفیت با ارز دیجیتال و شهرت، مشوق های اقتصادی را با هدف ایجاد هوش مصنوعی بهتر همسو می کند و به طور بالقوه به مدل های قوی تر و قابل اعتمادتری منجر می شود. جدول زیر مدل های سنتی و Perle Labs را در تضاد قرار می دهد:

نتیجه گیری

راه اندازی فصل ۱ Perle Labs یک آزمایش قانع کننده در تقاطع هوش مصنوعی و سیستم های غیرمتمرکز است. با استفاده از فناوری بلاک چین برای تشویق و تایید ورودی انسانی با کیفیت بالا، پلتفرم Perle Labs به یک ضعف اساسی در توسعه هوش مصنوعی معاصر می پردازد. تمرکز آن بر ساخت مجموعه داده های تایید شده توسط انسان برای حوزه های حیاتی مانند پزشکی و حقوق می تواند به طور قابل توجهی به ایجاد مدل های هوش مصنوعی قابل اعتمادتر و اخلاقی تر کمک کند. بودجه قابل توجه و تیم باتجربه این پروژه، پایه محکمی برای اهداف بلندپروازانه آن فراهم می کند. همانطور که فصل ۱ پیش می رود، صنعت از نزدیک نظاره خواهد کرد که آیا این مدل شهرت درون زنجیره ای و گروه های تسک تخصصی می تواند با موفقیت مقیاس پیدا کند در حالی که یکپارچگی داده ای را که وعده می دهد حفظ کند. موفقیت ابتکار داده های بلاک چین هوش مصنوعی Perle Labs ممکن است به خوبی بر نحوه تأمین، اعتبارسنجی و اعتماد به مجموعه داده های آموزشی هوش مصنوعی آینده تأثیر بگذارد.

سوالات متداول

سوال ۱: هدف اصلی فصل ۱ Perle Labs چیست؟
هدف اصلی ساخت یک مجموعه داده در مقیاس بزرگ و تایید شده توسط انسان برای آموزش هوش مصنوعی است با تشویق کاربران با پاداش های درون زنجیره ای و شهرت برای انجام تسک های برچسب گذاری داده دقیق در قالب های متن، صدا و تصویر.

سوال ۲: سیستم شهرت درون زنجیره ای چگونه کار می کند؟
این سیستم از قرارداد هوشمند بلاک چین برای ثبت تغییرناپذیر دقت و ثبات کار یک کاربر استفاده می کند. عملکرد بالا امتیاز شهرت کاربر را افزایش می دهد که یک دارایی دیجیتال قابل حمل است و دسترسی به تسک های تخصصی تر و با دستمزد بالاتر را باز می کند.

سوال ۳: گروه های تسک تخصصی چیست؟
این ها مجموعه های برگزیده ای از ماموریت های برچسب گذاری داده هستند که برای حوزه های حرفه ای مانند پزشکی و حقوق طراحی شده اند. آنها از مشارکت کنندگان می خواهند که دانش خاص حوزه را نشان دهند و اطمینان حاصل کنند که داده های پیچیده توسط افرادی با تخصص مرتبط حاشیه نویسی می شوند.

سوال ۴: چه کسی Perle Labs را تأسیس کرد و چه کسی در آن سرمایه گذاری کرد؟
این شرکت توسط کارمندان سابق شرکت برچسب گذاری داده Scale AI تأسیس شد. این شرکت ۱۷.۵ میلیون دلار از سرمایه گذارانی از جمله Framework Ventures، CoinFund و HashKey Capital جمع آوری کرده است.

سوال ۵: چرا داده های تایید شده توسط انسان برای هوش مصنوعی مهم است؟
مدل های هوش مصنوعی به طور مستقیم از داده های آموزشی خود یاد می گیرند. داده های با برچسب ضعیف یا مغرضانه منجر به خروجی های هوش مصنوعی نادرست، غیرقابل اعتماد و به طور بالقوه مضر می شود. تایید انسانی یک لایه حیاتی از کنترل کیفیت اضافه می کند، به ویژه برای کاربردهای با ریسک بالا در بهداشت و درمان، حقوق و ایمنی.

این پست پلتفرم انقلابی داده های بلاک چین هوش مصنوعی Perle Labs فصل ۱ را برای ساخت هوش مصنوعی قابل اعتماد راه اندازی می کند برای اولین بار در BitcoinWorld ظاهر شد.