AI endüstrisinin odak noktası veri etiketlemeye kayıyor, Web3 modeli geleneksel devlere meydan okuyor

Meta'nın Scale AI'nin neredeyse yarısını 14.8 milyar dolara satın almasıyla birlikte, teknoloji dünyasında dev şirketlerin "veri etiketleme" değerine yeniden bakması tartışılıyor. Bu arada, bazı Web3 AI projeleri, hala kavramsal spekülasyonlar ve somut eksiklikler nedeniyle sorgulanıyor. Bu büyük tezatın arkasında, pazarın bazı kritik faktörleri göz ardı ettiği anlaşılıyor.

Veri etiketleme, merkeziyetsiz hesaplama birikiminden daha fazla değer ve potansiyele sahiptir. Kullanılmayan GPU'ları bulut bilişim devlerine karşı kullanma fikri oldukça çekici olsa da, hesaplama esasen standart bir üründür, ana fark fiyat ve erişilebilirliktir. Bu avantajlar, devlerin fiyatları düşürmesi veya arzı artırmasıyla hızla kaybolabilir.

Buna karşılık, veri etiketleme, insan zekası ve profesyonel yargı gerektiren farklılaştırıcı bir alandır. Her bir yüksek kaliteli etiketleme, benzersiz uzmanlık bilgisi, kültürel arka plan ve bilişsel deneyim içerir ve basit bir şekilde GPU hesaplama gücü gibi kopyalanamaz. Örneğin, doğru kanser görüntü tanı etiketlemesi, deneyimli bir onkologun uzman sezgisine ihtiyaç duyar, oysa derin finansal piyasa duygusu analizi, deneyimli bir traderın pratik deneyiminden ayrılamaz. Bu doğal kıtlık ve yerini almanın imkansızlığı, veri etiketleme endüstrisini derin bir koruma duvarı ile inşa etmiştir.

Meta'nın Scale AI'yi satın alması geniş bir ilgi uyandırdı. Scale AI'nin müşterileri arasında birçok önde gelen AI şirketi, teknoloji devleri ve devlet kurumları bulunuyor ve 300.000'den fazla eğitimli etiketleyiciye sahip. Bu işlem, göz ardı edilen bir gerçeği ortaya koydu: Hesaplama gücünün artık kıt olmaması ve model mimarilerinin benzer hale gelmesi ile birlikte, AI'nın akıllı sınırını gerçekten belirleyen şey, özenle işlenmiş verilerdir.

Ancak, geleneksel veri etiketleme modeli, değer dağılımında adaletsizlik sorununa sahiptir. Örneğin, bir doktor tıbbi görüntüleri etiketlemek için saatlerce çalışabilir, ancak yalnızca birkaç yüz dolar hizmet ücreti alabilir ve bu verilerle eğitilen AI modeli belki de milyarlarca dolar değerinde olabilir, ancak doktor bu kazançlardan faydalanamaz. Bu tür bir adaletsizlik, yüksek kaliteli veri sağlama istekliliğini ciddi şekilde zayıflatmaktadır.

Bu bağlamda, bazı Web3 AI projeleri, blok zinciri teknolojisi ile veri etiketleme değer dağıtım kurallarını yeniden yazmaya çalışıyor. Token teşvik mekanizmaları aracılığıyla, veri sağlayıcılarını ucuz "veri işçileri" olmaktan çıkararak AI ağının gerçek "hissedarları" haline getirmeyi umuyorlar. Bu model, daha fazla yüksek kaliteli veri arzını teşvik etme potansiyeline sahip.

Geleneksel devler fon kullanarak veri engelleri inşa ederken, Web3, token ekonomisi ile daha açık ve demokratik bir veri ekosistemi yaratmaya çalışıyor. Hem Web2 hem de Web3 AI projeleri, "rekabetçi hesaplama gücü"nden "rekabetçi veri kalitesi" aşamasına geçiş yaptı. Bu pazar dönüm noktası, AI endüstrisinin gelecekteki gelişimi için önemli bir yönü işaret ediyor.