Ngành AI chuyển trọng tâm sang đánh dấu dữ liệu, mô hình Web3 thách thức các ông lớn truyền thống

Khi Meta mua lại gần một nửa cổ phần của Scale AI với giá 14,8 tỷ USD, toàn bộ giới công nghệ đang thảo luận về việc các tập đoàn lớn định vị lại giá trị của "gán nhãn dữ liệu". Trong khi đó, một số dự án AI Web3 vẫn phải đối mặt với những nghi ngờ về sự thổi phồng khái niệm và thiếu tính thực chất. Đằng sau sự tương phản lớn này, thị trường dường như đã bỏ qua một số yếu tố then chốt.

Gán nhãn dữ liệu có giá trị và tiềm năng hơn so với việc tập hợp sức mạnh điện toán phi tập trung. Mặc dù ý tưởng sử dụng GPU nhàn rỗi để thách thức các ông lớn trong ngành điện toán đám mây rất hấp dẫn, nhưng sức mạnh điện toán về bản chất là một hàng hóa tiêu chuẩn hóa, với những khác biệt chủ yếu nằm ở giá cả và khả năng tiếp cận. Và những lợi thế này có thể nhanh chóng biến mất khi các ông lớn giảm giá hoặc tăng cung.

So với đó, gán nhãn dữ liệu là một lĩnh vực phân biệt cần trí tuệ và phán đoán chuyên môn của con người. Mỗi gán nhãn chất lượng cao đều chứa đựng kiến thức chuyên môn, bối cảnh văn hóa và kinh nghiệm nhận thức độc đáo, không thể được sao chép đơn giản như sức mạnh tính toán của GPU. Chẳng hạn, gán nhãn chẩn đoán hình ảnh ung thư chính xác cần trực giác chuyên môn của các bác sĩ ung thư có kinh nghiệm, trong khi phân tích tâm lý thị trường tài chính sâu sắc không thể thiếu kinh nghiệm thực chiến của các nhà giao dịch dày dạn. Tính khan hiếm và không thể thay thế tự nhiên này đã xây dựng một bức tường thành vững chắc cho ngành gán nhãn dữ liệu.

Việc Meta mua lại Scale AI đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Khách hàng của Scale AI bao gồm nhiều công ty AI hàng đầu, các gã khổng lồ công nghệ và các cơ quan chính phủ, với hơn 300.000 nhân viên gán nhãn được đào tạo chuyên nghiệp. Thương vụ này đã phơi bày một sự thật bị bỏ qua: trong bối cảnh sức mạnh tính toán không còn khan hiếm và kiến trúc mô hình ngày càng đồng nhất, điều thực sự quyết định giới hạn trí tuệ nhân tạo là những dữ liệu được xử lý cẩn thận.

Tuy nhiên, mô hình gán nhãn dữ liệu truyền thống gặp phải vấn đề phân phối giá trị không công bằng. Ví dụ, một bác sĩ dành hàng giờ để gán nhãn hình ảnh y tế có thể chỉ nhận được vài chục đô la tiền công, trong khi mô hình AI được đào tạo từ những dữ liệu này có thể có giá trị lên đến hàng tỷ đô la, nhưng bác sĩ lại không thể chia sẻ những lợi ích này. Sự bất công này đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến động lực cung cấp dữ liệu chất lượng cao.

Trong bối cảnh này, một số dự án AI Web3 đang cố gắng viết lại các quy tắc phân phối giá trị của việc gán nhãn dữ liệu bằng công nghệ blockchain. Thông qua cơ chế khuyến khích bằng token, họ hy vọng biến những người cung cấp dữ liệu từ "nhân công dữ liệu" giá rẻ thành những "cổ đông" thực sự của mạng AI. Mô hình này có tiềm năng kích thích cung cấp nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn.

Khi các ông lớn truyền thống xây dựng rào cản dữ liệu bằng vốn, Web3 đang cố gắng tạo ra một hệ sinh thái dữ liệu mở và dân chủ hơn bằng kinh tế token. Dù là các dự án AI Web2 hay Web3, đều đã chuyển từ "cạnh tranh sức mạnh tính toán" sang giai đoạn mới của "cạnh tranh chất lượng dữ liệu". Điểm bùng phát thị trường này báo hiệu hướng phát triển quan trọng của ngành AI trong tương lai.