รับเงินเพื่อฝึก AI หรือไม่ มี Cryptocurrency ใหม่สำหรับสิ่งนั้น
ด้วยการผสาน Web3 และปัญญาประดิษฐ์ Vivoka กำลังแนะนำวิธีใหม่ในการรวบรวมข้อมูลเพื่อฝึกหุ่นยนต์โอเวอร์ลอร์ดของเรา ภายใต้การนำของ William Simonin และความเฉียบแหลมในการจดจำเสียงของ Vivoka บริษัทเพิ่งเปิดตัวเบต้าส่วนตัวสำหรับโปรเจ็กต์ใหม่ “Ta-Da” ซึ่งเป็นการเล่นคำข้อมูล คาดว่ารุ่นเบต้าสาธารณะในไตรมาสหน้า “ด้วย Ta-da เรามองเห็นแพลตฟอร์มที่บริษัท AI ที่หลากหลาย ก้าวข้ามแค่การรู้จำเสียงพูด สามารถขอข้อมูลได้ รับรองความสามารถในการจ่ายได้โดยไม่กระทบต่อคุณภาพ” Simonin กล่าว ถอดรหัส. การใช้เทคโนโลยีบล็อกเชน Ta-Da มีเป้าหมายเพื่อสนับสนุนให้ผู้ใช้ทั่วโลกแบ่งปันข้อมูลที่พวกเขาสร้างขึ้นโดยการทำงานต่างๆ ให้สำเร็จ เช่น การอ่านประโยค การเขียนข้อความ หรือการจดจำวัตถุ ข้อมูลที่รวบรวม ซึ่งอาจรวมถึงการบันทึกเสียง รูปภาพ วิดีโอ และข้อความ จะสามารถเข้าถึงได้สำหรับธุรกิจเพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมโมเดล AI จากนั้นผู้ใช้จะได้รับรางวัลเป็นโทเค็น TADA สำหรับการมีส่วนร่วมของพวกเขา แพลตฟอร์มนี้พัฒนาขึ้นบนบล็อกเชน MultiversX โดยมีเป้าหมายเพื่อจัดการกับความท้าทายหลักที่บริษัทต่างๆ เผชิญอยู่โดยใช้ข้อมูลเพื่อฝึกโมเดล AI โดยเฉพาะโมเดลที่มีต้นทุนสูงและคุณภาพของข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน “เรามองว่าผู้ให้บริการบล็อคเชนเป็นพันธมิตรทางเทคนิคที่สำคัญ” Simonin กล่าว ถอดรหัส. “การร่วมมือกับ MultiversX ให้ความรู้สึกใกล้ชิดและมีความสำคัญมากกว่าการเป็นหนึ่งในโครงการนับไม่ถ้วนบนแพลตฟอร์มทางเลือก” แบบจำลองของ Ta-Da ยังจัดลำดับความสำคัญความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้โดยอาศัยข้อมูลที่อาสาสมัครสร้างขึ้นเท่านั้น ซึ่งแตกต่างอย่างสิ้นเชิงกับแนวทางปฏิบัติของบริษัทต่างๆ เช่น Meta และ Amazon Meta Platforms ใช้โพสต์สาธารณะจาก Facebook และ Instagram เพื่อฝึกอบรมผู้ช่วยเสมือน Meta AI ในขณะที่ Amazon ใช้ประโยชน์จากการสนทนาของผู้ใช้จริงเพื่อปรับแต่งโมเดล AI ของ Alexa Ta-Da AI มุ่งเป้าไปที่ข้อมูลเสียงที่หลากหลาย เมื่อให้ความสำคัญกับการจดจำเสียง วัตถุประสงค์หลักประการหนึ่งของ Ta-Da ก็คือการรวบรวมการบันทึกเสียงในภาษาต่างๆ มากมาย ซึ่งทั้งหมดนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อปรับแต่งระบบการจดจำเสียงของ AI ด้วย Vivoka นั้น William Simonin ใช้เวลาหลายปีในการสร้างโซลูชันเทคโนโลยีที่รองรับ 42 ภาษา และได้รับการปรับแต่งสำหรับชุดพัฒนาเสียง ซึ่งช่วยให้ธุรกิจในภาคส่วนต่างๆ เช่น หุ่นยนต์และโลจิสติกส์ สามารถฝังไว้ภายในอินเทอร์เฟซคำพูดใดๆ ได้ ปัจจุบันบริษัททำงานร่วมกับลูกค้าทั่วโลกประมาณ 100 ราย และเทคโนโลยีของบริษัทถูกฝังอยู่ในอุปกรณ์มากกว่า 100,000 เครื่องทั่วโลก การทำงานที่กว้างขวางนี้ทำให้เขาสามารถระบุถึงความท้าทายในภาคการรวบรวมข้อมูลเสียงที่เพิ่งเกิดขึ้นได้ ปริมาณข้อมูลจำนวนมหาศาลที่จำเป็นสำหรับการปรับแต่งอาจมีราคาแพงมาก ป้ายราคาสำหรับเสียง 1,000 ชั่วโมงอาจมีราคาสูงถึง 100,000 เหรียญสหรัฐ เป็นเรื่องปกติที่บริษัทที่เน้นเรื่อง AI จะจัดสรรงบประมาณตั้งแต่ 100,000 ถึง 1 ล้านเหรียญสหรัฐต่อปีสำหรับข้อมูลประเภทนี้เท่านั้น นอกจากนี้ ความกังวลมักเกิดขึ้นเกี่ยวกับความถูกต้องและคุณภาพของข้อมูล “ชุดข้อมูลเพียงประมาณ 5-10% เท่านั้นที่ผ่านการตรวจสอบอย่างเข้มงวด” Simonin ตั้งข้อสังเกต โดยดึงความสนใจไปยังความท้าทายต่างๆ เช่น คุณภาพของข้อมูลที่ต่ำลง และการชดเชยที่ไม่เพียงพอสำหรับผู้มีส่วนร่วมอย่างแท้จริง ความท้าทายยังคงอยู่ในการรักษาชุดข้อมูลเสียงที่หลากหลายและกว้างขวาง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพยายามทำความเข้าใจภาษาที่ซับซ้อน “AI ที่ได้รับการฝึกฝนเฉพาะเสียงผู้ชายอาจทำงานได้อย่างยอดเยี่ยมด้วยข้อมูลเฉพาะนั้น อย่างไรก็ตามความแม่นยำอาจลดลงเมื่อผู้หญิงโต้ตอบกับมัน” Simonin อธิบาย ทาดาจะเสนอรางวัลที่สูงกว่าสำหรับเสียงที่หายาก “คุณจะสามารถเข้าถึงงานต่างๆ ได้ โดยแต่ละงานจะให้ค่าตอบแทนที่แตกต่างกัน” ซิโมนินกล่าว ถอดรหัส. “ตัวอย่างเช่น หากคุณพูดภาษาใดภาษาหนึ่งด้วยสำเนียงที่เจาะจง Ta-Da อาจจ่ายเงินเพิ่มสำหรับข้อกำหนดเฉพาะ เช่น คนที่สามารถพูดภาษาคอร์ซิกาด้วยสำเนียงภาษาอังกฤษได้”