三分钟了解 OORT Datahub:引领去中心化数据收集与标注行业
2024-07-26 09:29
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通过区块链技术和加密货币,AI 数据标注在全球范围内变得更安全、更便捷。


来源:OORT


想象一下,一个计算机能够像人类一样学习和适应的世界。它们可以自主决策、识别模式,并不断提升任务效率。这一切都源于人工智能,AI 正在彻底改变各个行业,提高效率、推动创新和发展。


但问题是:AI 并非魔法。它需要大量数据来学习,而原始数据本身并没有太大价值。数据必须经过组织、分类和解释,才能对机器有意义。这个过程被称为 AI 数据标注。


AI 数据标注类似于教机器如何看、听和理解事物。举例来说,如果你想让自动驾驶汽车在遇到行人或红灯时停下来,在 AI 的训练过程中,你需要在用于训练的图片和视频中标注这些对象。这需要手动识别并标记图像和视频中的行人和红灯。通过提供这些注释数据进行 AI 模型训练,汽车才能在现实中学会识别和响应行人和红灯。


图 1. 此图为数据标注示例,行人用蓝色标记,车辆用橙色标记,用于训练 AI 模型进行物体识别。


市场分析


AI 数据标注在医疗、零售、汽车和银行等各个行业中,对创造新产品和服务至关重要。随着需求的增加,行业收入显著提升,未来预期还会继续增长。随着更多公司采用 AI 并开发新的学习方法,数据标注的需求不断上升。


全球数据标注解决方案和服务市场预计将从 2022 年的 116 亿美元增长到 2030 年的 469 亿美元,年均复合增长率(CAGR)预计为 19.5%


图 2. 数据标注市场规模


OORT Datahub 如何革新数据标注行业


图 3. OORT Datahub 的工作原理。


注释:a. OORT Storage:企业级去中心化存储解决方案。
b. Olympus 区块链:OORT 的 Layer-1 区块链,用于记录和验证数据收集和标注过程。



传统的数据标注行业高度依赖人工且缺乏透明度,导致工人报酬极低。利用区块链和加密货币可以显著改善这些问题。通过区块链技术和加密货币,AI 数据标注在全球范围内变得更安全、更便捷。OORT Datahub 开创了这一新方法,称之为去中心化数据标注。图 4 详细比较了 OORT Datahub 和传统数据标注行业。


图 4. OORT Datahub 与传统数据标注产品的比较


全球参与


去中心化的数据标注让世界各地的人都能参与进来,并通过工作赚取加密货币。这种方法打破了传统平台的限制,比如 Toloka 只在特定国家招聘数据采集和标注人员,并且对这些人员的跨境支付困难。类似于个人通过比特币进行无国界的交易,OORT Datahub 贡献者可以在世界任何地方轻松赚取额外收入。


公开透明


区块链增强了 AI 数据标注流程的透明度。从任务完成到支付的每一步都记录并验证在区块链上。这种透明度有效减少了数据标记的错误和争议,增加了 AI 项目与参与数据标注用户之间的信任。在 OORT Datahub 中,OORT 使用其高性能的 Layer-1 区块链——Olympus Protocol——来保障数据预处理流程的透明度。


数据安全


DataHub 上的所有 AI 数据都将存储在 OORT Storage 中。OORT Storage 是 OORT 企业级的去中心化存储解决方案。原始数据和标注数据都会被加密并分片存储在不同位置,确保它们不会被篡改或未经授权访问。相比之下,集中式云平台管理的数据更容易因为漏洞受到黑客攻击。


即时支付


使用加密货币支付加快了支付流程,使跨境支付更快且成本更低。智能合约确保任务的高效分配,并且完成任务后,对贡献者的支付在几分钟内即可完成。相比之下,传统方法既慢又复杂,通常需要数周或数月。更重要的是,OORT Datahub 引入了一种新的奖励机制,Datahub 的参与者将收到 NFT 作为额外奖励。这些 NFT 使持有者拥有分享未来数据销售收入的权利,为用户提供了更高的收入潜力。


社区协作工具开发


OORT DataHub 鼓励社区成员,共同开发 AI 数据收集和标注的小工具。在开发者、数据专家和 AI 项目的参与下,这些小工具会更加高效和实用。


质量控制


采集和标注的数据质量一直是数据标注行业的痛点。低质量的数据将严重影响 AI 的训练效果。OORT DataHub 的特色在于其诚实证明(PoH)共识算法,这是一种有人工参与的半自动化质量控制机制。该算法能够很快验证已提交的数据标签的准确性,而不像传统公司那样依赖手动验证,容易遗漏和造成人为错误。


总之,OORT DataHub 通过简化和加速数据收集与标注过程,提高了效率。借助区块链技术和 去中心化存储服务,还增强了数据预处理的安全性和隐私性,进而鼓励全球用户的参与和贡献。

【免责声明】市场有风险,投资需谨慎。本文不构成投资建议,用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资,责任自负。

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