زیرساخت انسانی Pi برای هوش مصنوعی: ۵۲۶ میلیون وظیفه تکمیل‌شده توسط نیروی کار توزیع‌شده ۱ میلیون نفری

هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است، اما سخت‌ترین بخش ساخت سیستم‌های قابل اعتماد همچنان عمیقاً انسانی است. برای شرکت‌هایی که مدل‌ها را بهبود می‌بخشند، کیفیت استنتاج را تنظیم می‌کنند، یا برچسب‌گذاری داده و ارزیابی را مقیاس‌پذیر می‌کنند، ورودی انسانی ضروری باقی می‌ماند.

ساخت مدل‌های قوی تنها یک موضوع محاسباتی بیشتر نیست: هوش مصنوعی به ورودی انسان در حلقه نیاز دارد تا خروجی‌ها را اصلاح کند، کیفیت را تعریف کند، صحت را تأیید کند، ابهام را برطرف کند و اطمینان حاصل کند که سیستم‌ها واقعاً برای مردم مفید هستند.

روش‌های تقویت غیرانسانی و آموزش خودکار می‌توانند در محیط‌های محدود یا کاملاً تعریف‌شده قدرتمند باشند و به مقیاس‌پذیری بهینه‌سازی و بهبود کارایی کمک کنند. اما همچنان به روش‌های مهمی محدود هستند: اغلب به جای ترجیحات واقعی انسانی، شاخص‌های جایگزین را بهینه می‌کنند، می‌توانند در برابر دستکاری پاداش آسیب‌پذیر باشند و در ثبت کامل ظرافت، مشروعیت، هنجارهای در حال تغییر و قضاوت واقعی انسانی با مشکل روبرو می‌شوند.

به همین دلیل است که صرف‌نظر از پیشرفت در روش‌های خودکار، ورودی انسانی برای اصلاح هوش مصنوعی ضروری باقی می‌ماند.

چالش‌های عملی ورودی انسانی در هوش مصنوعی

نیاز به ورودی انسانی چالش‌های عملیاتی قابل توجهی برای شرکت‌های هوش مصنوعی ایجاد می‌کند.

1. مقیاس: شرکت‌های هوش مصنوعی به ورودی انسانی در مقیاس بزرگ نیاز دارند. این موضوع در حوزه‌های نوظهور مانند رباتیک و هوش مصنوعی فیزیکی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند، جایی که یک پیشرفت آینده ممکن است به مدل‌های پایه‌ای بستگی داشته باشد که بر حجم عظیمی از داده‌های تولید شده توسط انسان درباره محیط‌های فیزیکی و تعاملات دنیای واقعی آموزش دیده‌اند. همان‌طور که داده‌های در مقیاس اینترنت شرط کلیدی ظهور مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT بود، داده‌های انسانی در مقیاس بزرگ درباره دنیای فیزیکی ممکن است شرط کلیدی پیشرفت مشابهی در رباتیک باشد. افراد واقعی می‌توانند در ارائه این نوع داده کمک کنند، از جمله از طریق محیط‌های دیجیتال یا فضای مجازی که اقدامات انسانی، حرکت، تعامل با اشیاء، ناوبری و تکمیل وظایف در فضا را ثبت می‌کنند.
2. اصالت: ورودی انسانی در مقیاس بزرگ تنها زمانی ارزشمند است که از افراد واقعی باشد و استانداردهای کیفی قابل اعتماد را برآورده کند. شرکت‌های هوش مصنوعی به روش‌هایی برای تأیید هویت، حذف ربات‌ها و اطمینان از دقیق، قابل اعتماد و مفید بودن پاسخ‌ها نیاز دارند. بدون این حفاظت‌ها، سیستم‌های انسان در حلقه در برابر تقلب، ورودی‌های با کیفیت پایین و سیگنال‌های آموزشی ضعیف آسیب‌پذیر می‌شوند.
3. هزینه: ساخت، راه‌اندازی و استفاده از سیستم‌های با کیفیت و اصیل انسان در حلقه گران است. شرکت‌ها به زیرساخت برای میزبانی وظایف، جذب شرکت‌کنندگان، تأیید مشارکت‌کنندگان، توزیع کار و پشتیبانی از مشارکت گسترده اما منعطف نیاز دارند، بدون در نظر گرفتن هزینه خود نیروی کار به ارز فیات. در مقیاس بزرگ، بار عملیاتی تنها خود نیروی کار نیست، بلکه پلتفرم، هماهنگی، تاییدیه و سیستم‌های پرداخت مورد نیاز برای قابل استفاده کردن آن نیروی کار نیز هست.

اثبات شده در مقیاس بزرگ: نیروی کار انسانی تأیید شده Pi Network

Pi Network قبلاً راه‌حل را ساخته است: معرفی نیروی کار گسترده و توزیع‌شده در سطح جهانی از شرکت‌کنندگان انسانی با هویت تأیید شده که از قبل در اکوسیستم Pi فعال هستند.

تنها در یک مثال از مقیاس و توانایی این نیروی کار، بیش از یک میلیون فرد تأیید شده بیش از ۵۲۶ میلیون وظیفه اعتبارسنجی در شبکه را تکمیل کردند. این وظایف بخشی از سیستم بومی KYC پای بودند و کار اعتبارسنج‌های KYC مستقیماً با توکن‌های Pi پرداخت شد. برخلاف بسیاری از ابزارهای KYC دیگر، KYC پای به طور منحصربه‌فردی اتوماسیون هوش مصنوعی را با قدرت نیروی کار انسانی توزیع‌شده عظیم خود ترکیب می‌کند تا تأییدیه دقیق و کارآمد برای بیش از ۱۸ میلیون نفر در بیش از ۲۰۰ کشور و منطقه را انجام دهد. بیش از ۱۸ میلیون نفر با هویت تأیید شده نیز به نوبه خود ممکن است به بازار چنین نیروی کاری بپیوندند.

راه‌حل پای پایه‌ای جدید برای هوش مصنوعی و پلتفرم‌های دیجیتالی ایجاد می‌کند که به ورودی انسانی اصیل، فعال و آماده مشارکت در وظایف ساده تا با پیچیدگی متوسط نیاز دارند. از آنجایی که مشارکت‌کنندگان تأیید شده با KYC هستند، شرکت‌هایی که از نیروی کار انسانی توزیع‌شده پای استفاده می‌کنند می‌توانند از معرض ربات‌ها، تقلب و نیروی کار غیرقابل تأیید بکاهند و در عین حال از همان ابتدا الزامات مهم اعتماد و انطباق را برآورده کنند.

اهمیت این موضوع فراتر می‌رود. یک نیروی کار جهانی بومی‌سازی ذاتی در زبان‌ها، مناطق و زمینه‌های فرهنگی را به همراه می‌آورد و امکان تولید داده‌های مرتبط‌تر، قضاوت‌ها و بازخورد برای محصولات در نظر گرفته شده برای استفاده در دنیای واقعی را فراهم می‌کند. و برخلاف بسیاری از گزینه‌های موجود در بازار که تعداد قابل توجهی انسان واقعی ندارند، شبکه پای با ده‌ها میلیون انسان واقعی قبلاً توانایی خود را در ارائه ورودی انسانی در مقیاس بزرگ ثابت کرده است و بیش از نیم میلیارد وظیفه را انجام داده است. این به این معناست که شرکت‌ها نه تنها به نیروی کار دسترسی پیدا می‌کنند، بلکه به زیرساخت هماهنگی انسانی قابل اندازه‌گیری نیز دسترسی دارند.

زیرساخت پرداخت و انگیزشی پای برای کار انسانی توزیع‌شده و جهانی

نیروی کار انسانی در مقیاس بزرگ تنها زمانی مفید است که بتوان به طور کارآمد، در سطح جهانی و در مقیاس میلیون‌ها نفر که صدها میلیون وظیفه را تکمیل می‌کنند، پرداخت کرد. با پشتیبانی از جبران خسارت به Pi، یا در توکن خود شرکت از طریق لانچ پد Pi، مدل Pi Network راهی جدید برای همسو کردن کار، انگیزه‌ها و رشد اکوسیستم می‌گشاید. این موضوع ضروری است زیرا مدل‌های سنتی ارز فیات ممکن است برای مشارکت جهانی، انعطاف‌پذیر و مبتنی بر وظیفه کمتر مناسب شوند.

زیرساخت پرداخت جهانی

پرداخت به میلیون‌ها نفر در حوزه‌های قضایی مختلف به ارز فیات می‌تواند اصطکاک عمده‌ای در پردازش پرداخت، انتقالات برون‌مرزی، انطباق و مدیریت پرداخت‌های بسیار کوچک ایجاد کند. پای از قبل پلتفرم، زیرساخت و سیستم توزیع مبتنی بر بلاکچین عمومی را دارد که می‌تواند به ساده‌سازی این لایه لجستیکی کمک کند. علاوه بر این، نیروی کار پای از قبل کیف پول‌های فعال Pi دارند که اصطکاک ورود را کاهش می‌دهد و نیاز به آشنا کردن کاربران با یک سیستم پرداخت جدید را از بین می‌برد.

کارایی هزینه

پرداخت‌ها به Pi ممکن است نسبت به بسیاری از سیستم‌های مبتنی بر ارز فیات با کاهش کارمزدهای واسطه، اصطکاک پرداخت برون‌مرزی، عملیات بانکی و پرداخت، و سربار پرداخت‌های کوچک، مزیت هزینه‌ای ارائه دهند. این ممکن است در مقایسه با پلتفرم‌هایی مانند Mechanical Turk مطلوب‌تر باشد، جایی که کارمزدهای درخواست‌دهنده علاوه بر پرداخت‌های کارگر اضافه می‌شود.

توکن لانچ پد به عنوان ابزار مدل کسب‌وکار

شرکت‌ها همچنین می‌توانند مشارکت‌کنندگان را در توکن خودشان در Pi Mainnet از طریق لانچ پد Pi جبران کنند، که در حال حاضر روی شبکه آزمایشی در حال تکرار است. این بخشی از نوآوری پای در مورد مدل‌های کسب‌وکار جدید مناسب برای عصر هوش مصنوعی و فعال‌شده توسط بلاکچین عمومی است: توکنی که نه تنها یک ابزار پرداخت است، بلکه برای جذب کاربر و کاربرد محصول طراحی شده و به استفاده واقعی گره خورده است. توکن لانچ پد Pi می‌تواند هزینه‌ها را برای شرکت‌ها با امکان پشتیبانی از پاداش‌ها، مشارکت، رشد کاربر و تعامل با اکوسیستم از طریق توکن به جای تأمین مالی کامل از طریق پول نقد کاهش دهد و بدین ترتیب پرداخت‌ها را بخشی از یک استراتژی رشد گسترده‌تر به جای صرفاً هزینه عملیاتی می‌کند.

توکن همچنین می‌تواند به عنوان ابزاری برای تعامل و تعامل مستمر با افرادی که کار انجام می‌دهند و حقوق می‌گیرند و ممکن است به کاربران شرکت تبدیل شوند که از خدماتی که به آن کمک می‌کنند استفاده می‌کنند، عمل کند. توکن‌های کاربردی می‌توانند در خود محصول شرکت به عنوان پرداخت، تخفیف برای خدمات ارائه شده، دسترسی، حاکمیت یا سایر مکانیزم‌های مشارکت ادغام شوند. برای شرکت، انتشار چنین توکنی می‌تواند همچنین به معنای داشتن یک دارایی نقد دیگر در دسترس برای نیازهای تجاری در مواقعی باشد. در تمایز از رویکرد رایج به توکن‌ها در Web3، لانچ پد Pi توکن‌ها را به عنوان توکن‌های کاربردی مرتبط با برنامه‌های کاربردی و استفاده واقعی به جای دارایی‌های جذب سرمایه سوداگرانه قرار می‌دهد.

هوش مصنوعی نه تنها نحوه زندگی و کار ما را تغییر می‌دهد، بلکه مدل‌های کسب‌وکار جدیدی را برای بقا، رشد و شکوفایی شرکت‌ها می‌طلبد.

زیرساخت انسانی پای را برای شرکت هوش مصنوعی خود کاوش کنید

شرکت‌های هوش مصنوعی علاقه‌مند که ورودی انسانی تأیید شده Pi Network را در مقیاس بزرگ بررسی می‌کنند می‌توانند از اینجا با پای تماس بگیرند.