Pi's Human Infrastructure voor AI: 526 Miljoen Taken Voltooid door een Gedistribueerd Personeelsbestand van 1 Miljoen Mensen

AI ontwikkelt zich snel, maar het moeilijkste deel van het bouwen van betrouwbare systemen is nog steeds diepgeworteld menselijk. Voor bedrijven die modellen verbeteren, inferentiekwaliteit afstemmen of data-labeling en -evaluatie opschalen, blijft menselijke input essentieel.

Het bouwen van sterke modellen is niet alleen een kwestie van meer rekenkracht: AI heeft menselijke input in de loop nodig om outputs te verfijnen, kwaliteit te definiëren, juistheid te verifiëren, ambiguïteit op te lossen en ervoor te zorgen dat systemen daadwerkelijk nuttig zijn voor mensen.

Niet-menselijke versterking en geautomatiseerde trainingsmethoden kunnen krachtig zijn in smalle of goed gedefinieerde omgevingen, en helpen bij het opschalen van optimalisatie en het verbeteren van efficiëntie. Maar ze zijn nog steeds op belangrijke manieren beperkt: ze optimaliseren vaak proxies in plaats van echte menselijke voorkeuren, kunnen kwetsbaar zijn voor reward hacking en worstelen om nuance, legitimiteit, veranderende normen en menselijk oordeel in de echte wereld volledig te vatten.

Daarom blijft menselijke input, ongeacht de vooruitgang in geautomatiseerde methoden, essentieel voor de verfijning van AI.

Praktische uitdagingen van menselijke input in AI

De behoefte aan menselijke input creëert aanzienlijke operationele uitdagingen voor AI-bedrijven.

1. Schaal: AI-bedrijven hebben menselijke input op schaal nodig. Dit wordt nog belangrijker in opkomende gebieden zoals robotica en fysieke AI, waarbij een toekomstige doorbraak kan afhangen van fundamentele modellen die getraind zijn op enorme hoeveelheden door mensen gegenereerde gegevens over fysieke omgevingen en interacties in de echte wereld. Net zoals data op internetschaal een sleutelvoorwaarde was voor de opkomst van grote taalmodellen zoals ChatGPT, kan grootschalige menselijke data over de fysieke wereld een sleutelvoorwaarde zijn voor een vergelijkbare doorbraak in robotica. Echte mensen kunnen helpen dit soort data te verstrekken, ook via digitale of virtuele omgevingen die menselijke acties, beweging, objectinteractie, navigatie en taakvoltooiing in de ruimte vastleggen.
2. Authenticiteit: Menselijke input op schaal is alleen waardevol als deze afkomstig is van echte mensen en voldoet aan een betrouwbare kwaliteitsstandaard. AI-bedrijven hebben manieren nodig om identiteit te verifiëren, bots te elimineren en ervoor te zorgen dat reacties nauwkeurig, betrouwbaar en nuttig zijn. Zonder die bescherming worden human-in-the-loop systemen kwetsbaar voor fraude, invoer van lage kwaliteit en zwakke trainingssignalen.
3. Kosten: Kwalitatieve, authentieke human-in-the-loop systemen zijn duur om te bouwen, te exploiteren en te gebruiken. Bedrijven hebben infrastructuur nodig om taken te hosten, deelnemers aan te trekken, bijdragers te verifiëren, werk te verdelen en grootschalige maar flexibele deelname te ondersteunen, om nog maar te zwijgen van de kosten van de arbeid zelf in fiatvaluta. Op schaal is de operationele last niet alleen de arbeid zelf, maar het platform, de coördinatie, verificatie en betaalsystemen die nodig zijn om die arbeid bruikbaar te maken.

Bewezen op schaal: Pi Network's geverifieerde menselijke werknemersbestand

Pi Network heeft de oplossing al gebouwd: de introductie van het grootschalige, wereldwijd gedistribueerde werknemersbestand van identiteitsverifieerde menselijke deelnemers die al actief zijn binnen het Pi-ecosysteem.

In slechts één voorbeeld van de schaal en capaciteit van dit werknemersbestand hebben meer dan een miljoen geverifieerde personen meer dan 526 miljoen validatietaken op het netwerk voltooid. Deze taken maakten deel uit van Pi's eigen KYC-systeem, en het werk van de KYC-validators werd direct betaald in Pi-tokens. In tegenstelling tot veel andere KYC-tools combineert Pi's KYC op unieke wijze AI-automatisering met de kracht van zijn enorme gedistribueerde menselijke werknemersbestand om nauwkeurige en efficiënte verificatie te realiseren voor meer dan 18 miljoen mensen in meer dan 200 landen en regio's. De meer dan 18 miljoen identiteitsverifieerde mensen kunnen op hun beurt ook verder toetreden tot de marktplaats van een dergelijk werknemersbestand.

Pi's oplossing creëert een nieuwe basis voor AI en digitale platforms die menselijke input nodig hebben die authentiek, actief en klaar is om deel te nemen aan eenvoudige tot middelmatig complexe taken. Omdat bijdragers KYC-geverifieerd zijn, kunnen bedrijven die Pi's gedistribueerde menselijke werknemersbestand gebruiken de blootstelling aan bots, fraude en niet-verifieerbare arbeid verminderen, terwijl ze vanaf het begin voldoen aan belangrijke vertrouwens- en nalevingsvereisten.

De betekenis hiervan gaat verder. Een wereldwijd werknemersbestand brengt ingebouwde lokalisatie mee over talen, regio's en culturele contexten, waardoor het mogelijk wordt relevantere gegevens, oordelen en feedback te genereren voor producten die bedoeld zijn voor gebruik in de echte wereld. En in tegenstelling tot veel alternatieven op de markt zonder een substantieel aantal echte mensen, heeft Pi's netwerk met tientallen miljoenen echte mensen al zijn vermogen bewezen om menselijke input op schaal te leveren, met meer dan een half miljard voltooide taken. Dat betekent dat bedrijven niet alleen toegang krijgen tot arbeid, maar tot meetbare menselijke coördinatie-infrastructuur.

Pi's betalings- en stimuleringsinfrastructuur voor gedistribueerd, wereldwijd menselijk werk

Grootschalige menselijke arbeid is alleen nuttig als deze efficiënt, wereldwijd en op de schaal van miljoenen mensen die honderden miljoenen taken voltooien kan worden betaald. Met compensatie ondersteund in Pi, of in het eigen token van een bedrijf via Pi Launchpad, opent Pi Network's model een nieuwe manier om werk, prikkels en ecosysteemgroei op elkaar af te stemmen. Dit is essentieel omdat traditionele fiatmodellen mogelijk minder geschikt worden voor wereldwijde, flexibele, taakgebaseerde deelname.

Wereldwijde uitbetalingsinfrastructuur

Het betalen van miljoenen mensen over jurisdicties heen in fiat kan grote wrijving veroorzaken bij betalingsverwerking, grensoverschrijdende overdrachten, naleving en de verwerking van zeer kleine uitbetalingen. Pi heeft al het platform, de infrastructuur en het op blockchain gebaseerde distributiesysteem dat kan helpen deze logistieke laag te vereenvoudigen. Bovendien heeft het Pi-werknemersbestand al actieve Pi-wallets, waardoor onboardingwrijving wordt verminderd en de noodzaak om gebruikers kennis te laten maken met een nieuw betaalsysteem wordt geëlimineerd.

Kostenefficiëntie

Betalingen in Pi kunnen een kostenvoordeel bieden ten opzichte van veel op fiat gebaseerde systemen door tussenpersoonkosten, grensoverschrijdende uitbetalingswrijving, bank- en betalingsoperaties en overhead voor kleine betalingen te verminderen. Dit kan gunstig vergelijken met platforms zoals Mechanical Turk, waar aanvragerskosten worden toegevoegd bovenop werknemersbetalingen.

Launchpad-token als bedrijfsmodeltool

Bedrijven kunnen bijdragers ook compenseren in hun eigen token op Pi Mainnet via Pi Launchpad, dat momenteel wordt geïtereerd op Testnet. Dit maakt deel uit van Pi's innovatie rond nieuwe bedrijfsmodellen gericht op het AI-tijdperk en mogelijk gemaakt door blockchain: een token dat niet alleen een betaalinstrument is, maar is ontworpen voor gebruikersacquisitie en producttoepassingsnut, gekoppeld aan echt gebruik. Een Pi Launchpad-token kan kosten voor bedrijven verlagen door beloningen, deelname, gebruikersgroei en ecosysteembetrokkenheid via het token te ondersteunen in plaats van volledig met contant geld te financieren, waardoor de betalingen deel uitmaken van een bredere groeistrategie in plaats van alleen een bedrijfsuitgave.

Het token kan ook fungeren als een tool om voortdurend mensen die werk voltooien en betaald worden te betrekken en met hen te interageren, die mogelijk kunnen omzetten in gebruikers van het bedrijf die de service consumeren waaraan ze bijdragen. Tokens kunnen worden geïntegreerd in het product van het bedrijf zelf als betalingen, kortingen voor aangeboden diensten, toegang, governance of andere deelnamemechanismen. Voor het bedrijf kan het uitgeven van een dergelijk token ook betekenen dat er een ander liquide actief beschikbaar is voor bedrijfsbehoeften op bepaalde momenten. In een breuk met de gangbare benadering van tokens in Web3 positioneert Pi Launchpad tokens als nutshulpmiddelen gekoppeld aan werkende apps en echt gebruik in plaats van speculatieve fondsenwerving.

AI verandert niet alleen hoe we leven en werken, maar vraagt ook om nieuwe bedrijfsmodellen voor bedrijven om te overleven, te groeien en te gedijen.

Verken Pi's menselijke infrastructuur voor uw AI-bedrijf

Geïnteresseerde AI-bedrijven die Pi Network's geverifieerde menselijke input op schaal verkennen, kunnen hier contact opnemen met Pi.