Intensifikasi Persaingan Data dan Tren Menuju Demokratisasi Data

Data adalah landasan dan kekuatan pendorong untuk pelatihan dan peningkatan model AI. Tanpa data yang memadai dan berkualitas tinggi, model AI tidak dapat meningkatkan kinerjanya atau beradaptasi dengan berbagai skenario. Pada saat yang sama, data merupakan sumber daya yang langka dan berharga. Perusahaan yang memiliki akses terhadap sejumlah besar data baru dapat memperoleh keunggulan kompetitif dan daya tawar. Oleh karena itu, berbagai pihak secara aktif mencari dan mengembangkan sumber data baru sekaligus melindungi data mereka dari pelanggaran.

Namun ekosistem data saat ini menghadapi beberapa permasalahan dan tantangan, seperti:

• Monopoli Data: Perusahaan internet besar telah membentuk monopoli data yang signifikan dengan mengumpulkan, menyimpan, menganalisis, dan memanfaatkan data pribadi pengguna, tidak termasuk pesaing dan inovator lain.
• Privasi Data: Data pribadi pengguna diperoleh, disalahgunakan, dibocorkan, atau dijual oleh perusahaan internet besar tanpa izin, sehingga melanggar hak privasi dan otonomi pengguna.
• Kualitas Data: Karena alasan seperti sumber data yang tidak jelas, standar data yang tidak konsisten, dan pemrosesan data yang tidak tepat, masalah kualitas data akan muncul, seperti ketidaklengkapan, inkonsistensi, gangguan, atau bias.
• Kehabisan Data: Ketika model AI menjadi semakin kompleks dan masif, diperlukan lebih banyak data berkualitas tinggi untuk pelatihan dan peningkatan. Namun, sumber data yang ada mungkin tidak memenuhi permintaan ini, sehingga menimbulkan risiko kehabisan data.

Untuk mengatasi masalah dan tantangan ini, industri ini menyarankan beberapa solusi yang mungkin:

• Sintesis Data: Menggunakan teknik seperti Generative Adversarial Networks (GANs), menghasilkan data virtual namun realistis untuk memperluas kumpulan data yang ada.
• Federasi Data: Memanfaatkan teknologi enkripsi, terdistribusi, dan kolaboratif untuk mencapai berbagi dan kolaborasi data lintas institusi, lintas regional, dan lintas domain sekaligus melindungi privasi dan keamanan data.
• Pasar Data: Memanfaatkan teknologi seperti blockchain, kontrak cerdas, dan token untuk memungkinkan transaksi dan sirkulasi data yang terdesentralisasi, transparan, dan adil.

Diantaranya, model pembuatan flywheel data melalui arsitektur terdistribusi Web3 telah menarik perhatian kami. Web3 mengacu pada internet generasi berikutnya yang dibangun di atas teknologi blockchain dan jaringan terdesentralisasi. Web3 memungkinkan pengguna untuk memiliki kendali penuh dan kepemilikan atas data mereka sambil memberikan insentif untuk berbagi dan pertukaran data melalui token. Dengan cara ini, pembuat model AI dapat memperoleh data resmi pengguna melalui platform Web3, dan pengguna dapat menerima imbalan yang sesuai. Model ini mendorong sirkulasi dan inovasi data sekaligus melindungi privasi dan keamanan data.

Cara Membuat Roda Gila Data Terdesentralisasi untuk Model Besar

Untuk memanfaatkan arsitektur terdistribusi Web3 guna menciptakan roda gila data model besar yang terdesentralisasi, kita perlu mempertimbangkan aspek-aspek berikut:

Tetapkan Strategi dan Tujuan Data

Sebelum mulai mengumpulkan dan menggunakan data, diperlukan visi yang jelas, memperjelas apa yang ingin dicapai melalui data dan bagaimana hal tersebut selaras dengan tujuan bisnis. Penting juga untuk mengidentifikasi pemangku kepentingan utama, metrik, dan hasil yang memandu proyek data. Misalnya, dalam platform e-commerce AI yang dibangun di infrastruktur Web3, penting untuk membuat data berdasarkan kebutuhan pengguna, menggunakan data sisi konsumen untuk membuat database vektor permintaan. Ketika sisi produksi berinteraksi dengan database konsumen, pembayaran Token yang sesuai harus dilakukan sesuai dengan kontrak pintar.

Kumpulkan dan Simpan Data dari Berbagai Sumber

Untuk membuat kumpulan data yang komprehensif dan beragam, data harus dikumpulkan dan disimpan dari berbagai sumber, seperti web scraping, interaksi pengguna, sensor, dll. Platform cloud yang andal dan terukur, seperti Amazon Web Services, harus digunakan untuk penyimpanan dan pengelolaan data yang aman dan efisien. Pengumpulan data harus dilakukan melalui berbagai database vektor vertikal melalui akuisisi kontrak.

Transformasi dan Perkaya Data

Agar data sesuai untuk tujuan pembelajaran mesin, data tersebut harus menjalani prapemrosesan, pembersihan, pelabelan, penyempurnaan, dan pengorganisasian. Pelabelan data dan alat rekayasa, seperti Labelbox atau AtScale, harus digunakan untuk mengotomatisasi dan mengoptimalkan proses ini.

Bangun dan Latih Model Besar

Memanfaatkan data untuk membangun dan melatih model pembelajaran mesin skala besar yang dapat memberikan keluaran yang akurat dan andal. Model dasar seperti ChatGPT atau PaLM dapat digunakan sebagai titik awal untuk membuat model kustom, atau kerangka kerja seperti PyTorch atau TensorFlow dapat digunakan untuk mengimplementasikan dan melatih model.

Menyebarkan dan Mengelola Model Besar dalam Produksi

Untuk memberikan keluaran model kepada pengguna dan pelanggan, model perlu diterapkan dan dikelola di lingkungan produksi. Platform dan alat seperti MLCommons atau TensorBoard harus digunakan untuk memastikan performa, keamanan, dan skalabilitas model.

Integrasikan Model Besar ke dalam Produk dan Layanan

Untuk memberikan nilai kepada pengguna dan pelanggan, model besar harus diintegrasikan ke dalam produk dan layanan yang memecahkan masalah atau memenuhi kebutuhan mereka. API dan perpustakaan seperti OpenAI Playground atau Hugging Face Transformers dapat digunakan untuk mengakses dan memanfaatkan model besar untuk berbagai tugas.

Kumpulkan dan Analisis Umpan Balik tentang Keluaran Model Besar dari Pengguna dan Pelanggan

Untuk meningkatkan model besar berdasarkan masukan dari pengguna dan pelanggan, penilaian, komentar, opini, klik, pembelian, dll., harus dikumpulkan dan dianalisis. Alat analisis dan survei seperti Google Analytics atau Google Formulir dapat digunakan untuk melacak dan mengukur perilaku dan opini mereka.

Tahapan Penting dari Roda Gila Data

Berdasarkan aspek-aspek yang disebutkan di atas, mari kita jelajahi lebih detail cara memanfaatkan data flywheel dalam aplikasi model besar yang dibangun di infrastruktur terpadu Web3 untuk nilai data pribadi dan publik. Data flywheel jenis ini perlu mempertimbangkan tahapan penting berikut ini:

Akuisisi Data: Data diperoleh dari titik ke titik melalui portal aplikasi AI dan pengguna diberi insentif dengan Token. Ini berarti bahwa pengguna dapat memperoleh keuntungan dengan membagikan data mereka, dibandingkan dieksploitasi dan dikendalikan oleh perusahaan besar seperti di Web 2.0. Metode akuisisi data yang mungkin termasuk web scraping, interaksi pengguna, sensor, dll. Data ini dapat diverifikasi, diotorisasi, dan diberi penghargaan melalui kontrak pintar di platform Web3, sehingga melindungi hak data dan privasi pengguna.

Transformasi Data: Data diberi label vektor dan sistem kuantifikasi data dibuat. Token dibayar untuk tautan titik-ke-titik dari data unit terdistribusi, dan data diberi harga melalui kontrak pintar selama pelabelan. Artinya, data dapat diproses sebelumnya, dibersihkan, diberi label, disempurnakan, dan diatur agar sesuai dengan tujuan pembelajaran mesin. Proses-proses ini dapat distandarisasi, dikoordinasikan, dan diberi insentif melalui kontrak pintar pada platform Web3, sehingga meningkatkan kualitas dan efisiensi data.

Pengembangan Model: Melatih model besar vertikal dengan data database vektor dalam domain tersegmentasi. Hal ini menyiratkan penggunaan data untuk membangun dan melatih model pembelajaran mesin skala besar yang memberikan keluaran yang akurat dan andal. Model ini dapat dirancang, dioptimalkan, dan dievaluasi melalui kontrak pintar di platform Web3, sehingga meningkatkan kinerja dan kemampuan beradaptasinya.

Model dan Konsumsi Data: Keduanya diberi harga melalui kontrak pintar, dan setiap pengguna API harus membayar melalui kontrak pintar untuk menggunakan model dan data. Artinya model dan data dapat diintegrasikan ke dalam produk dan layanan, memberikan nilai kepada pengguna dan pelanggan, seperti pemahaman bahasa alami, visi komputer, sistem rekomendasi, dll. Produk dan layanan ini dapat diperdagangkan, didistribusikan, dan diberi imbalan melalui kontrak pintar di platform Web3, sehingga memungkinkan sirkulasi data dan inovasi.

Umpan Balik Model dan Data: Cara mengumpulkan dan menganalisis umpan balik pengguna dan pelanggan tentang keluaran model dan data. Ini berarti meningkatkan model dan data berdasarkan penilaian pengguna dan pelanggan, komentar, opini, klik, pembelian, dll. Umpan balik ini dapat dikumpulkan, dianalisis, dan dihargai melalui kontrak pintar di platform Web3, sehingga mencapai optimalisasi model dan data secara berkelanjutan.

Tujuan Roda Gila Data Terdesentralisasi

Tujuan dari roda gila data model besar yang terdesentralisasi tidak hanya untuk melatih model-model besar tetapi juga untuk mencapai intelijen bisnis. Data yang diperbarui secara real-time digunakan tidak hanya untuk pelatihan model besar guna memanfaatkan nilai publiknya tetapi juga untuk mewujudkan nilai pribadi pengguna melalui sistem transmisi data point-to-point. Hal ini bertujuan untuk menjembatani kesenjangan antara data konsumen dan data produksi, membangun sistem rantai industri yang menghubungkan sisi pasokan dengan sisi permintaan, membentuk masyarakat bisnis yang benar-benar terdesentralisasi, dan mewujudkan demokratisasi data, otonomi, dan penciptaan nilai.

Untuk mencapai tujuan tersebut, kita dapat melaksanakannya dengan cara sebagai berikut:

Roda gila data dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas pelatihan model besar. Dengan menggunakan arsitektur terdistribusi Web3, pengguna dapat memiliki kendali penuh dan kepemilikan atas data mereka, sekaligus berbagi dan bertukar data melalui mekanisme insentif Token. Dengan demikian, pembuat model AI dapat memperoleh data resmi dari pengguna melalui platform Web3, dan pengguna dapat menerima imbalan yang sesuai. Model ini dapat mendorong sirkulasi dan inovasi data sekaligus melindungi privasi dan keamanan data. Data ini dapat digunakan untuk membangun dan melatih model pembelajaran mesin skala besar yang memberikan keluaran yang akurat dan andal, seperti pemahaman bahasa alami, visi komputer, sistem rekomendasi, dll.

Data flywheel dapat menjembatani data konsumen dengan data produksi. Dengan menggunakan kontrak pintar untuk penetapan harga, setiap pengguna API harus membayar melalui kontrak pintar untuk menggunakan model dan data. Ini berarti model dan data dapat diintegrasikan ke dalam produk dan layanan, sehingga memberikan nilai bagi pengguna dan pelanggan. Produk dan layanan ini dapat diperdagangkan, didistribusikan, dan diberi imbalan melalui kontrak pintar di platform Web3, sehingga memungkinkan sirkulasi data dan inovasi. Dengan cara ini, data konsumen dapat membuat database vektor konsumen, dan ketika sisi produksi berinteraksi dengan database konsumen, pembayaran Token diperlukan sesuai dengan kontrak pintar. Cara ini dapat membentuk sistem rantai industri yang menghubungkan sisi penawaran dan permintaan, sehingga meningkatkan efisiensi dan efektivitas bisnis.

Roda gila data dapat membentuk masyarakat bisnis yang benar-benar terdesentralisasi. Dengan menggunakan roda gila data dari aplikasi model besar yang dibangun di atas infrastruktur nilai data pribadi dan publik terpadu Web3, kolaborasi dan saling menguntungkan antara pengguna, pemasok, dan platform dapat dicapai. Undang-undang perlindungan data yang akan datang sulit diterapkan di lingkungan Web2.0 dan tidak dapat sepenuhnya melindungi data pengguna dan anti-monopoli data dari sudut pandang teknis. Sebaliknya, dalam lingkungan teknis struktur roda gila data model besar yang terdistribusi, pengguna dapat memperoleh keuntungan dengan membagikan data mereka, alih-alih dieksploitasi dan dikendalikan oleh perusahaan besar seperti di Web 2.0. Pengembang dapat membangun dan melatih model besar berperforma tinggi menggunakan data resmi pengguna dan mengintegrasikannya ke dalam produk dan layanan. Platform dapat mendorong inovasi data dan model dengan menyediakan mekanisme perdagangan dan sirkulasi yang aman, transparan, dan adil. Metode ini dapat mencapai demokratisasi data, otonomi, dan penciptaan nilai.

Kesimpulan

Membangun roda gila data model besar yang terdesentralisasi melalui arsitektur terdistribusi Web3 adalah solusi menjanjikan yang dapat mengatasi beberapa masalah dan tantangan yang ada dalam ekosistem data saat ini dan mendorong sirkulasi dan inovasi data. Untuk mencapai tujuan ini, kita perlu mempertimbangkan berbagai aspek, mulai dari menetapkan strategi dan tujuan data hingga mengumpulkan dan menganalisis masukan pengguna, sekaligus menghindari beberapa kendala umum. Kita juga perlu mempertimbangkan bagaimana menggunakan data flywheel dari aplikasi model besar yang dibangun di atas infrastruktur nilai data pribadi dan publik terpadu Web3, sehingga mencapai kolaborasi dan saling menguntungkan antara pengguna, pemasok, dan platform. Semoga artikel ini dapat memberi Anda beberapa informasi dan wawasan yang bermanfaat.

Penafian:

1. Artikel ini dicetak ulang dari [FlerkenS]. Semua hak cipta milik penulis asli [大噬元兽]. Jika ada keberatan terhadap cetak ulang ini, silakan menghubungi tim Gate Learn , dan mereka akan segera menanganinya.
2. Penafian Tanggung Jawab: Pandangan dan pendapat yang diungkapkan dalam artikel ini adalah sepenuhnya milik penulis dan bukan merupakan nasihat investasi apa pun.
3. Terjemahan artikel ke bahasa lain dilakukan oleh tim Gate Learn. Kecuali disebutkan, dilarang menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel terjemahan.