هوش مصنوعی Alaya: چگونه این پلتفرم پیشرفته داده هوش مصنوعی و فناوری‌های هوش مصنوعی با توکن حاکمیتی AGT ارتباط برقرار می‌کنند

اکثر شرکت‌های هوش مصنوعی به همین بن‌بست برخورد می‌کنند. آن‌ها برای آموزش مدل‌های خود به حجم عظیمی از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده نیاز دارند، اما دریافت این داده‌ها هزینه زیادی دارد، زمان زیادی می‌برد و اغلب پرچم‌های قرمز اخلاقی را به صدا در می‌آورد. Alaya AI سعی می‌کند با تبدیل برچسب‌گذاری داده‌ها به یک بازی، این مشکل را حل کند. افراد عادی در سراسر جهان در ازای دریافت توکن‌های رمزنگاری‌شده، تصاویر را برچسب‌گذاری می‌کنند، صدا ضبط می‌کنند و متن را علامت‌گذاری می‌کنند. کل این فرآیند بر اساس فناوری بلاکچین اجرا می‌شود، بنابراین هر معامله داده ثبت، بررسی و در دسترس عموم قرار می‌گیرد. برخلاف اکثر پروژه‌های هوش مصنوعی و بلاکچین که فقط یک توکن را به یک سرویس موجود متصل می‌کنند، Alaya AI سعی می‌کند لایه ارز دیجیتال را به کار واقعی وادار کند: پرداخت به برچسب‌گذاران، ردیابی یکپارچگی داده‌ها و دادن حق اظهار نظر به کارکنان در مورد نحوه اجرای پلتفرم.

اینکه آیا این رویکرد واقعاً در مقیاس بزرگ کار می‌کند یا خیر، ارزش بررسی دارد. با بیش از ۳.۶ میلیون کاربر ثبت‌شده، ۳۰۵۰۰۰ تراکنش روزانه روی زنجیره و یک اقتصاد دو توکنی ساخته‌شده بر اساس Polygon و Arbitrum، Alaya AI از زمان راه‌اندازی در سال ۲۰۲۳ به سرعت رشد کرده است. اما رشد به تنهایی تمام ماجرا را بیان نمی‌کند. بنابراین این پلتفرم واقعاً چه کاری انجام می‌دهد، سیستم توکن آن چگونه کار می‌کند و نقاط قوت و ضعف واقعی در کجا نهفته است؟

نحوه کار هوش مصنوعی Alaya و چه چیزی این پلتفرم داده هوش مصنوعی را متفاوت می‌کند؟

Alaya AI یک پلتفرم جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها است که بدون مالک مرکزی اداره می‌شود. آن را به عنوان یک تابلوی اعلانات شغلی در نظر بگیرید که شرکت‌های هوش مصنوعی وظایف مربوط به داده‌ها را در آن منتشر می‌کنند و افراد در سراسر جهان کار را انجام می‌دهند. چیزی که آن را از سرویس‌هایی مانند Scale AI یا Labelbox متمایز می‌کند این است که Alaya از بلاکچین برای مدیریت پرداخت‌ها، بررسی کیفیت داده‌ها، محافظت از امنیت داده‌ها و اجازه دادن به کارگران برای مالکیت خروجی خود استفاده می‌کند.

این پلتفرم بر روی چند لایه کلیدی کار می‌کند:

شبکه‌ای که در گره‌های زیادی پخش شده است، هر تراکنش داده را در بلاکچینی که با اتریوم کار می‌کند، ثبت می‌کند. وقتی کسی دسته‌ای از تصاویر را برچسب‌گذاری می‌کند یا صوتی را تایپ می‌کند، آن کار ثبت می‌شود و قابل تغییر نیست. این یک رد کاغذی ایجاد می‌کند که شرکت‌های هوش مصنوعی می‌توانند قبل از خرید داده‌ها آن را بررسی کنند.

هوش جمعی لایه دوم را تشکیل می‌دهد. آلایا به جای اعتماد به یک نفر برای برچسب‌گذاری داده‌ها، از چندین نفر در مورد یک کار واحد نظر می‌گیرد. اگر سه نفر یک تصویر را برچسب‌گذاری کنند و دو نفر موافق باشند در حالی که یکی موافق نباشد، اکثریت برنده می‌شوند. این بررسی مبتنی بر جمعیت، داده‌ها را بدون نیاز به بررسی پرهزینه متخصصان روی هر مورد، دقیق‌تر می‌کند.

لایه سوم، بازی‌سازی است. مشارکت‌کنندگان برای انجام وظایف، توکن، نشان و NFT دریافت می‌کنند. این فقط یک تزئین نیست. ساختار پاداش به گونه‌ای طراحی شده است که افراد را به اندازه کافی درگیر نگه دارد تا یک نیروی کار قابل اعتماد ایجاد شود. پلتفرم‌هایی که به فریلنسرهای یک‌باره متکی هستند، اغلب با مشکل ثبات مواجه هستند. آلایا سعی می‌کند با ایجاد حس یک بازی موبایلی به جای یک کار صفحه گسترده، این مشکل را حل کند.

رمزگذاری بدون دانش (Zero-knowledge encryption) از حریم خصوصی محافظت می‌کند. اطلاعات شخصی شما حتی در حین پردازش داده‌ها پنهان می‌ماند. برای حوزه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، که سوابق بیمار تحت قوانین سختگیرانه‌ای مانند HIPAA و GDPR قرار می‌گیرد، این یک ویژگی فناوری واقعی است، نه فقط یک شعار تبلیغاتی.

ویژگی‌های هوش مصنوعی Alaya و ابزارهای هوش مصنوعی که آن را از سایر پلتفرم‌های هوش مصنوعی متمایز می‌کند

هیچ ویژگی واحدی در هوش مصنوعی Alaya منحصر به فرد نیست. با این حال، این ترکیب به اندازه کافی غیرمعمول است که ارزش بررسی دقیق را داشته باشد.

این پلتفرم با متن، تصاویر، ویدیو و صدا کار می‌کند. اکثر سرویس‌های برچسب‌گذاری روی یک یا دو نوع داده تمرکز دارند. Alaya هر چهار نوع را مدیریت می‌کند، که آن را برای پروژه‌های بینایی، وظایف زبانی و آموزش صدا به طور همزمان مفید می‌کند. برای تیم‌های علوم داده که به مجموعه داده‌های چندوجهی نیاز دارند، این امر دردسر کنار هم قرار دادن داده‌ها از سه فروشنده مختلف را از بین می‌برد.

NFT های موجود در Alaya فراتر از نشان‌هایی هستند که شما جمع‌آوری می‌کنید. آنها مخفف مالکیت داده‌ها هستند. وقتی یک مجموعه داده اضافه می‌کنید، یک NFT دریافت می‌کنید که کار شما را اثبات می‌کند و به شما حق اظهار نظر در مورد نحوه استفاده از آن داده‌ها را می‌دهد. این یک نگاه جدید به حقوق داده‌ها است، اگرچه هنوز مشخص نیست که آیا مالکیت مبتنی بر NFT در خارج از جمعیت Web3 رواج پیدا خواهد کرد یا خیر.

POLIS، سازمان خودگردان غیرمتمرکز (DAO) این پروژه است. دارندگان توکن از آن برای رأی دادن در مورد قوانین پلتفرم، به‌روزرسانی ویژگی‌ها و نحوه تقسیم پول استفاده می‌کنند. هدف این است که آنچه برای یک نفر خوب است با آنچه برای کل پروژه خوب است، هماهنگ باشد. با این اوصاف، رأی‌گیری DAO در حوزه کریپتو سابقه‌ی ضعیفی دارد. بسیاری از DAOها شاهد مشارکت کم و چند کیف پول بزرگ هستند که حرف آخر را می‌زنند.

مجموعه ابزار برچسب‌گذاری خودکار در اواخر سال ۲۰۲۴ به همراه پلتفرم داده‌های باز (Open Data Platform) عرضه شد. این ابزار از یادگیری ماشینی برای پیش‌برچسب‌گذاری داده‌ها استفاده می‌کند و سپس بازرسان انسانی نتایج را بررسی می‌کنند. کاربران از کاهش ۳۰ درصدی زمان انجام کار خبر می‌دهند و هزینه‌ها برای شرکت‌های هوش مصنوعی کاهش می‌یابد، زیرا دیگر نیازی به پرداخت دستی هزینه هر برچسب ندارند.

تقسیم‌بندی پویای داده‌های بصری، اشیاء را در فیدهای ویدیویی پیچیده، به صورت بلادرنگ ردیابی می‌کند. پروژه‌های خودروهای خودران به ردیابی فریم به فریم اشیاء نیاز دارند. تیم‌های پزشکی به نقشه‌های دقیق بافت نیاز دارند. این ویژگی مشتریان بزرگی را هدف قرار می‌دهد که سیستم‌های هوش مصنوعی آنها توانایی مدیریت داده‌های نامرتب را ندارند.

چگونه هوش مصنوعی Alaya کیفیت داده‌ها را از طریق بازی‌وارسازی و فناوری بلاکچین تضمین می‌کند

داده‌های بد پرهزینه‌ترین مشکل در هوش مصنوعی هستند. آموزش یک مدل با برچسب‌های اشتباه، پاسخ‌های اشتباه ارائه می‌دهد، مهم نیست که کد چقدر پیچیده باشد. طبق گفته Precedence Research، بازار برچسب‌گذاری داده‌های هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ به ۲.۳ میلیارد دلار رسید و باید تا سال ۲۰۳۵ به ۱۸.۲۳ میلیارد دلار برسد. این پول زیادی است که صرف درست کردن برچسب‌ها می‌شود. Alaya AI با چندین لایه کنترل کیفیت که همزمان کار می‌کنند، این مشکل را برطرف می‌کند.

اول از همه: بررسی انسانی. بعد از اینکه ماشین‌ها داده‌ها را از قبل برچسب‌گذاری کردند، افراد نتایج را برای یافتن اشتباهات بررسی می‌کنند. هر سرویس برچسب‌گذاری این کار را انجام می‌دهد. چیزی که آلایا اضافه می‌کند، امتیاز اثبات کیفیت است که میزان دقت هر کارگر را در طول زمان پیگیری می‌کند. امتیاز بالا، وظایف بیشتر و حقوق بهتری دریافت می‌کنید. امتیاز پایین، و پلتفرم تا زمانی که خودتان را وفق دهید، شغل‌های کمتری به شما می‌دهد.

سیستم نشان و پاداش فقط برای سرگرمی نیست. این سیستم یک حلقه ایجاد می‌کند: کار خوب انجام بده، نشان‌های بیشتری بگیر، انگیزه‌ات را حفظ کن. وظایف را با عجله انجام بده و کارهای بی‌ارزش انجام بده، کمتر پول دربیار. با گذشت زمان، این سیستم کارگران بی‌دقت را حذف می‌کند و گروهی از افراد را می‌سازد که واقعاً به درست انجام دادن برچسب‌ها اهمیت می‌دهند.

بلاکچین کل خط لوله را باز نگه می‌دارد. هر اقدام برچسب‌گذاری ثبت می‌شود، بنابراین اگر یک شرکت هوش مصنوعی ماه‌ها پس از خرید یک مجموعه داده، مشکلی در آن پیدا کند، می‌تواند دقیقاً کارمند و وظیفه‌ای را که باعث ایجاد مشکل شده است، ردیابی کند. سعی کنید این کار را روی پلتفرمی بدون دفتر کل عمومی انجام دهید.

علاوه بر همه اینها، الگوریتم‌های هوش مصنوعی به صورت شبانه‌روزی در پس‌زمینه بررسی‌های کیفی را انجام می‌دهند. آنها الگوهای عجیب و غریب را علامت‌گذاری می‌کنند، مانند کارگری که در ۱۵٪ تصاویر، گربه‌ها را "سگ" خطاب می‌کند، در حالی که میانگین نرخ خطا ۲٪ است. کار علامت‌گذاری شده قبل از رسیدن به مجموعه داده‌های نهایی، برای بررسی مجدد بازگردانده می‌شود.

سیستم توکن دوگانه: چگونه مشوق‌های توکن ALA و توکن حاکمیتی AGT به پلتفرم قدرت می‌دهند

پلتفرم هوش مصنوعی Alaya از دو توکن استفاده می‌کند و هر کدام کار متفاوتی انجام می‌دهند. این تقسیم‌بندی عمدی است. در اکثر پروژه‌های کریپتو، وقتی معامله‌گران روی توکن‌های کاربردی سرمایه‌گذاری می‌کنند، پلتفرمی که به آن وابسته است را به هم می‌ریزد. Alaya سعی می‌کند از این دام فرار کند.

توکن ALA نیروی محرکه اصلی است. مشارکت‌کنندگان با انجام وظایف برچسب‌گذاری داده‌ها، رسیدن به نقاط عطف و شرکت در آزمون‌ها از طریق برنامه چالش مسابقه Alaya، ALA کسب می‌کنند. از ALA می‌توان برای ارتقاء NFTها، شرکت در رویدادهای ویژه و دسترسی به ویژگی‌های ممتاز در پلتفرم استفاده کرد. کل موجودی توکن‌های ALA، ۱۰۰ میلیون است که در شبکه Polygon ادغام شده‌اند.

AGT توکن حاکمیتی است. کل عرضه آن ۵ میلیارد است. دارندگان از طریق POLIS DAO در مورد گزینه‌های پلتفرم رأی می‌دهند: سطح کارمزد، اولویت‌های ویژگی، محل خرج شدن پول. شما همچنین برای ارتقاء NFTهای ممتاز و ارائه پیشنهادات به AGT نیاز دارید. این پروژه با نگه داشتن پاداش‌های اقتصادی (ALA) و قدرت رأی (AGT) در توکن‌های جداگانه، سعی می‌کند از خراب شدن عملیات روزانه توسط سفته‌بازی جلوگیری کند.

سرمایه‌گذاری مدل، کار را فراتر می‌برد. پروژه‌های هوش مصنوعی، AGT را در استخرهای سرمایه‌گذاری قفل می‌کنند تا کارگرانی را که داده‌ها را برای یک مدل هوش مصنوعی خاص ارائه می‌دهند، جذب کنند. داده‌های خوب، مدل را بهتر می‌کند و این باعث می‌شود توکن‌های سرمایه‌گذاری شده ارزشمندتر شوند. این یک ارتباط مستقیم مالی بین کیفیت داده‌ها و خروجی هوش مصنوعی است. پروژه‌ها همچنین می‌توانند استخرهای پاداش سفارشی راه‌اندازی کنند و برای درخواست‌های داده ویژه، به کارگران توکن‌های خودشان را پرداخت کنند.

قیمت AGT امروز داستان سختی را روایت می‌کند. طبق CoinGecko، این قیمت در ماه مه ۲۰۲۵ به ۰.۰۳۷۵ دلار رسید، سپس با ۸۳ درصد کاهش به حدود ۰.۰۰۴۴ دلار در اوایل ۲۰۲۶ رسید. ارزش بازار نزدیک به ۸.۱۳ میلیون دلار است که ۱.۸۷ میلیارد AGT از ۵ میلیارد کل آن در بازار موجود است. حجم معاملات روزانه حدود ۱۱۵۰۰۰ دلار است که ناچیز است. برای کارگران در مکان‌هایی که چند دلار در روز برایشان مهم است، پاداش توکن هنوز هم می‌تواند منطقی باشد. برای سرمایه‌گذاران بزرگ، این بازار بسیار کوچک و بسیار متزلزل است که نمی‌توان آن را جدی گرفت.

نحوه استفاده از هوش مصنوعی Alaya: راهنمای گام به گام برای دسترسی به مجموعه داده‌ها و کسب توکن

شروع کار ساده است. عمق کار بعداً مشخص می‌شود.

ابتدا، با استفاده از یک آدرس ایمیل، یک حساب کاربری در وب‌سایت Alaya AI ایجاد کنید و مراحل تأیید را تکمیل کنید. برنامه تلفن همراه برای کاربرانی که ترجیح می‌دهند با تلفن‌های خود کار کنند، به‌ویژه از طریق برنامه Alaya Quiz Challenge، در Google Play در دسترس است.

پس از ورود به سیستم، داشبورد وظایف موجود، موجودی توکن شما، آمار انجمن و دسترسی به بازار را نشان می‌دهد. قبل از پرداختن به وظایف، اینجا را ببینید. رابط کاربری، به خصوص در مورد سیستم پیشنهاد قیمت و بازار NFT، کمی یادگیری دارد.

ورود داده‌ها جایی است که شما شروع به کسب درآمد می‌کنید. از نوار ابزار پایین صفحه برای برچسب‌گذاری تصاویر، ضبط صدا یا حاشیه‌نویسی متن استفاده کنید. هر کار تکمیل‌شده، توکن‌های ALA کسب می‌کند. این مقدار به پیچیدگی کار و امتیاز اثبات کیفیت شما بستگی دارد. کاربران جدید با کارهای ساده‌تر شروع می‌کنند و با بهبود امتیاز دقتشان، کارهای پیچیده‌تر (و پردرآمدتر) را باز می‌کنند.

شرکت‌های هوش مصنوعی که می‌خواهند به جای برچسب‌گذاری، داده‌ها را خریداری کنند، می‌توانند از سیستم درخواست داده (RFD) استفاده کنند. آنچه را که نیاز دارید ارسال کنید: نوع داده، مقدار آن، قوانین برچسب‌گذاری و بودجه. کارگران برای کار پیشنهاد قیمت می‌دهند. قراردادهای هوشمند معامله را اجرا می‌کنند و با انجام هر مرحله، پرداخت‌ها انجام می‌شود.

بازار NFT امکان خرید و فروش NFT های مرتبط با داده را فراهم می‌کند. برخی از وظایف نیاز به نگهداری NFT های خاص برای مشارکت دارند که یک لایه تعامل اضافی ایجاد می‌کند، اما همچنین مانعی برای کاربران جدیدی که نمی‌خواهند با مکانیک NFT سر و کار داشته باشند، ایجاد می‌کند.

اگر بخواهید، رأی‌گیری DAO وجود دارد. می‌توانید به پیشنهادات رأی دهید و ایده‌های خود را مطرح کنید. در واقعیت، مشارکت DAO در حوزه کریپتو در کل پایین است. کمتر از ۱۰٪ از دارندگان توکن در بیشتر پروژه‌ها رأی می‌دهند و احتمالاً آلایا نیز از این قاعده مستثنی نیست.

قیمت‌گذاری بستگی به این دارد که شما چه کسی هستید. برچسب‌گذارها به صورت رایگان وارد می‌شوند. شرکت‌های هوش مصنوعی از طریق توکن‌ها یا معاملات سفارشی پرداخت می‌کنند. چهار سطح وجود دارد: پایه (رایگان، محدود)، استاندارد، حرفه‌ای (با نشان‌های تحلیلی و NFT) و سازمانی (API سفارشی، توکن‌های انبوه).

کاربردهای هوش مصنوعی در دنیای واقعی: جایی که از داده‌های آموزشی هوش مصنوعی Alaya استفاده می‌شود

برچسب‌هایی که کارکنان آلایا ایجاد می‌کنند، در مدل‌های واقعی هوش مصنوعی قرار می‌گیرند. هر فیلد نیازهای خاص خود را برای نوع داده، دقت و حجم دارد.

مراقبت‌های بهداشتی تمرکز زیادی روی هوش مصنوعی Alaya دارد. آزمایشگاه‌های ALAYA ابزارهایی می‌سازند که به پزشکان کمک می‌کنند تا تصمیمات بهتری بگیرند، از پشتیبانی مراقبت در منزل گرفته تا سوابق بیمار. اگر عکس قفسه سینه را اشتباه برچسب‌گذاری کنید، ممکن است بیمار درمان اشتباهی دریافت کند. دقت نمی‌تواند از بین برود. رمزگذاری بدون دانش در اینجا اهمیت دارد زیرا داده‌های پزشکی در اکثر کشورها قوانین سختگیرانه‌ای دارند.

فروشگاه‌های آنلاین از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده‌ی Alaya برای ارائه‌ی نکات مربوط به محصول، مرتب‌سازی اقلام و اجرای جستجوی بصری استفاده می‌کنند. شما برای پیدا کردن یک ژاکت مشابه، عکسی را آپلود می‌کنید؟ هوش مصنوعی پشت این کار، بر اساس میلیون‌ها عکس از محصولات برچسب‌گذاری‌شده آموزش دیده است. Alaya می‌تواند تصاویر محصول را با متن و نظرات در یک مجموعه آموزشی ترکیب کند که به هوش مصنوعی کمک می‌کند سریع‌تر یاد بگیرد.

بانک‌ها و شرکت‌های فین‌تک از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده برای شناسایی کلاهبرداری، امتیازدهی ریسک و پیش‌بینی روندها استفاده می‌کنند. آن‌ها برای آموزش مدل‌هایی که فعالیت‌های مشکوک را شناسایی می‌کنند، به سوابق تراکنش‌های برچسب‌گذاری‌شده نیاز دارند. ردپای بلاکچین در آلایا، یک لایه اثبات اضافی برای حسابرسی‌های انطباق به آن‌ها می‌دهد.

خودروهای خودران به هر فریم ویدیویی برچسب‌گذاری شده نیاز دارند که یکی از گران‌ترین کارهای داده‌ای موجود است. بخش‌بندی پویای داده‌های بصری آلایا این بازار را هدف قرار داده است، اما در مقابل Scale AI قرار می‌گیرد که کل خط تولید خود را حول خودروهای خودران ساخته است.

کارخانه‌ها هوش مصنوعی را آموزش می‌دهند تا قطعات خراب را روی خط تولید تشخیص دهد. این یعنی هزاران تصویر که نشان می‌دهند یک کالای خوب چه شکلی است و یک کالای خراب چه شکلی است، همه با دست برچسب‌گذاری شده‌اند. سیستم بازی‌مانند آلایا می‌تواند این کار خسته‌کننده را بهتر از روش قدیمی استخدام کارگران موقت برای یک مسابقه سرعت انجام دهد.

پلتفرم داده باز و نقشه راه آینده Alaya AI

در نوامبر ۲۰۲۴، آلایا پلتفرم داده باز (ODP) خود را راه‌اندازی کرد. این اقدام، توسعه هوش مصنوعی در این پروژه را فراتر از برچسب‌گذاری صرف داده‌ها به زیرساخت داده‌های هوش مصنوعی گسترده‌تر سوق داد، با ویژگی‌های تجارت اجتماعی که به تیم‌ها اجازه می‌دهد مجموعه داده‌ها را در داخل پلتفرم معامله و به اشتراک بگذارند. ODP با اکوسیستم‌های Web3 ادغام می‌شود و از قراردادهای هوشمند برای مدیریت استفاده می‌کند و چیزی را ایجاد می‌کند که آلایا آن را «یک اکوسیستم هوش مصنوعی باز، شفاف و مشارکتی» توصیف می‌کند.

تقریباً در همان زمان، بایننس، آلایا را برای فصل هشتم برنامه MVB (باارزش‌ترین سازنده) خود انتخاب کرد. این مهم است زیرا MVB پروژه‌ها را با Binance Labs و اکوسیستم BNB Chain متصل می‌کند، که به معنای مربیگری، فرصت‌های تأمین مالی و قرار گرفتن در معرض یکی از بزرگترین پایگاه‌های کاربری در کریپتو است.

در حال حاضر، Alaya روی Arbitrum و opBNB اجرا می‌شود. برنامه‌های بعدی شامل BNB Chain و Optimism است. ایده ساده است: زنجیره‌های مختلف، کاربران، کارمزدها و سرعت‌های متفاوتی دارند. زنجیره‌های بیشتر به این معنی است که افراد بیشتری می‌توانند بدون نگرانی در مورد اینکه از کدام کیف پول استفاده می‌کنند، به آن بپیوندند.

نقشه راه هوش مصنوعی Alaya از سال ۲۰۲۲ تا ۲۰۲۶ اجرا می‌شود. پشتیبانی از NFT انجام شده است. مدیریت DAO هنوز در حال توسعه است. اهداف کاربری پس از رسیدن به ۳.۶ میلیون نفر، همچنان در حال افزایش است. مورد بعدی: DePIN (شبکه‌های سخت‌افزاری مانند Helium و Hivemapper) و همکاری با پلتفرم‌های محاسباتی مانند Akash و Golem.

همکاری با بیتنزور، بازاری برای مدل‌های هوش مصنوعی، نیز در برنامه‌ها قرار دارد. اگر این همکاری جواب بدهد، روند کار به این صورت خواهد بود: داده‌ها روی آلایا برچسب‌گذاری می‌شوند، مدل‌ها روی آکاش یا گولم آموزش می‌بینند و هوش مصنوعی نهایی از طریق بیتنزور فروخته می‌شود. یک پشته هوش مصنوعی کاملاً باز از داده تا استقرار. آیا می‌تواند گوگل، مایکروسافت و آمازون را شکست دهد؟ هنوز هیچ‌کس نمی‌داند.

خطرات، محدودیت‌ها و نگرانی‌های صادقانه در مورد پلتفرم هوش مصنوعی Alaya

هر پروژه‌ای نقاط ضعفی دارد. Alaya AI چندین مورد دارد که ارزش بررسی صادقانه را دارند.

نقدینگی توکن نگران‌کننده است. AGT از اوج خود در ماه مه ۲۰۲۵، ۸۳ درصد کاهش یافته و تنها حدود ۱۱۵۰۰۰ دلار در روز معامله می‌شود. یک سفارش فروش بزرگ می‌تواند قیمت را به شدت کاهش دهد. کارگرانی که ماه‌ها توکن پس‌انداز می‌کنند، ممکن است شاهد ناپدید شدن درآمد خود در یک بعد از ظهر باشند. انصافاً، اکثر توکن‌های کوچک نیز همین مشکل را دارند.

اتکا به کاربر، یک بازی مرغ و تخم‌مرغ ایجاد می‌کند. شرکت‌های هوش مصنوعی به دنبال مجموعه داده‌های بزرگ و محکم هستند که به تعداد زیادی کارگر فعال نیاز دارد. کارگران حقوق ثابت می‌خواهند که به تعداد زیادی شرکت هوش مصنوعی برای ارسال شغل نیاز دارد. آلایا ادعا می‌کند که ۳.۶ میلیون کاربر و ۳۲۷۰۰۰ وظیفه روزانه دارد، اما گفتن اینکه چه تعداد از این افراد واقعاً داده‌ها را برچسب‌گذاری می‌کنند یا فقط برای توکن‌ها آزمون برگزار می‌کنند، دشوار است.

کاربران جدید با یک صعود تند روبرو هستند. برای شروع باید در مورد NFTها، دو توکن مختلف و یک سیستم پیشنهاد قیمت اطلاعات داشته باشید. اکثر مردم عادی هیچ ایده‌ای از نحوه کار هیچ یک از این موارد ندارند. این امر باعث می‌شود که آلایا در میان جمعیت Web3 محصور بماند، در حالی که واقعاً به تمام دنیا نیاز دارد تا داده‌ها را نشان دهد و برچسب‌گذاری کند.

قانون‌گذاران یک کارت وحشی هستند. پرداخت به افراد با توکن در بسیاری از کشورها در یک منطقه خاکستری قانونی قرار دارد. اگر کمیسیون بورس و اوراق بهادار (SEC) یا سایر نهادها تصمیم بگیرند که ALA یا AGT اوراق بهادار هستند، آلایا باید از قوانینی پیروی کند که می‌تواند نحوه عملکرد آن را از بالا تا پایین تغییر دهد.

رقابت شدید است. Scale AI 1.3 میلیارد دلار سرمایه جذب کرده و وزارت دفاع ایالات متحده را در میان مشتریان خود دارد. Labelbox ابزارهایی در سطح سازمانی و ادغام‌های عمیق با ارائه‌دهندگان اصلی فضای ابری دارد. رویکرد بلاکچین Alaya متفاوت است، اما متفاوت بودن به معنای برنده شدن در قراردادها نیست. اجرا، قابلیت اطمینان و پشتیبانی سازمانی برای اکثر شرکت‌های هوش مصنوعی بیشتر از تمرکززدایی به عنوان یک نقطه قوت فروش اهمیت دارد.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی Alaya در تلاش است کاری را انجام دهد که اکثر پروژه‌های Web3 فقط در مورد آن صحبت می‌کنند: ساخت محصولی که بخش بلاکچین آن واقعاً یک مشکل واقعی را حل می‌کند. ترکیبی از منشأ شفاف داده‌ها، مشارکت پولی جامعه و حاکمیت غیرمتمرکز، نقاط درد خاصی را در کیفیت داده‌ها و جبران خسارت مشارکت‌کنندگان برطرف می‌کند که پلتفرم‌های متمرکز آنها را برطرف نکرده‌اند. راه‌اندازی پلتفرم داده باز و انتخاب Binance MVB در اواخر سال 2024 نشان می‌دهد که این پروژه فراتر از یک گزارش سفید رمزنگاری دیگر، شتاب بیشتری دارد.

اما شتاب و تحویل دو چیز متفاوت هستند. بازار توکن‌ها همچنان کوچک است، پایگاه کاربران برای جذب شرکت‌های بزرگ هوش مصنوعی باید به طور قابل توجهی رشد کند، و این پلتفرم با شرکت‌های بزرگی که از قبل روابط سازمانی و جیب‌های پرپولی دارند، رقابت می‌کند. برای مشارکت‌کنندگانی که علاقه‌مند به کسب درآمد کریپتو در حین انجام کارهای آموزشی معنادار هوش مصنوعی هستند، آلایا ارزش بررسی دارد. برای شرکت‌های هوش مصنوعی که شرکای برچسب‌گذاری داده‌ها را ارزیابی می‌کنند، این پلتفرم جالب است اما در مقیاس سازمانی اثبات نشده است.

آیا Alaya AI می‌تواند ثابت کند که برچسب‌گذاری داده‌های غیرمتمرکز و مبتنی بر جامعه، با کیفیت و سرعتی که شرکت‌های هوش مصنوعی سازمانی مطالبه می‌کنند، مطابقت دارد؟ این پروژه همه چیز را روی پاسخ مثبت شرط‌بندی کرده است. دو سال دیگر، خواهیم فهمید که آیا این شرط‌بندی نتیجه داده است یا خیر.

Jordan Morris

Jordan Morris is an AI expert with over a decade of experience and the author of a widely-read blog focused on artificial intelligence. His content spans a range of topics—from the ethics of machine learning to real-world applications of neural networks in business. Known for his clear writing and deep insights, Jordan has become a trusted voice in the AI community, appealing to both newcomers and seasoned professionals alike.