अलाया एआई: यह उन्नत एआई डेटा प्लेटफॉर्म और एआई प्रौद्योगिकियां एजीटी गवर्नेंस टोकन से कैसे जुड़ती हैं

अधिकांश एआई कंपनियां एक ही समस्या का सामना करती हैं। उन्हें अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए भारी मात्रा में लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता होती है, लेकिन उस डेटा को प्राप्त करना बहुत महंगा, समय लेने वाला और अक्सर नैतिक रूप से संदिग्ध होता है। अलाया एआई डेटा लेबलिंग को एक खेल में बदलकर इस समस्या का समाधान करने का प्रयास करता है। दुनिया भर के आम लोग क्रिप्टो टोकन के बदले छवियों को टैग करते हैं, ऑडियो रिकॉर्ड करते हैं और टेक्स्ट को चिह्नित करते हैं। यह पूरी प्रक्रिया ब्लॉकचेन तकनीक पर चलती है, इसलिए प्रत्येक डेटा लेनदेन लॉग किया जाता है, उसकी जांच की जाती है और उसे सार्वजनिक रखा जाता है। अधिकांश एआई और ब्लॉकचेन परियोजनाओं के विपरीत जो केवल एक टोकन को मौजूदा सेवा से जोड़ देती हैं, अलाया एआई क्रिप्टोकरेंसी लेयर से वास्तविक कार्य करवाने का प्रयास करता है: लेबलर्स को भुगतान करना, डेटा की अखंडता को ट्रैक करना और प्लेटफॉर्म के संचालन में श्रमिकों को अपनी राय देने का अवसर देना।

यह देखना दिलचस्प होगा कि क्या यह दृष्टिकोण वास्तव में बड़े पैमाने पर कारगर है। 36 लाख से अधिक पंजीकृत उपयोगकर्ताओं, प्रतिदिन 305,000 ऑन-चेन लेनदेन और पॉलीगॉन और आर्बिट्रम पर आधारित दोहरी टोकन अर्थव्यवस्था के साथ, अलाया एआई ने 2023 में लॉन्च होने के बाद से तेजी से विकास किया है। लेकिन केवल विकास ही पूरी कहानी नहीं बयां करता। तो आखिर यह प्लेटफॉर्म वास्तव में क्या करता है, इसकी टोकन प्रणाली कैसे काम करती है, और इसकी असली ताकतें और कमजोरियां कहां हैं?

अलाया एआई कैसे काम करता है और इस एआई डेटा प्लेटफॉर्म को क्या खास बनाता है?

अलाया एआई एक डेटा संग्रह और लेबलिंग प्लेटफॉर्म है जो बिना किसी केंद्रीय मालिक के चलता है। इसे एक जॉब बोर्ड की तरह समझें जहाँ एआई कंपनियाँ डेटा से संबंधित कार्य पोस्ट करती हैं और दुनिया भर के लोग उन कार्यों को करते हैं। स्केल एआई या लेबलबॉक्स जैसी सेवाओं से इसे अलग करने वाली बात यह है कि अलाया भुगतान, डेटा गुणवत्ता जाँच, डेटा सुरक्षा और श्रमिकों को उनके आउटपुट का स्वामित्व देने के लिए ब्लॉकचेन का उपयोग करता है।

यह प्लेटफॉर्म कुछ प्रमुख स्तरों पर काम करता है:

कई नोड्स में फैला एक नेटवर्क एथेरियम पर आधारित ब्लॉकचेन पर हर डेटा लेनदेन को रिकॉर्ड करता है। जब कोई व्यक्ति छवियों के समूह को लेबल करता है या ऑडियो टाइप करता है, तो वह कार्य लॉग हो जाता है और उसे बदला नहीं जा सकता। इससे एक रिकॉर्ड बन जाता है जिसे एआई कंपनियां डेटा खरीदने से पहले जांच सकती हैं।

सामूहिक बुद्धिमत्ता दूसरी परत बनाती है। डेटा को लेबल करने के लिए किसी एक व्यक्ति पर निर्भर रहने के बजाय, अलाया एक ही कार्य पर कई लोगों से इनपुट प्राप्त करता है। यदि तीन लोग एक ही छवि को लेबल करते हैं और उनमें से दो सहमत होते हैं जबकि एक असहमत होता है, तो बहुमत मान्य होता है। यह सामूहिक जाँच प्रत्येक आइटम पर महंगे विशेषज्ञ समीक्षा की आवश्यकता के बिना डेटा को अधिक सटीक बनाती है।

तीसरी परत है गेमिफिकेशन। योगदानकर्ता कार्यों को पूरा करने पर टोकन, बैज और एनएफटी अर्जित करते हैं। यह सिर्फ दिखावा नहीं है। पुरस्कार संरचना इस तरह से डिज़ाइन की गई है कि लोग लंबे समय तक जुड़े रहें और एक विश्वसनीय कार्यबल का निर्माण हो सके। एक बार के फ्रीलांसरों पर निर्भर रहने वाले प्लेटफॉर्म अक्सर निरंतरता बनाए रखने में संघर्ष करते हैं। अलाया इस समस्या को हल करने का प्रयास करता है, जिससे काम किसी स्प्रेडशीट के काम की बजाय मोबाइल गेम जैसा लगे।

ज़ीरो-नॉलेज एन्क्रिप्शन आपकी निजता की रक्षा करता है। डेटा प्रोसेसिंग के दौरान भी आपकी व्यक्तिगत जानकारी सुरक्षित रहती है। स्वास्थ्य सेवा जैसे क्षेत्रों में, जहाँ मरीज़ों के रिकॉर्ड HIPAA और GDPR जैसे सख्त नियमों के अंतर्गत आते हैं, यह एक वास्तविक तकनीकी विशेषता है, न कि केवल एक प्रचलित शब्द।

अलाया एआई और एआई टूल्स की वो विशेषताएं जो इसे अन्य एआई प्लेटफॉर्म से अलग करती हैं

अलाया एआई की कोई भी विशेषता अपने आप में अनूठी नहीं है। हालांकि, इन विशेषताओं का संयोजन इतना असामान्य है कि इसका विश्लेषण करना आवश्यक है।

यह प्लेटफ़ॉर्म टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और ऑडियो के साथ काम करता है। ज़्यादातर लेबलिंग सेवाएं एक या दो डेटा प्रकारों पर ध्यान केंद्रित करती हैं। अलाया चारों प्रकार के डेटा को संभालता है, जिससे यह विज़न प्रोजेक्ट, भाषा संबंधी कार्यों और वॉइस ट्रेनिंग के लिए एक साथ उपयोगी साबित होता है। डेटा साइंस टीमों के लिए जिन्हें मल्टी-मोडल डेटासेट की आवश्यकता होती है, यह तीन अलग-अलग विक्रेताओं से डेटा को एक साथ जोड़ने की परेशानी से बचाता है।

अलाया पर मौजूद एनएफटी सिर्फ बैज इकट्ठा करने तक सीमित नहीं हैं। ये डेटा के स्वामित्व का प्रतीक हैं। जब आप कोई डेटासेट जोड़ते हैं, तो आपको एक एनएफटी मिलता है जो आपके काम को प्रमाणित करता है और आपको यह तय करने का अधिकार देता है कि उस डेटा का उपयोग कैसे किया जाएगा। डेटा अधिकारों पर यह एक नया दृष्टिकोण है, हालांकि यह अभी स्पष्ट नहीं है कि वेब3 के दायरे से बाहर एनएफटी-आधारित स्वामित्व कितना लोकप्रिय होगा।

POLIS इस प्रोजेक्ट का अपना DAO है। टोकन धारक इसका उपयोग प्लेटफ़ॉर्म नियमों, फ़ीचर अपडेट और धन के बंटवारे पर वोट करने के लिए करते हैं। इसका लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि जो एक व्यक्ति के लिए अच्छा है, वह पूरे प्रोजेक्ट के हित में हो। हालांकि, क्रिप्टो में DAO वोटिंग का रिकॉर्ड अच्छा नहीं रहा है। कई DAO में कम भागीदारी देखने को मिलती है और कुछ बड़े फंड ही फैसले लेते हैं।

ऑटो-लेबलिंग टूलसेट ओपन डेटा प्लेटफॉर्म के साथ 2024 के अंत में लॉन्च किया गया था। यह डेटा को पहले से लेबल करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है, और फिर मानव समीक्षक परिणामों की जांच करते हैं। उपयोगकर्ताओं का कहना है कि इससे कार्य समय में 30% की कमी आई है, और एआई कंपनियों के लिए लागत कम हो गई है क्योंकि अब उन्हें हर लेबल को मैन्युअल रूप से लगाने के लिए भुगतान नहीं करना पड़ता है।

डायनामिक विज़ुअल डेटा सेगमेंटेशन जटिल वीडियो फ़ीड में वस्तुओं को वास्तविक समय में ट्रैक करता है। सेल्फ-ड्राइविंग कार परियोजनाओं के लिए फ्रेम-दर-फ्रेम ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग की आवश्यकता होती है। चिकित्सा टीमों को सटीक ऊतक मानचित्रों की आवश्यकता होती है। यह सुविधा उन बड़े ग्राहकों के लिए लक्षित है जिनके एआई सिस्टम त्रुटिपूर्ण डेटा को बर्दाश्त नहीं कर सकते।

अलाया एआई गेमिफिकेशन और ब्लॉकचेन तकनीक के माध्यम से डेटा की गुणवत्ता कैसे सुनिश्चित करती है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में सबसे महंगी समस्या गलत डेटा है। गलत लेबल पर मॉडल को प्रशिक्षित करने से, कोड कितना भी उन्नत क्यों न हो, वह गलत उत्तर ही देगा। प्रेसिडेंस रिसर्च के अनुसार, एआई डेटा लेबलिंग बाजार 2025 में 2.3 बिलियन डॉलर तक पहुंच गया और 2035 तक 18.23 बिलियन डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है। सही लेबल प्राप्त करने पर बहुत सारा पैसा दांव पर लगा है। अलाया एआई इस समस्या का समाधान कई स्तरों के गुणवत्ता नियंत्रण के साथ करती है जो एक साथ काम करते हैं।

सबसे पहले: मानवीय समीक्षा। मशीनों द्वारा डेटा को प्री-लेबल करने के बाद, लोग परिणामों में त्रुटियों की जाँच करते हैं। हर लेबलिंग सेवा यही करती है। अलाया इसमें 'प्रूफ ऑफ क्वालिटी' स्कोर जोड़ती है, जो समय के साथ प्रत्येक कार्यकर्ता की सटीकता को ट्रैक करता है। उच्च स्कोर होने पर आपको अधिक कार्य और बेहतर वेतन मिलता है। कम स्कोर होने पर, प्लेटफ़ॉर्म आपको तब तक कम काम देता है जब तक आप अपने काम में सुधार नहीं कर लेते।

बैज और इनाम प्रणाली सिर्फ मनोरंजन के लिए नहीं है। यह एक चक्र बनाती है: अच्छा काम करो, ज़्यादा टोकन कमाओ, और प्रेरित रहो। कामों को जल्दी-जल्दी निपटाओ और घटिया काम करो, तो कम कमाओ। समय के साथ, यह लापरवाह कर्मचारियों को बाहर कर देता है और ऐसे लोगों की टीम तैयार करता है जो लेबल सही लगाने को लेकर वाकई गंभीर होते हैं।

ब्लॉकचेन पूरी प्रक्रिया को पारदर्शी बनाए रखता है। लेबल पर होने वाली हर गतिविधि रिकॉर्ड हो जाती है, इसलिए अगर कोई AI कंपनी डेटासेट खरीदने के महीनों बाद उसमें कोई समस्या पाती है, तो वे समस्या पैदा करने वाले सटीक कार्यकर्ता और कार्य का पता लगा सकते हैं। ज़रा सोचिए, बिना किसी सार्वजनिक बहीखाते वाले प्लेटफॉर्म पर ऐसा करना कितना मुश्किल होगा।

इन सबके अलावा, AI एल्गोरिदम चौबीसों घंटे बैकग्राउंड में गुणवत्ता जांच करते रहते हैं। ये गलत पैटर्न को चिह्नित करते हैं, जैसे कि कोई कर्मचारी 15% तस्वीरों में बिल्लियों को "कुत्ते" कह देता है, जबकि औसत त्रुटि दर 2% है। चिह्नित किए गए काम को अंतिम डेटासेट में शामिल करने से पहले समीक्षा के लिए वापस भेजा जाता है।

दोहरी टोकन प्रणाली: एएलए टोकन प्रोत्साहन और एजीटी गवर्नेंस टोकन किस प्रकार प्लेटफॉर्म को शक्ति प्रदान करते हैं

अलाया एआई प्लेटफॉर्म दो टोकन का उपयोग करता है, और प्रत्येक टोकन अलग-अलग काम करता है। यह विभाजन जानबूझकर किया गया है। अधिकांश क्रिप्टो परियोजनाओं में, जब व्यापारी यूटिलिटी टोकन पर सट्टा लगाते हैं, तो इससे उस प्लेटफॉर्म पर असर पड़ता है जो उस पर निर्भर करता है। अलाया इस जाल से बचने की कोशिश करता है।

ALA टोकन इस प्लेटफॉर्म का मुख्य आधार है। योगदानकर्ता डेटा लेबलिंग कार्यों को पूरा करने, लक्ष्यों तक पहुंचने और Alaya Quiz Challenge ऐप के माध्यम से क्विज़ में भाग लेने के लिए ALA टोकन अर्जित करते हैं। ALA का उपयोग NFT को अपग्रेड करने, विशेष आयोजनों में भाग लेने और प्लेटफॉर्म पर प्रीमियम सुविधाओं का लाभ उठाने के लिए किया जा सकता है। ALA टोकन की कुल आपूर्ति 100 मिलियन है, जो Polygon नेटवर्क में एकीकृत है।

AGT गवर्नेंस टोकन है। इसकी कुल आपूर्ति 5 बिलियन तक सीमित है। धारक POLIS DAO के माध्यम से प्लेटफ़ॉर्म विकल्पों पर मतदान करते हैं: शुल्क स्तर, फ़ीचर प्राथमिकताएं, और धन का उपयोग कहाँ किया जाएगा। प्रीमियम NFT अपग्रेड और प्रस्ताव प्रस्तुत करने के लिए भी आपको AGT की आवश्यकता होती है। आर्थिक पुरस्कार (ALA) और मतदान शक्ति (AGT) को अलग-अलग टोकन में रखकर, परियोजना सट्टेबाजी को दैनिक कार्यों को प्रभावित करने से रोकने का प्रयास करती है।

मॉडल स्टेकिंग इस प्रक्रिया को और आगे ले जाती है। एआई प्रोजेक्ट विशिष्ट एआई मॉडल के लिए डेटा प्रदान करने वाले श्रमिकों को आकर्षित करने के लिए स्टेकिंग पूल में एजीटी (AGT) को लॉक कर देते हैं। अच्छा डेटा मॉडल को बेहतर बनाता है, जिससे स्टेक किए गए टोकन का मूल्य बढ़ जाता है। यह डेटा की गुणवत्ता और एआई आउटपुट के बीच एक सीधा वित्तीय संबंध है। प्रोजेक्ट कस्टम रिवॉर्ड पूल भी स्थापित कर सकते हैं और विशेष डेटा अनुरोधों के लिए श्रमिकों को उनके अपने टोकन में भुगतान कर सकते हैं।

आज AGT की कीमत एक उतार-चढ़ाव भरी कहानी बयां करती है। CoinGecko के अनुसार, मई 2025 में यह $0.0375 के उच्चतम स्तर पर पहुंच गई, फिर 2026 की शुरुआत तक 83% गिरकर लगभग $0.0044 पर आ गई। इसका मार्केट कैप लगभग $8.13 मिलियन है, जिसमें कुल 5 बिलियन AGT में से 1.87 बिलियन टोकन बाजार में मौजूद हैं। दैनिक ट्रेडिंग वॉल्यूम लगभग $115,000 है, जो काफी कम है। जिन जगहों पर काम करने वाले लोगों के लिए कुछ डॉलर प्रतिदिन की कमाई मायने रखती है, उनके लिए टोकन रिवॉर्ड अभी भी फायदेमंद हो सकते हैं। बड़े निवेशकों के लिए, यह बाजार बहुत छोटा और अस्थिर है, इसलिए इस पर गंभीरता से विचार करना उचित नहीं है।

अलाया एआई का उपयोग कैसे करें: डेटासेट तक पहुंचने और टोकन अर्जित करने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

शुरुआत करना आसान है। गहराई में जाना बाद में आता है।

सबसे पहले, ईमेल पते का उपयोग करके अलाया एआई वेबसाइट पर एक खाता बनाएं और सत्यापन प्रक्रिया पूरी करें। मोबाइल ऐप Google Play पर उन उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है जो अपने फोन पर काम करना पसंद करते हैं, विशेष रूप से अलाया क्विज़ चैलेंज ऐप के माध्यम से।

लॉग इन करने के बाद, डैशबोर्ड पर उपलब्ध कार्य, आपका टोकन बैलेंस, कम्युनिटी स्टैटिस्टिक्स और मार्केटप्लेस एक्सेस दिखाई देगा। कार्यों में उतरने से पहले यहां कुछ समय बिताएं। इंटरफ़ेस को समझने में थोड़ा समय लग सकता है, खासकर बिडिंग सिस्टम और एनएफटी मार्केटप्लेस को।

डेटा एंट्री से ही आपकी कमाई शुरू होती है। स्क्रीन के नीचे दिए गए टूलबार का उपयोग करके इमेज को लेबल करें, ऑडियो रिकॉर्ड करें या टेक्स्ट पर एनोटेशन करें। प्रत्येक पूर्ण किए गए कार्य के लिए आपको ALA टोकन मिलेंगे। टोकन की राशि कार्य की जटिलता और आपके प्रूफ ऑफ क्वालिटी स्कोर पर निर्भर करती है। नए उपयोगकर्ता सरल कार्यों से शुरुआत करते हैं और जैसे-जैसे उनका एक्यूरेसी स्कोर बेहतर होता जाता है, वे अधिक जटिल (और बेहतर भुगतान वाले) कार्यों को अनलॉक कर सकते हैं।

वे एआई कंपनियां जो डेटा को लेबल करने के बजाय उसे खरीदना चाहती हैं, वे रिक्वेस्ट फॉर डेटा (आरएफडी) सिस्टम का उपयोग कर सकती हैं। अपनी ज़रूरतें बताएं: डेटा का प्रकार, मात्रा, लेबलिंग नियम और बजट। कर्मचारी इस काम के लिए बोली लगाते हैं। स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के ज़रिए डील पूरी होती है और हर चरण के पूरा होने पर भुगतान किया जाता है।

एनएफटी मार्केटप्लेस डेटा से संबंधित एनएफटी की खरीद-बिक्री की सुविधा देता है। कुछ कार्यों में भाग लेने के लिए विशिष्ट एनएफटी का होना आवश्यक होता है, जिससे सहभागिता का एक अतिरिक्त स्तर तो बनता है, लेकिन साथ ही उन नए उपयोगकर्ताओं के लिए एक बाधा भी उत्पन्न होती है जो एनएफटी की जटिलताओं से निपटना नहीं चाहते।

अगर आप चाहें तो DAO वोटिंग की सुविधा उपलब्ध है। आप प्रस्तावों पर वोट कर सकते हैं और अपने विचार प्रस्तुत कर सकते हैं। वास्तविकता में, क्रिप्टो जगत में DAO में भागीदारी बहुत कम है। अधिकांश परियोजनाओं में 10% से भी कम टोकन धारक वोट करते हैं, और Alaya के मामले में भी शायद यही स्थिति है।

कीमत इस बात पर निर्भर करती है कि आप कौन हैं। लेबलर मुफ्त में प्रवेश कर सकते हैं। एआई कंपनियां टोकन या कस्टम डील के माध्यम से भुगतान करती हैं। इसमें चार स्तर हैं: बेसिक (मुफ्त, सीमित), स्टैंडर्ड, प्रो (एनालिटिक्स और एनएफटी बैज के साथ), और एंटरप्राइज (कस्टम एपीआई, बल्क टोकन)।

वास्तविक दुनिया में एआई के अनुप्रयोग: अलाया एआई प्रशिक्षण डेटा का उपयोग कहाँ होता है

अलाया के कर्मचारियों द्वारा बनाए गए लेबल वास्तविक एआई मॉडल में उपयोग किए जाते हैं। प्रत्येक क्षेत्र की डेटा प्रकार, सटीकता और मात्रा के लिए अपनी अलग-अलग आवश्यकताएं होती हैं।

स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र अलाया एआई का एक प्रमुख केंद्र है। अलाया लैब्स ऐसे उपकरण विकसित करती है जो डॉक्टरों को बेहतर निर्णय लेने में मदद करते हैं, चाहे वह घर पर देखभाल सहायता हो या रोगी के रिकॉर्ड। छाती के एक्स-रे पर गलत लेबल लगाने से रोगी को गलत इलाज मिल सकता है। सटीकता में कोई कमी नहीं होनी चाहिए। शून्य-ज्ञान एन्क्रिप्शन यहाँ महत्वपूर्ण है क्योंकि अधिकांश देशों में चिकित्सा डेटा के लिए सख्त नियम हैं।

ऑनलाइन स्टोर Alaya के लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके प्रोडक्ट टिप्स, आइटम सॉर्टिंग और विज़ुअल सर्च करते हैं। क्या आप मिलती-जुलती जैकेट ढूंढने के लिए कोई फोटो अपलोड करते हैं? इसके पीछे की AI को लाखों टैग की गई प्रोडक्ट तस्वीरों पर प्रशिक्षित किया गया है। Alaya प्रोडक्ट इमेज को टेक्स्ट और रिव्यू के साथ मिलाकर एक ट्रेनिंग सेट तैयार कर सकती है, जिससे AI को तेज़ी से सीखने में मदद मिलती है।

बैंक और फिनटेक कंपनियां धोखाधड़ी पकड़ने, जोखिम का आकलन करने और रुझानों का अनुमान लगाने के लिए लेबल किए गए डेटा का उपयोग करती हैं। उन्हें संदिग्ध गतिविधियों का पता लगाने वाले मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए टैग किए गए लेनदेन रिकॉर्ड की आवश्यकता होती है। अलाया पर मौजूद ब्लॉकचेन ट्रेल उन्हें अनुपालन ऑडिट के लिए प्रमाण की एक अतिरिक्त परत प्रदान करता है।

सेल्फ-ड्राइविंग कारों के लिए हर वीडियो फ्रेम को लेबल करना आवश्यक है, जो कि सबसे महंगे डेटा कार्यों में से एक है। अलाया का डायनेमिक विजुअल डेटा सेगमेंटेशन इसी बाजार को लक्षित करता है, लेकिन यह स्केल एआई के साथ प्रतिस्पर्धा करता है, जिसने स्वायत्त वाहनों के इर्द-गिर्द अपनी पूरी कार्यप्रणाली विकसित की है।

फैक्ट्रियां उत्पादन लाइन पर खराब पुर्जों की पहचान करने के लिए एआई को प्रशिक्षित करती हैं। इसका मतलब है कि हजारों तस्वीरें यह दिखाती हैं कि एक अच्छा आइटम कैसा दिखता है और एक खराब आइटम कैसा दिखता है, और उन सभी पर हाथ से लेबल लगाए जाते हैं। अलाया का गेम जैसा सेटअप इस उबाऊ काम को अस्थायी कर्मचारियों को काम पर रखने के पुराने तरीके से कहीं बेहतर बना सकता है।

अलाया एआई का ओपन डेटा प्लेटफॉर्म और भविष्य की कार्ययोजना

नवंबर 2024 में, अलाया ने अपना ओपन डेटा प्लेटफ़ॉर्म (ओडीपी) लॉन्च किया। इस कदम ने परियोजना पर एआई विकास को केवल डेटा लेबलिंग से आगे बढ़ाकर व्यापक एआई डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर तक पहुँचाया, जिसमें सोशल कॉमर्स सुविधाएँ शामिल हैं जो टीमों को प्लेटफ़ॉर्म के भीतर डेटासेट का आदान-प्रदान और साझा करने की अनुमति देती हैं। ओडीपी वेब3 इकोसिस्टम के साथ एकीकृत है और शासन के लिए स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स का उपयोग करता है, जिससे अलाया द्वारा वर्णित "एक खुला, पारदर्शी और सहयोगी एआई इकोसिस्टम" बनता है।

लगभग उसी समय, बाइनेंस ने अलाया को अपने एमवीबी (मोस्ट वैल्यूएबल बिल्डर) प्रोग्राम के सीज़न 8 के लिए चुना। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि एमवीबी परियोजनाओं को बाइनेंस लैब्स और बीएनबी चेन इकोसिस्टम से जोड़ता है, जिसका अर्थ है मेंटरशिप, फंडिंग के अवसर और क्रिप्टो जगत के सबसे बड़े उपयोगकर्ता आधारों में से एक तक पहुंच।

फिलहाल अलाया आर्बिट्रम और ऑपबीएनबी पर चल रहा है। आगे बीएनबी चेन और ऑप्टिमिज़्म को शामिल करने की योजना है। मूल विचार सरल है: अलग-अलग चेन के उपयोगकर्ता, शुल्क और गति अलग-अलग होते हैं। जितनी ज़्यादा चेन होंगी, उतने ही ज़्यादा लोग बिना इस बात की चिंता किए जुड़ सकेंगे कि वे कौन सा वॉलेट इस्तेमाल कर रहे हैं।

अलाया एआई का रोडमैप 2022 से 2026 तक का है। एनएफटी सपोर्ट पूरा हो चुका है। डीएओ गवर्नेंस अभी भी विकसित किया जा रहा है। 36 लाख का आंकड़ा छूने के बाद उपयोगकर्ता लक्ष्य लगातार बढ़ रहे हैं। आगे की योजना: डीपिन (हीलियम और हाइवमैपर जैसे हार्डवेयर नेटवर्क) और आकाश और गोलेम जैसे कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म के साथ साझेदारी।

एआई मॉडल के बाज़ार में Bittensor के साथ साझेदारी की भी योजना है। अगर यह सफल होता है, तो प्रक्रिया इस प्रकार होगी: डेटा को Alaya पर लेबल किया जाएगा, मॉडल को Akash या Golem पर प्रशिक्षित किया जाएगा, और तैयार एआई को Bittensor के माध्यम से बेचा जाएगा। डेटा से लेकर तैनाती तक एक पूरी तरह से खुला एआई स्टैक। क्या यह Google, Microsoft और Amazon को टक्कर दे पाएगा? अभी तक कोई नहीं जानता।

अलाया एआई प्लेटफॉर्म से जुड़े जोखिम, सीमाएं और वास्तविक चिंताएं

हर प्रोजेक्ट में कुछ कमियां होती हैं। अलाया एआई में भी कई कमियां हैं जिन पर ईमानदारी से गौर करना जरूरी है।

टोकन की तरलता चिंता का विषय है। एजीटी मई 2025 के अपने उच्चतम स्तर से 83% नीचे गिर चुका है और प्रतिदिन लगभग 115,000 डॉलर का ही कारोबार करता है। एक बड़ा बिक्री ऑर्डर इसकी कीमत को बुरी तरह गिरा सकता है। महीनों तक टोकन जमा करने वाले कर्मचारी अपनी कमाई को एक ही पल में गायब होते देख सकते हैं। सच कहें तो, अधिकांश स्मॉल-कैप टोकन इसी समस्या से जूझ रहे हैं।

उपयोगकर्ताओं की निर्भरता एक जटिल समस्या खड़ी कर देती है। एआई कंपनियां बड़े, ठोस डेटासेट चाहती हैं, जिसके लिए बहुत सारे सक्रिय कर्मचारियों की आवश्यकता होती है। कर्मचारी स्थिर वेतन चाहते हैं, जिसके लिए बहुत सारी एआई कंपनियों को नौकरियां देनी पड़ती हैं। अलाया का दावा है कि उसके 36 लाख उपयोगकर्ता और प्रतिदिन 327,000 कार्य होते हैं, लेकिन यह कहना मुश्किल है कि उनमें से कितने लोग वास्तव में डेटा को लेबल कर रहे हैं और कितने लोग सिर्फ टोकन के लिए क्विज़ खेल रहे हैं।

नए उपयोगकर्ताओं को काफी मुश्किलों का सामना करना पड़ता है। शुरुआत करने के लिए भी आपको NFT, दो अलग-अलग टोकन और एक बिडिंग सिस्टम के बारे में जानना ज़रूरी है। आम लोगों को यह बिल्कुल भी समझ नहीं आता कि यह सब कैसे काम करता है। इसी वजह से Alaya वेब3 प्लेटफॉर्म तक ही सीमित रह जाती है, जबकि वास्तव में उसे पूरी दुनिया के सहयोग और डेटा लेबलिंग की ज़रूरत है।

नियामक एक अनिश्चित कारक हैं। टोकन के माध्यम से लोगों को भुगतान करना कई देशों में कानूनी रूप से एक अस्पष्ट स्थिति है। यदि एसईसी या अन्य निकाय यह निर्णय लेते हैं कि एएलए या एजीटी प्रतिभूतियां हैं, तो अलाया को ऐसे नियमों का पालन करना होगा जो इसके कामकाज को पूरी तरह से बदल सकते हैं।

प्रतिस्पर्धा बेहद कड़ी है। स्केल एआई ने 1.3 बिलियन डॉलर की फंडिंग जुटाई है और इसके ग्राहकों में अमेरिकी रक्षा विभाग भी शामिल है। लेबलबॉक्स के पास एंटरप्राइज-ग्रेड टूल्स और प्रमुख क्लाउड प्रोवाइडर्स के साथ गहरा एकीकरण है। अलाया का ब्लॉकचेन दृष्टिकोण अलग है, लेकिन सिर्फ अलग होना ही अनुबंध हासिल करने का एकमात्र तरीका नहीं है। अधिकांश एआई कंपनियों के लिए विकेंद्रीकरण की तुलना में निष्पादन, विश्वसनीयता और एंटरप्राइज सपोर्ट कहीं अधिक मायने रखते हैं।

निष्कर्ष

अलाया एआई कुछ ऐसा करने की कोशिश कर रही है जिसके बारे में ज़्यादातर वेब3 प्रोजेक्ट सिर्फ़ बातें करते हैं: एक ऐसा उत्पाद बनाना जिसमें ब्लॉकचेन का हिस्सा असल में किसी समस्या का समाधान करे। पारदर्शी डेटा स्रोत, सशुल्क सामुदायिक योगदान और विकेंद्रीकृत शासन का संयोजन डेटा गुणवत्ता और योगदानकर्ताओं के मुआवज़े से जुड़ी उन खास समस्याओं का समाधान करता है जिन्हें केंद्रीकृत प्लेटफ़ॉर्म हल नहीं कर पाए हैं। 2024 के अंत में ओपन डेटा प्लेटफ़ॉर्म का लॉन्च और बाइनेंस एमवीबी द्वारा चयन यह संकेत देते हैं कि यह प्रोजेक्ट महज़ एक और क्रिप्टो श्वेतपत्र से कहीं ज़्यादा गति पकड़ चुका है।

लेकिन गति और क्रियान्वयन अलग-अलग बातें हैं। टोकन बाजार अभी भी छोटा है, प्रमुख एआई कंपनियों को आकर्षित करने के लिए उपयोगकर्ता आधार में काफी वृद्धि होनी चाहिए, और यह प्लेटफॉर्म उन स्थापित कंपनियों से प्रतिस्पर्धा कर रहा है जिनके पास पहले से ही बड़े उद्यमों के साथ संबंध और पर्याप्त पूंजी है। सार्थक एआई प्रशिक्षण कार्य करते हुए क्रिप्टोकरेंसी अर्जित करने में रुचि रखने वाले योगदानकर्ताओं के लिए, अलाया एक उपयोगी विकल्प हो सकता है। डेटा लेबलिंग पार्टनर का मूल्यांकन कर रही एआई कंपनियों के लिए, यह प्लेटफॉर्म दिलचस्प तो है, लेकिन बड़े उद्यमों के स्तर पर अभी तक अप्रमाणित है।

क्या अलाया एआई यह साबित कर सकता है कि विकेंद्रीकृत, समुदाय-संचालित डेटा लेबलिंग, एंटरप्राइज़ एआई कंपनियों की गुणवत्ता और गति की मांगों को पूरा करती है? इस परियोजना ने इसका जवाब हां होने पर ही अपना सब कुछ दांव पर लगा दिया है। दो साल बाद पता चलेगा कि यह दांव सफल हुआ या नहीं।

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.