Alaya AI: แพลตฟอร์มข้อมูล AI ขั้นสูงและเทคโนโลยี AI เชื่อมโยงกับโทเค็นการกำกับดูแล AGT อย่างไร

บริษัท AI ส่วนใหญ่ประสบปัญหาเดียวกัน พวกเขาต้องการข้อมูลที่มีการติดป้ายกำกับจำนวนมหาศาลเพื่อฝึกฝนโมเดล แต่การได้มาซึ่งข้อมูลนั้นมีค่าใช้จ่ายสูง ใช้เวลานาน และมักก่อให้เกิดข้อสงสัยด้านจริยธรรม Alaya AI พยายามแก้ไขปัญหานี้โดยเปลี่ยนการติดป้ายกำกับข้อมูลให้เป็นเกม ผู้คนทั่วไปทั่วโลกติดป้ายกำกับรูปภาพ บันทึกเสียง และทำเครื่องหมายข้อความเพื่อแลกกับโทเค็นคริปโต ระบบทั้งหมดทำงานบนเทคโนโลยีบล็อกเชน ดังนั้นทุกธุรกรรมข้อมูลจะถูกบันทึก ตรวจสอบ และเปิดเผยต่อสาธารณะ แตกต่างจากโครงการ AI และบล็อกเชนส่วนใหญ่ที่เพียงแค่เพิ่มโทเค็นลงในบริการที่มีอยู่แล้ว Alaya AI พยายามทำให้เลเยอร์คริปโตเคอร์เรนซีทำงานจริง: จ่ายเงินให้ผู้ติดป้ายกำกับ ติดตามความถูกต้องของข้อมูล และให้ผู้ทำงานมีส่วนร่วมในการทำงานของแพลตฟอร์ม

ว่าวิธีการนั้นจะได้ผลในระดับใหญ่หรือไม่นั้น เป็นสิ่งที่ควรค่าแก่การตรวจสอบ ด้วยผู้ใช้ที่ลงทะเบียนกว่า 3.6 ล้านราย การทำธุรกรรมบนบล็อกเชนกว่า 305,000 รายการต่อวัน และระบบเศรษฐกิจแบบสองโทเค็นที่สร้างขึ้นบน Polygon และ Arbitrum ทำให้ Alaya AI เติบโตอย่างรวดเร็วนับตั้งแต่เปิดตัวในปี 2023 แต่การเติบโตเพียงอย่างเดียวไม่ได้บอกเรื่องราวทั้งหมด ดังนั้น แพลตฟอร์มนี้ทำอะไรได้บ้าง ระบบโทเค็นทำงานอย่างไร และจุดแข็งและจุดอ่อนที่แท้จริงอยู่ที่ไหน?

Alaya AI ทำงานอย่างไร และอะไรที่ทำให้แพลตฟอร์มข้อมูล AI นี้แตกต่างออกไป

Alaya AI เป็นแพลตฟอร์มการรวบรวมและติดป้ายข้อมูลที่ทำงานได้โดยไม่มีเจ้าของส่วนกลาง ลองนึกภาพว่าเป็นกระดานประกาศงานที่บริษัท AI โพสต์งานด้านข้อมูล และผู้คนทั่วโลกก็ลงมือทำ สิ่งที่ทำให้มันแตกต่างจากบริการอย่าง Scale AI หรือ Labelbox คือ Alaya ใช้บล็อกเชนในการจัดการการจ่ายเงิน ตรวจสอบคุณภาพข้อมูล รักษาความปลอดภัยของข้อมูล และให้ผู้ทำงานเป็นเจ้าของผลงานของตนเอง

แพลตฟอร์มนี้ทำงานบนเลเยอร์หลักๆ ไม่กี่ชั้น:

เครือข่ายที่กระจายอยู่ทั่วโหนดจำนวนมากจะบันทึกทุกธุรกรรมข้อมูลลงบนบล็อกเชนที่ทำงานร่วมกับ Ethereum เมื่อมีคนติดป้ายกำกับภาพชุดหนึ่งหรือพิมพ์เสียงออกมา งานนั้นจะถูกบันทึกและไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งจะสร้างหลักฐานที่เป็นลายลักษณ์อักษรให้บริษัท AI ตรวจสอบได้ก่อนที่จะซื้อข้อมูล

ระบบอัจฉริยะแบบกลุ่ม (Swarm smarts) เป็นชั้นที่สอง แทนที่จะพึ่งพาคนเพียงคนเดียวในการติดป้ายกำกับข้อมูล Alaya จะรับข้อมูลจากหลายๆ คนในงานเดียวกัน หากมีคนสามคนติดป้ายกำกับภาพเดียวกัน และสองคนเห็นด้วยในขณะที่อีกคนไม่เห็นด้วย เสียงส่วนใหญ่จะเป็นผู้ชนะ การตรวจสอบโดยใช้กลุ่มคนนี้ทำให้ข้อมูลมีความแม่นยำมากขึ้นโดยไม่จำเป็นต้องมีผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบทุกรายการซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูง

องค์ประกอบชั้นที่สามคือการสร้างแรงจูงใจด้วยเกม ผู้ร่วมงานจะได้รับโทเค็น ป้าย และ NFT เมื่อทำภารกิจสำเร็จ นี่ไม่ใช่แค่การตกแต่งเท่านั้น โครงสร้างการให้รางวัลนี้ออกแบบมาเพื่อให้ผู้คนมีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่องจนสามารถสร้างทีมงานที่เชื่อถือได้ แพลตฟอร์มที่พึ่งพาฟรีแลนซ์แบบครั้งเดียวมักประสบปัญหาเรื่องความสม่ำเสมอ Alaya พยายามแก้ไขปัญหานี้โดยทำให้งานรู้สึกเหมือนเล่นเกมมือถือมากกว่าการทำงานในสเปรดชีต

การเข้ารหัสแบบ Zero-knowledge ช่วยดูแลความเป็นส่วนตัว ข้อมูลส่วนบุคคลของคุณจะยังคงถูกซ่อนไว้แม้ในระหว่างการประมวลผลข้อมูล สำหรับสาขาต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ ซึ่งบันทึกผู้ป่วยอยู่ภายใต้กฎระเบียบที่เข้มงวด เช่น HIPAA และ GDPR เทคโนโลยีนี้จึงเป็นคุณสมบัติที่แท้จริง ไม่ใช่แค่คำศัพท์ที่ใช้กันทั่วไป

คุณสมบัติของ Alaya AI และเครื่องมือ AI ที่ทำให้แตกต่างจากแพลตฟอร์ม AI อื่นๆ

ไม่มีฟีเจอร์ใดใน Alaya AI ที่เป็นเอกลักษณ์เฉพาะตัว แต่การผสมผสานของฟีเจอร์ต่างๆ นั้นแปลกใหม่และน่าสนใจจนควรค่าแก่การวิเคราะห์

แพลตฟอร์มนี้รองรับการทำงานกับข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียง บริการติดป้ายกำกับส่วนใหญ่จะเน้นที่ข้อมูลเพียงหนึ่งหรือสองประเภท แต่ Alaya รองรับทั้งสี่ประเภท ทำให้สะดวกสำหรับโครงการด้านภาพ งานด้านภาษา และการฝึกอบรมเสียงในเวลาเดียวกัน สำหรับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการชุดข้อมูลหลายรูปแบบ นี่จะช่วยลดความยุ่งยากในการรวบรวมข้อมูลจากผู้ให้บริการสามรายที่แตกต่างกัน

NFT บน Alaya ไม่ได้เป็นเพียงแค่เหรียญรางวัลที่คุณสะสมเท่านั้น แต่ยังหมายถึงกรรมสิทธิ์ในข้อมูลด้วย เมื่อคุณเพิ่มชุดข้อมูล คุณจะได้รับ NFT ที่พิสูจน์ผลงานของคุณและให้สิทธิ์คุณในการกำหนดวิธีการใช้ข้อมูลนั้น นี่เป็นแนวคิดใหม่เกี่ยวกับสิทธิ์ในข้อมูล แม้ว่าจะยังไม่ชัดเจนว่ากรรมสิทธิ์แบบ NFT จะได้รับความนิยมในกลุ่มผู้ใช้งานนอกเหนือจาก Web3 หรือไม่

POLIS คือ DAO ของโครงการเอง ผู้ถือโทเค็นใช้มันในการลงคะแนนเสียงเกี่ยวกับกฎของแพลตฟอร์ม การอัปเดตฟีเจอร์ และวิธีการแบ่งเงิน เป้าหมายคือการรักษาผลประโยชน์ของแต่ละบุคคลให้สอดคล้องกับผลประโยชน์ของโครงการโดยรวม อย่างไรก็ตาม การลงคะแนนเสียงใน DAO ในโลกคริปโตนั้นมีประวัติที่ไม่แน่นอน DAO หลายแห่งมีผู้ลงคะแนนเสียงน้อย และมีกระเป๋าเงินขนาดใหญ่เพียงไม่กี่ใบที่ควบคุมทุกอย่าง

ชุดเครื่องมือติดฉลากอัตโนมัติ (Auto-Labelling Toolset) เปิดตัวพร้อมกับแพลตฟอร์มข้อมูลเปิด (Open Data Platform) ในช่วงปลายปี 2024 โดยใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการติดฉลากข้อมูลล่วงหน้า จากนั้นผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์จะตรวจสอบผลลัพธ์อีกครั้ง ผู้ใช้รายงานว่าเวลาในการทำงานลดลง 30% และต้นทุนลดลงสำหรับบริษัท AI ที่ไม่จำเป็นต้องจ่ายเงินเพื่อติดฉลากด้วยมือทุกครั้งอีกต่อไป

การแบ่งส่วนข้อมูลภาพแบบไดนามิก (Dynamic Visual Data Segmentation) ติดตามวัตถุแบบเรียลไทม์ในฟีดวิดีโอที่ซับซ้อน โครงการรถยนต์ไร้คนขับต้องการการติดตามวัตถุแบบเฟรมต่อเฟรม ทีมแพทย์ต้องการแผนที่เนื้อเยื่อที่แม่นยำ คุณสมบัตินี้มุ่งเป้าไปที่ลูกค้ารายใหญ่ที่มีระบบ AI ที่ไม่สามารถยอมรับข้อมูลที่ไม่แม่นยำได้

Alaya AI รับประกันคุณภาพข้อมูลได้อย่างไรผ่านการใช้กลไกเกมและเทคโนโลยีบล็อกเชน

ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเป็นปัญหาที่ร้ายแรงที่สุดใน AI การฝึกโมเดลด้วยป้ายกำกับที่ไม่ถูกต้องจะทำให้ได้คำตอบที่ผิดพลาด ไม่ว่าโค้ดจะซับซ้อนแค่ไหนก็ตาม ตลาดการติดป้ายกำกับข้อมูล AI มีมูลค่าถึง 2.3 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 และคาดว่าจะสูงถึง 18.23 พันล้านดอลลาร์ในปี 2035 ตามข้อมูลจาก Precedence Research นั่นหมายความว่ามีเงินจำนวนมหาศาลที่เกี่ยวข้องกับการติดป้ายกำกับที่ถูกต้อง Alaya AI แก้ปัญหานี้ด้วยการควบคุมคุณภาพหลายชั้นที่ทำงานพร้อมกัน

ขั้นตอนแรก: การตรวจสอบโดยมนุษย์ หลังจากที่เครื่องจักรติดป้ายกำกับข้อมูลเบื้องต้นแล้ว มนุษย์จะตรวจสอบผลลัพธ์เพื่อหาข้อผิดพลาด บริการติดป้ายกำกับทุกแห่งทำเช่นนี้ แต่สิ่งที่ Alaya เพิ่มเข้ามาคือคะแนนพิสูจน์คุณภาพที่ติดตามความถูกต้องแม่นยำของพนักงานแต่ละคนเมื่อเวลาผ่านไป หากได้คะแนนสูง คุณจะได้รับงานมากขึ้นและค่าตอบแทนดีขึ้น หากได้คะแนนต่ำ แพลตฟอร์มจะให้งานคุณน้อยลงจนกว่าคุณจะปรับปรุงผลงานให้ดีขึ้น

ระบบการให้รางวัลและเหรียญตราไม่ได้มีไว้แค่เพื่อความสนุกสนานเท่านั้น มันสร้างวงจร: ทำงานดี ได้เหรียญตรามากขึ้น และยังคงมีแรงจูงใจ ทำงานแบบลวกๆ และได้งานคุณภาพต่ำ ก็จะได้เหรียญตราน้อยลง เมื่อเวลาผ่านไป ระบบนี้จะคัดกรองคนทำงานที่ไม่ใส่ใจ และสร้างทีมงานที่ใส่ใจกับการติดฉลากให้ถูกต้อง

บล็อกเชนช่วยให้กระบวนการทั้งหมดเปิดกว้างอยู่เสมอ ทุกการกระทำที่เกี่ยวข้องกับการติดฉลากจะถูกบันทึกไว้ ดังนั้นหากบริษัท AI พบปัญหาในชุดข้อมูลหลังจากซื้อไปแล้วหลายเดือน พวกเขาสามารถตรวจสอบย้อนกลับไปยังผู้ปฏิบัติงานและงานที่ทำให้เกิดปัญหาได้อย่างแม่นยำ ลองทำแบบนั้นบนแพลตฟอร์มที่ไม่มีบัญชีแยกประเภทสาธารณะดูสิ

นอกจากนั้นแล้ว อัลกอริทึม AI ยังทำการตรวจสอบคุณภาพในเบื้องหลังตลอด 24 ชั่วโมง โดยจะตรวจจับรูปแบบที่ผิดปกติ เช่น พนักงานที่เรียกแมวว่า "สุนัข" ในภาพ 15% ในขณะที่อัตราความผิดพลาดโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 2% งานที่ถูกตรวจพบว่าผิดปกติจะถูกส่งกลับไปตรวจสอบอีกครั้งก่อนที่จะนำไปใช้ในชุดข้อมูลสุดท้าย

ระบบโทเค็นคู่: แรงจูงใจจากโทเค็น ALA และโทเค็นกำกับดูแล AGT ขับเคลื่อนแพลตฟอร์มอย่างไร

แพลตฟอร์ม AI ของ Alaya ใช้โทเค็นสองตัว โดยแต่ละตัวทำหน้าที่แตกต่างกัน การแบ่งแยกนี้เป็นไปโดยเจตนา ในโครงการคริปโตส่วนใหญ่ เมื่อเทรดเดอร์เก็งกำไรในโทเค็นยูทิลิตี้ มันจะทำให้แพลตฟอร์มที่พึ่งพาโทเค็นนั้นเสียหาย Alaya พยายามหลีกเลี่ยงกับดักนั้น

โทเค็น ALA เป็นหัวใจหลักของแพลตฟอร์ม ผู้ร่วมพัฒนาจะได้รับ ALA จากการทำภารกิจติดป้ายข้อมูลให้เสร็จสมบูรณ์ บรรลุเป้าหมาย และเข้าร่วมตอบคำถามผ่านแอป Alaya Quiz Challenge ALA สามารถใช้เพื่ออัปเกรด NFT เข้าร่วมกิจกรรมพิเศษ และเข้าถึงฟีเจอร์ระดับพรีเมียมบนแพลตฟอร์ม จำนวนโทเค็น ALA ทั้งหมดมี 100 ล้านโทเค็น ซึ่งถูกรวมเข้ากับเครือข่าย Polygon แล้ว

AGT คือโทเค็นสำหรับการกำกับดูแล มีจำนวนจำกัดอยู่ที่ 5 พันล้านเหรียญ ผู้ถือโทเค็นจะลงคะแนนเสียงในการตัดสินใจเกี่ยวกับแพลตฟอร์มผ่าน POLIS DAO เช่น ระดับค่าธรรมเนียม ลำดับความสำคัญของฟีเจอร์ และการใช้จ่ายเงิน นอกจากนี้ คุณยังต้องใช้ AGT สำหรับการอัปเกรด NFT ระดับพรีเมียมและการส่งข้อเสนอต่างๆ ด้วย การแยกรางวัลทางเศรษฐกิจ (ALA) และอำนาจการลงคะแนนเสียง (AGT) ไว้ในโทเค็นที่แยกจากกัน โครงการนี้พยายามป้องกันการเก็งกำไรที่อาจทำลายการดำเนินงานในแต่ละวัน

การ Staking โมเดลเป็นการยกระดับไปอีกขั้น โครงการ AI จะล็อก AGT ไว้ในพูล Staking เพื่อดึงดูดผู้ทำงานที่ให้ข้อมูลสำหรับโมเดล AI เฉพาะ ข้อมูลที่ดีจะทำให้โมเดลดีขึ้น ซึ่งจะทำให้โทเค็นที่นำไป Staking มีมูลค่ามากขึ้น มันคือการเชื่อมโยงทางการเงินโดยตรงระหว่างคุณภาพของข้อมูลและผลลัพธ์ของ AI โครงการต่างๆ ยังสามารถตั้งค่าพูลรางวัลแบบกำหนดเองและจ่ายเงินให้ผู้ทำงานด้วยโทเค็นของตนเองสำหรับคำขอข้อมูลพิเศษได้อีกด้วย

ราคา AGT ในปัจจุบันบอกเล่าเรื่องราวที่ค่อนข้างน่าเศร้า ราคาพุ่งสูงสุดที่ 0.0375 ดอลลาร์ในเดือนพฤษภาคม 2025 ตามข้อมูลจาก CoinGecko จากนั้นก็ร่วงลง 83% เหลือประมาณ 0.0044 ดอลลาร์ในช่วงต้นปี 2026 มูลค่าตลาดอยู่ที่ประมาณ 8.13 ล้านดอลลาร์ โดยมี AGT หมุนเวียนอยู่ในตลาดประมาณ 1.87 พันล้านเหรียญ จากทั้งหมด 5 พันล้านเหรียญ ปริมาณการซื้อขายรายวันอยู่ที่ประมาณ 115,000 ดอลลาร์ ซึ่งถือว่าน้อยมาก สำหรับคนทำงานในสถานที่ที่เงินเพียงไม่กี่ดอลลาร์ต่อวันมีความสำคัญ รางวัลโทเค็นอาจยังคงคุ้มค่า แต่สำหรับนักลงทุนรายใหญ่ ตลาดนี้เล็กเกินไปและผันผวนเกินกว่าที่จะนำมาพิจารณาอย่างจริงจัง

วิธีใช้งาน Alaya AI: คู่มือทีละขั้นตอนสำหรับการเข้าถึงชุดข้อมูลและการรับโทเค็น

เริ่มต้นง่ายๆ ส่วนรายละเอียดเชิงลึกจะตามมาทีหลัง

ขั้นแรก สร้างบัญชีบนเว็บไซต์ Alaya AI โดยใช้ที่อยู่อีเมลและดำเนินการยืนยันให้เสร็จสมบูรณ์ สำหรับผู้ใช้งานที่ต้องการใช้งานผ่านโทรศัพท์มือถือ สามารถดาวน์โหลดแอป Alaya Quiz Challenge ได้จาก Google Play

หลังจากล็อกอินแล้ว หน้าแดชบอร์ดจะแสดงภารกิจที่พร้อมใช้งาน ยอดคงเหลือโทเค็น สถิติชุมชน และการเข้าถึงตลาดซื้อขาย ควรใช้เวลาทำความเข้าใจส่วนนี้ก่อนที่จะเริ่มทำภารกิจต่างๆ อินเทอร์เฟซอาจต้องใช้เวลาเรียนรู้บ้าง โดยเฉพาะระบบการประมูลและตลาดซื้อขาย NFT

การป้อนข้อมูลคือจุดเริ่มต้นของการสร้างรายได้ของคุณ ใช้แถบเครื่องมือที่ด้านล่างของหน้าจอเพื่อติดป้ายกำกับรูปภาพ บันทึกเสียง หรือใส่คำอธิบายประกอบข้อความ งานแต่ละชิ้นที่เสร็จสมบูรณ์จะได้รับโทเค็น ALA จำนวนโทเค็นขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของงานและคะแนน Proof of Quality ของคุณ ผู้ใช้ใหม่จะเริ่มต้นด้วยงานที่ง่ายกว่าและปลดล็อกงานที่ซับซ้อนกว่า (และให้ค่าตอบแทนดีกว่า) เมื่อคะแนนความแม่นยำของพวกเขาดีขึ้น

บริษัท AI ที่ต้องการซื้อข้อมูลแทนการติดป้ายกำกับ สามารถใช้ระบบขอข้อมูล (Request for Data หรือ RFD) ได้ โพสต์สิ่งที่คุณต้องการ: ประเภทข้อมูล ปริมาณ กฎการติดป้ายกำกับ และงบประมาณ ผู้ทำงานจะเสนอราคาเพื่อรับงาน สัญญาอัจฉริยะจะดำเนินการซื้อขาย โดยจะมีการชำระเงินเมื่อแต่ละขั้นตอนเสร็จสมบูรณ์

ตลาดซื้อขาย NFT อนุญาตให้ซื้อและขาย NFT ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลได้ บางกิจกรรมจำเป็นต้องมี NFT เฉพาะเพื่อเข้าร่วม ซึ่งสร้างความซับซ้อนเพิ่มเติม แต่ก็เป็นอุปสรรคสำหรับผู้ใช้ใหม่ที่ไม่ต้องการจัดการกับกลไกของ NFT ด้วยเช่นกัน

การลงคะแนนเสียงใน DAO นั้นมีให้หากคุณต้องการ คุณสามารถลงคะแนนให้กับข้อเสนอและนำเสนอไอเดียได้ ในความเป็นจริง อัตราการมีส่วนร่วมใน DAO ในโลกคริปโตนั้นต่ำมาก โดยมีผู้ถือโทเค็นไม่ถึง 10% ที่ลงคะแนนในโครงการส่วนใหญ่ และ Alaya ก็คงไม่แตกต่างกัน

ราคาขึ้นอยู่กับว่าคุณเป็นใคร ผู้ติดฉลากสามารถใช้งานได้ฟรี บริษัท AI จ่ายผ่านโทเค็นหรือข้อตกลงแบบกำหนดเอง มีทั้งหมดสี่ระดับ ได้แก่ ระดับพื้นฐาน (ฟรี มีข้อจำกัด) ระดับมาตรฐาน ระดับโปร (พร้อมการวิเคราะห์และตราสัญลักษณ์ NFT) และระดับองค์กร (API แบบกำหนดเอง โทเค็นจำนวนมาก)

การประยุกต์ใช้ AI ในโลกแห่งความเป็นจริง: ข้อมูลการฝึกอบรม AI ของ Alaya ถูกนำไปใช้ที่ใดบ้าง

ป้ายกำกับที่พนักงานของ Alaya สร้างขึ้นจะถูกนำไปใช้ในโมเดล AI จริง โดยแต่ละฟิลด์มีความต้องการเฉพาะด้านประเภทข้อมูล ความแม่นยำ และปริมาณข้อมูล

การดูแลสุขภาพเป็นเป้าหมายสำคัญของ Alaya AI ALAYA Labs สร้างเครื่องมือที่ช่วยให้แพทย์ตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น ตั้งแต่การดูแลผู้ป่วยที่บ้านไปจนถึงบันทึกข้อมูลผู้ป่วย หากติดฉลากภาพเอกซเรย์ทรวงอกผิด ผู้ป่วยอาจได้รับการรักษาที่ไม่ถูกต้อง ความถูกต้องแม่นยำจึงเป็นสิ่งสำคัญ การเข้ารหัสแบบ Zero-knowledge มีความสำคัญอย่างยิ่งในที่นี้ เนื่องจากข้อมูลทางการแพทย์มีกฎระเบียบที่เข้มงวดในประเทศส่วนใหญ่

ร้านค้าออนไลน์ใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับของ Alaya เพื่อขับเคลื่อนคำแนะนำเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ จัดเรียงสินค้า และทำการค้นหาด้วยภาพ คุณอัปโหลดรูปภาพเพื่อค้นหาแจ็คเก็ตที่คล้ายกันใช่ไหม? AI ที่อยู่เบื้องหลังนั้นได้รับการฝึกฝนจากภาพผลิตภัณฑ์ที่ติดแท็กนับล้านภาพ Alaya สามารถผสมผสานภาพผลิตภัณฑ์ ข้อความ และรีวิวเข้าไว้ในชุดข้อมูลการฝึกฝนชุดเดียว ซึ่งช่วยให้ AI เรียนรู้ได้เร็วขึ้น

ธนาคารและบริษัทฟินเทคใช้ข้อมูลที่มีการติดป้ายกำกับเพื่อตรวจจับการฉ้อโกง ประเมินความเสี่ยง และคาดการณ์แนวโน้ม พวกเขาต้องการบันทึกธุรกรรมที่มีการติดแท็กเพื่อฝึกฝนโมเดลที่ตรวจจับกิจกรรมที่น่าสงสัย เส้นทางบล็อกเชนบน Alaya มอบหลักฐานเพิ่มเติมอีกชั้นหนึ่งสำหรับการตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

รถยนต์ไร้คนขับจำเป็นต้องมีการติดป้ายกำกับทุกเฟรมวิดีโอ ซึ่งเป็นงานด้านข้อมูลที่มีต้นทุนสูงที่สุดงานหนึ่ง เทคโนโลยีการแบ่งส่วนข้อมูลภาพแบบไดนามิก (Dynamic Visual Data Segmentation) ของ Alaya มุ่งเป้าไปที่ตลาดนี้ แต่ต้องแข่งขันกับ Scale AI ซึ่งสร้างระบบการทำงานทั้งหมดของตนขึ้นมาเพื่อรองรับรถยนต์ไร้คนขับโดยเฉพาะ

โรงงานต่างๆ ฝึกฝน AI ให้ตรวจจับชิ้นส่วนที่ชำรุดในสายการผลิต นั่นหมายถึงภาพนับพันภาพที่แสดงให้เห็นว่าชิ้นส่วนที่ดีและชิ้นส่วนที่ชำรุดมีลักษณะอย่างไร โดยทั้งหมดจะถูกติดป้ายกำกับด้วยมือ ระบบการทำงานแบบเกมของ Alaya อาจทำให้งานที่น่าเบื่อนี้ติดตรึงใจได้ดีกว่าวิธีการจ้างคนงานชั่วคราวแบบเดิมๆ

แพลตฟอร์มข้อมูลเปิดของ Alaya AI และแผนงานในอนาคต

ในเดือนพฤศจิกายน 2024 อลายาได้เปิดตัวแพลตฟอร์มข้อมูลเปิด (Open Data Platform หรือ ODP) การเคลื่อนไหวครั้งนี้ผลักดันการพัฒนา AI ในโครงการให้ก้าวไปไกลกว่าการติดป้ายข้อมูลเพียงอย่างเดียว ไปสู่โครงสร้างพื้นฐานข้อมูล AI ที่กว้างขึ้น พร้อมด้วยคุณสมบัติการค้าทางสังคมที่ช่วยให้ทีมต่างๆ สามารถแลกเปลี่ยนและแบ่งปันชุดข้อมูลภายในแพลตฟอร์มได้ ODP ผสานรวมกับระบบนิเวศ Web3 และใช้สัญญาอัจฉริยะสำหรับการกำกับดูแล สร้างสิ่งที่อลายาอธิบายว่าเป็น "ระบบนิเวศ AI ที่เปิดกว้าง โปร่งใส และร่วมมือกัน"

ในช่วงเวลาเดียวกันนั้น Binance ได้เลือก Alaya เข้าร่วมโครงการ MVB (Most Valuable Builder) ซีซั่นที่ 8 ซึ่งมีความสำคัญเพราะ MVB เชื่อมโยงโปรเจกต์ต่างๆ กับ Binance Labs และระบบนิเวศของ BNB Chain ซึ่งหมายถึงโอกาสในการได้รับคำแนะนำ การระดมทุน และการเข้าถึงฐานผู้ใช้ที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งในวงการคริปโต

ปัจจุบัน Alaya ใช้เครือข่าย Arbitrum และ opBNB และมีแผนจะขยายไปยัง BNB Chain และ Optimism ในอนาคต แนวคิดนั้นเรียบง่าย: เครือข่ายแต่ละแห่งมีผู้ใช้งาน ค่าธรรมเนียม และความเร็วที่แตกต่างกัน การมีเครือข่ายมากขึ้นหมายความว่าผู้คนจำนวนมากขึ้นสามารถเข้าร่วมได้โดยไม่ต้องกังวลว่าจะใช้กระเป๋าเงินดิจิทัลใด

แผนงานของ Alaya AI ครอบคลุมช่วงปี 2022 ถึง 2026 การรองรับ NFT เสร็จสมบูรณ์แล้ว การกำกับดูแล DAO ยังอยู่ในระหว่างการพัฒนา เป้าหมายผู้ใช้งานยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องหลังจากแตะ 3.6 ล้านคน ลำดับต่อไปคือ DePIN (เครือข่ายฮาร์ดแวร์เช่น Helium และ Hivemapper) และการร่วมมือกับแพลตฟอร์มประมวลผลเช่น Akash และ Golem

นอกจากนี้ยังมีแผนที่จะร่วมมือกับ Bittensor ซึ่งเป็นตลาดสำหรับโมเดล AI หากแผนนี้ประสบความสำเร็จ กระบวนการจะเป็นดังนี้: ข้อมูลจะถูกติดป้ายกำกับบน Alaya โมเดลจะได้รับการฝึกฝนบน Akash หรือ Golem และ AI ที่เสร็จสมบูรณ์จะถูกขายผ่าน Bittensor เป็นแพลตฟอร์ม AI แบบเปิดอย่างสมบูรณ์ตั้งแต่ข้อมูลไปจนถึงการใช้งานจริง มันจะสามารถเอาชนะ Google, Microsoft และ Amazon ได้หรือไม่? ยังไม่มีใครรู้ในตอนนี้

ความเสี่ยง ข้อจำกัด และข้อกังวลที่สุจริตเกี่ยวกับแพลตฟอร์ม AI ของ Alaya

ทุกโครงการย่อมมีจุดอ่อน โครงการ Alaya AI ก็มีจุดอ่อนหลายจุดที่ควรพิจารณาอย่างตรงไปตรงมา

สภาพคล่องของโทเค็นเป็นเรื่องที่น่ากังวล AGT ร่วงลง 83% จากจุดสูงสุดในเดือนพฤษภาคม 2025 และมีการซื้อขายเพียงประมาณ 115,000 ดอลลาร์ต่อวัน คำสั่งขายครั้งใหญ่เพียงครั้งเดียวอาจทำให้ราคาร่วงลงได้ พนักงานที่สะสมโทเค็นเป็นเวลาหลายเดือนอาจเห็นรายได้ของพวกเขาหายไปในเวลาเพียงบ่ายเดียว อย่างไรก็ตาม ต้องยอมรับว่าโทเค็นขนาดเล็กส่วนใหญ่ก็ประสบปัญหาเดียวกันนี้

การพึ่งพาผู้ใช้ก่อให้เกิดปัญหาไก่กับไข่ บริษัท AI ต้องการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และเชื่อถือได้ ซึ่งต้องอาศัยคนทำงานจำนวนมาก ในขณะที่คนทำงานต้องการรายได้ที่มั่นคง ซึ่งต้องอาศัยบริษัท AI จำนวนมากประกาศรับสมัครงาน Alaya อ้างว่ามีผู้ใช้ 3.6 ล้านคนและมีงานให้ทำวันละ 327,000 งาน แต่เป็นเรื่องยากที่จะบอกได้ว่าคนเหล่านั้นมีจำนวนเท่าใดที่ติดป้ายกำกับข้อมูลจริง ๆ หรือแค่เล่นเกมตอบคำถามเพื่อรับโทเค็น

ผู้ใช้ใหม่ต้องเผชิญกับความท้าทายอย่างมาก คุณต้องรู้จัก NFT โทเค็นสองแบบ และระบบการประมูลเสียก่อนถึงจะเริ่มต้นใช้งานได้ คนทั่วไปส่วนใหญ่ไม่รู้เรื่องพวกนี้เลย นั่นทำให้ Alaya ถูกจำกัดอยู่แค่ในกลุ่ม Web3 ทั้งๆ ที่จริงๆ แล้วต้องการให้คนทั่วโลกเข้ามามีส่วนร่วมและติดป้ายกำกับข้อมูล

หน่วยงานกำกับดูแลเป็นตัวแปรที่ไม่แน่นอน การจ่ายเงินให้ผู้คนด้วยโทเค็นอยู่ในเขตพื้นที่สีเทาทางกฎหมายในหลายประเทศ หาก ก.ล.ต. หรือหน่วยงานอื่น ๆ ตัดสินว่า ALA หรือ AGT เป็นหลักทรัพย์ Alaya จะต้องปฏิบัติตามกฎเกณฑ์ที่อาจเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานทั้งหมดตั้งแต่ต้นจนจบ

การแข่งขันดุเดือดมาก Scale AI ระดมทุนได้ 1.3 พันล้านดอลลาร์ และมีกระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ เป็นหนึ่งในลูกค้า Labelbox มีเครื่องมือระดับองค์กรและบูรณาการอย่างลึกซึ้งกับผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ แนวทางบล็อกเชนของ Alaya แตกต่างออกไป แต่ความแตกต่างไม่ได้หมายความว่าจะได้สัญญาเสมอไป การดำเนินการ ความน่าเชื่อถือ และการสนับสนุนระดับองค์กรมีความสำคัญต่อบริษัท AI ส่วนใหญ่มากกว่าการกระจายอำนาจในฐานะจุดขาย

บทสรุป

Alaya AI กำลังพยายามทำสิ่งที่โครงการ Web3 ส่วนใหญ่พูดถึงกันแต่เพียงเท่านั้น นั่นคือการสร้างผลิตภัณฑ์ที่ส่วนของบล็อกเชนสามารถแก้ปัญหาที่แท้จริงได้ การผสมผสานระหว่างแหล่งที่มาของข้อมูลที่โปร่งใส การมีส่วนร่วมของชุมชนที่ได้รับค่าตอบแทน และการกำกับดูแลแบบกระจายอำนาจ ช่วยแก้ไขปัญหาเฉพาะด้านในเรื่องคุณภาพข้อมูลและการชดเชยผู้มีส่วนร่วม ซึ่งแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์ยังไม่สามารถแก้ไขได้ การเปิดตัว Open Data Platform และการได้รับเลือกเป็น Binance MVB ในช่วงปลายปี 2024 บ่งชี้ว่าโครงการนี้มีแรงผลักดันมากกว่าแค่เอกสารไวท์เปเปอร์คริปโตอีกฉบับหนึ่ง

แต่โมเมนตัมและการส่งมอบผลลัพธ์นั้นแตกต่างกัน ตลาดโทเค็นยังคงมีขนาดเล็ก ฐานผู้ใช้จำเป็นต้องเติบโตอย่างมากเพื่อดึงดูดบริษัท AI ขนาดใหญ่ และแพลตฟอร์มนี้ต้องแข่งขันกับผู้เล่นรายใหญ่ที่มีความสัมพันธ์กับองค์กรธุรกิจและมีเงินทุนจำนวนมากอยู่แล้ว สำหรับผู้ที่สนใจหารายได้เป็นคริปโตเคอร์เรนซีในขณะที่ทำงานฝึกอบรม AI ที่มีความหมาย Alaya นั้นคุ้มค่าที่จะพิจารณา สำหรับบริษัท AI ที่กำลังประเมินพันธมิตรด้านการติดป้ายข้อมูล แพลตฟอร์มนี้มีความน่าสนใจ แต่ยังไม่ได้รับการพิสูจน์ในระดับองค์กร

Alaya AI จะพิสูจน์ได้หรือไม่ว่า การติดป้ายข้อมูลแบบกระจายศูนย์และขับเคลื่อนโดยชุมชนนั้น มีคุณภาพและความเร็วที่บริษัท AI ระดับองค์กรต้องการ? โครงการนี้เดิมพันทุกอย่างกับคำตอบที่ว่า "ใช่" อีกสองปีข้างหน้า เราจะได้รู้ว่าการเดิมพันนั้นคุ้มค่าหรือไม่

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.