【Système de planification de l'emploi AI : comment Sapien construit-il un réseau intelligent de correspondance des tâches ?】
Dans le monde de l'entraînement de l'IA, plus de données ne signifie pas nécessairement mieux, mais plus "précises" est plus précieux. Pour atteindre cette "précision", la clé réside dans l'adéquation précise entre la tâche et l'homme.
Sapien ne crée pas une plateforme de travail qui simplifie la division du travail, mais un "système de dispatching de travail AI" hautement intelligent et décentralisé - chaque formateur n'accepte pas des tâches de manière aléatoire, mais est stratégiquement "dispatché" à la position de formation la plus adaptée selon les règles du système. C'est cela, le véritable réseau de collaboration intelligente.
1. Les tâches d'entraînement AI ne sont pas des "commandes", mais un "ajustement précis".
Le mécanisme des tâches des plateformes de crowdsourcing traditionnelles ressemble davantage à un système de prise de commande : celui qui arrive en premier fait le travail, et celui qui est prêt à accepter prend la tâche. Mais les besoins de formation des modèles d'IA sont extrêmement sensibles :
(1) Le modèle juridique a besoin de data annotators ayant un contexte judiciaire. (2) Le modèle médical doit être interprété par des professionnels de la santé.
Les plateformes universelles ne peuvent pas soutenir une organisation du travail aussi fine. Dès le départ, Sapien a considéré la "qualité de l'appariement entre les formateurs et les tâches" comme un indicateur clé de l'efficacité du système. Cela nécessite de construire un système de planification d'appariement plus complexe mais plus robuste.
Deuxièmement, comment fonctionne la planification des tâches de Sapien ?
Le système de gestion des tâches de Sapien n'est pas un backend centralisé, mais plutôt un réseau de "réputation-appariement" piloté par des facteurs multicouches. Cela se manifeste principalement dans les dimensions suivantes :
(1) Système d'étiquettes de tâches Chaque tâche d'entraînement est accompagnée d'étiquettes détaillées : contexte industriel, type de connaissance, niveau de difficulté, exigences de qualité, méthode de validation, etc. Ces étiquettes constituent le "portrait des besoins" de la tâche.
(2) Piste d'identité des formateurs Les utilisateurs peuvent établir un "circuit de compétences personnelles" en complétant des tâches préalables, en vérifiant des évaluations, en prouvant leurs mises et en accumulant une réputation de compétences. Le système peut alors juger de leur capacité et de leur crédibilité à accomplir des tâches spécifiques.
(3) Mécanisme dynamique de pondération du crédit La qualité d'achèvement des tâches, les retours sur la réputation historique, le taux d'adoption des données par le modèle et d'autres indicateurs de comportement sont enregistrés et influencent la priorité de l'attribution des tâches suivantes, formant un cycle positif de "plus c'est fiable, plus c'est appelé en premier".
(4) Réseau de réputation en ligne superposé L'identité, le staking et les données d'historique des formateurs dans plusieurs réseaux de tâches sont référencées de manière transversale, établissant progressivement des points d'ancrage de confiance inter-protocoles, et favorisant la coordination future entre les réseaux de tâches.
L'essence de ce mécanisme est d'essayer d'intégrer le comportement d'entraînement humain dans un "réseau de collaboration structurel" ; chaque entraînement ne produit pas seulement des données, mais constitue également une itération de l'identité du formateur.
Trois, l'avenir de la planification des tâches : l'équité et l'incitation de la planification algorithmique
Le "réseau d'ordonnancement intelligent" de Sapien améliore non seulement l'efficacité des tâches et la qualité de la formation, mais il stimule également l'incitation à long terme des formateurs à "améliorer leur identité" -
(1) Chaque formateur n'est pas un travailleur temporaire, mais un collaborateur professionnel sur la voie des compétences.
(2) Chaque score de réputation affecte l'efficacité des gains futurs et la profondeur de participation.
(3) Chaque résultat de correspondance de tâche est une récompense pour son histoire de participation à long terme.
Dans le contexte de la tendance à transformer la main-d'œuvre formée par l'IA en actifs à long terme, les algorithmes de planification deviendront l'un des modules de gouvernance clés de la plateforme. Ils ne se contentent pas d'attribuer des tâches, mais déterminent qui aura à l'avenir le droit d'accès au "marché de la main-d'œuvre des données" de valeur supérieure.
En d'autres termes, le système de planification de l'entraînement lui-même est le premier mécanisme de répartition de la valeur.
Si les plateformes d'IA Web2 ne font que recruter et distribuer des tâches, ce que Sapien est en train de construire, c'est un "système de réseau d'entraîneurs d'IA" doté d'une logique de planification intelligente, où chaque nœud est à la fois un entraîneur, un co-contributeur du système et un participant à la gouvernance.
Dans l'ère de la collaboration AI qui suit, celui qui peut contrôler le "système de planification de la main-d'œuvre" peut contrôler le droit de distribution des données d'entraînement. Et Sapien, il est clair qu'ils sont déjà en avance sur ce chemin.
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
【Système de planification de l'emploi AI : comment Sapien construit-il un réseau intelligent de correspondance des tâches ?】
Dans le monde de l'entraînement de l'IA, plus de données ne signifie pas nécessairement mieux, mais plus "précises" est plus précieux. Pour atteindre cette "précision", la clé réside dans l'adéquation précise entre la tâche et l'homme.
Sapien ne crée pas une plateforme de travail qui simplifie la division du travail, mais un "système de dispatching de travail AI" hautement intelligent et décentralisé - chaque formateur n'accepte pas des tâches de manière aléatoire, mais est stratégiquement "dispatché" à la position de formation la plus adaptée selon les règles du système. C'est cela, le véritable réseau de collaboration intelligente.
1. Les tâches d'entraînement AI ne sont pas des "commandes", mais un "ajustement précis".
Le mécanisme des tâches des plateformes de crowdsourcing traditionnelles ressemble davantage à un système de prise de commande : celui qui arrive en premier fait le travail, et celui qui est prêt à accepter prend la tâche. Mais les besoins de formation des modèles d'IA sont extrêmement sensibles :
(1) Le modèle juridique a besoin de data annotators ayant un contexte judiciaire.
(2) Le modèle médical doit être interprété par des professionnels de la santé.
Les plateformes universelles ne peuvent pas soutenir une organisation du travail aussi fine. Dès le départ, Sapien a considéré la "qualité de l'appariement entre les formateurs et les tâches" comme un indicateur clé de l'efficacité du système. Cela nécessite de construire un système de planification d'appariement plus complexe mais plus robuste.
Deuxièmement, comment fonctionne la planification des tâches de Sapien ?
Le système de gestion des tâches de Sapien n'est pas un backend centralisé, mais plutôt un réseau de "réputation-appariement" piloté par des facteurs multicouches. Cela se manifeste principalement dans les dimensions suivantes :
(1) Système d'étiquettes de tâches
Chaque tâche d'entraînement est accompagnée d'étiquettes détaillées : contexte industriel, type de connaissance, niveau de difficulté, exigences de qualité, méthode de validation, etc. Ces étiquettes constituent le "portrait des besoins" de la tâche.
(2) Piste d'identité des formateurs
Les utilisateurs peuvent établir un "circuit de compétences personnelles" en complétant des tâches préalables, en vérifiant des évaluations, en prouvant leurs mises et en accumulant une réputation de compétences. Le système peut alors juger de leur capacité et de leur crédibilité à accomplir des tâches spécifiques.
(3) Mécanisme dynamique de pondération du crédit
La qualité d'achèvement des tâches, les retours sur la réputation historique, le taux d'adoption des données par le modèle et d'autres indicateurs de comportement sont enregistrés et influencent la priorité de l'attribution des tâches suivantes, formant un cycle positif de "plus c'est fiable, plus c'est appelé en premier".
(4) Réseau de réputation en ligne superposé
L'identité, le staking et les données d'historique des formateurs dans plusieurs réseaux de tâches sont référencées de manière transversale, établissant progressivement des points d'ancrage de confiance inter-protocoles, et favorisant la coordination future entre les réseaux de tâches.
L'essence de ce mécanisme est d'essayer d'intégrer le comportement d'entraînement humain dans un "réseau de collaboration structurel" ; chaque entraînement ne produit pas seulement des données, mais constitue également une itération de l'identité du formateur.
Trois, l'avenir de la planification des tâches : l'équité et l'incitation de la planification algorithmique
Le "réseau d'ordonnancement intelligent" de Sapien améliore non seulement l'efficacité des tâches et la qualité de la formation, mais il stimule également l'incitation à long terme des formateurs à "améliorer leur identité" -
(1) Chaque formateur n'est pas un travailleur temporaire, mais un collaborateur professionnel sur la voie des compétences.
(2) Chaque score de réputation affecte l'efficacité des gains futurs et la profondeur de participation.
(3) Chaque résultat de correspondance de tâche est une récompense pour son histoire de participation à long terme.
Dans le contexte de la tendance à transformer la main-d'œuvre formée par l'IA en actifs à long terme, les algorithmes de planification deviendront l'un des modules de gouvernance clés de la plateforme. Ils ne se contentent pas d'attribuer des tâches, mais déterminent qui aura à l'avenir le droit d'accès au "marché de la main-d'œuvre des données" de valeur supérieure.
En d'autres termes, le système de planification de l'entraînement lui-même est le premier mécanisme de répartition de la valeur.
Si les plateformes d'IA Web2 ne font que recruter et distribuer des tâches, ce que Sapien est en train de construire, c'est un "système de réseau d'entraîneurs d'IA" doté d'une logique de planification intelligente, où chaque nœud est à la fois un entraîneur, un co-contributeur du système et un participant à la gouvernance.
Dans l'ère de la collaboration AI qui suit, celui qui peut contrôler le "système de planification de la main-d'œuvre" peut contrôler le droit de distribution des données d'entraînement. Et Sapien, il est clair qu'ils sont déjà en avance sur ce chemin.