Le dilemme central qui hante l'ère de l'IA aujourd'hui : les contributeurs restent invisibles, les créateurs s'épuisent, et la motivation disparaît du jour au lendemain.
Mais voici ce que la plupart des gens ne voient pas — ce n'est pas seulement une question d'éthique. Cela menace directement la qualité et la durabilité à long terme de l'IA. Lorsque les contributeurs ne reçoivent aucune reconnaissance ou récompense, les talents cessent de participer. La roue tourne : moins de participants qualifiés signifie des ensembles de données dégradés. La baisse de la qualité des données entraîne des modèles d'IA plus faibles. C'est le vrai coût caché derrière chaque « contribution gratuite ».
Sans systèmes d'attribution et d'incitation appropriés, vous ne perdez pas seulement de bonnes personnes. Vous perdez toute la fondation sur laquelle repose une IA de qualité. Le problème s'aggrave de lui-même.
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WhaleWatcher
· 01-18 16:50
nah c'est justement ce que le web3 a toujours compris, la décentralisation et l'incitation ne sont pas vaines
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MEVSandwichMaker
· 01-18 16:48
Eh bien oui, c'est justement le problème que le web3 résout depuis longtemps... Le système d'incitation sur la chaîne n'est-il pas fait pour cela ? Pourquoi le monde de l'IA traditionnelle ne s'en est-il pas rendu compte maintenant ?
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wrekt_but_learning
· 01-18 16:24
Honnêtement, les annotateurs de données sont actuellement traités comme des bêtes de somme, personne ne se soucie de leur vie ou de leur mort, tôt ou tard, la qualité des données va s'effondrer.
Le dilemme central qui hante l'ère de l'IA aujourd'hui : les contributeurs restent invisibles, les créateurs s'épuisent, et la motivation disparaît du jour au lendemain.
Mais voici ce que la plupart des gens ne voient pas — ce n'est pas seulement une question d'éthique. Cela menace directement la qualité et la durabilité à long terme de l'IA. Lorsque les contributeurs ne reçoivent aucune reconnaissance ou récompense, les talents cessent de participer. La roue tourne : moins de participants qualifiés signifie des ensembles de données dégradés. La baisse de la qualité des données entraîne des modèles d'IA plus faibles. C'est le vrai coût caché derrière chaque « contribution gratuite ».
Sans systèmes d'attribution et d'incitation appropriés, vous ne perdez pas seulement de bonnes personnes. Vous perdez toute la fondation sur laquelle repose une IA de qualité. Le problème s'aggrave de lui-même.