Al ver el proyecto @JoinSapien, para ser honesto, al principio pensé que era otro proyecto de IA que solo juega con conceptos, pero después de investigar, descubrí que lo que están haciendo es bastante concreto.



Ahora todos están hablando de lo poderosos que son los modelos de IA y cuánta potencia de cálculo tienen, pero en realidad el verdadero cuello de botella está en la calidad de los datos. Piensa en ello, por más impresionante que sea un modelo, si se alimenta con datos basura, los resultados no serán mucho mejores. Sapien está específicamente diseñado para resolver este problema; han creado un protocolo que permite a personas comunes de todo el mundo proporcionar datos de alta calidad directamente a los modelos de IA de las empresas.

Sus datos actuales son bastante impresionantes: más de 1 millón de contribuyentes, colaboraciones con grandes empresas como Toyota, Alibaba y Midjourney, y han completado más de 100 millones de tareas. Este tamaño ya no es un juego pequeño, realmente prueba la demanda del mercado.

Creo que lo más inteligente de ellos es que han eludido el modelo tradicional de intermediarios. Antes, las empresas que necesitaban datos de alta calidad tenían que pasar por varias compañías de datos, despojando capas y al final, quienes realmente trabajaban no recibían mucho dinero y la calidad de los datos no estaba garantizada. Sapien conecta directamente a las empresas con los contribuyentes, de manera transparente y justa, y utiliza mecanismos en la cadena para garantizar la confianza.

Lo más importante es que no están permitiendo que la humanidad sea reemplazada por la IA, sino que están haciendo que la humanidad lidere la dirección del desarrollo de la IA. Estoy bastante de acuerdo con esta idea; por muy poderosa que sea la IA, necesita el juicio y la creatividad humana para guiarla. Ahora que la IA está avanzando tan rápidamente, quien tenga acceso a datos humanos de calidad, tendrá el control.

Desde una perspectiva comercial, este modelo de crowdsourcing de datos descentralizado realmente tiene potencial. Cualquiera puede participar, la barrera de entrada es baja, los beneficios son transparentes y la calidad se garantiza a través de la validación por pares. Para las empresas, pueden obtener datos más reales y diversos, y para los individuos, el conocimiento y el tiempo pueden convertirse directamente en ganancias.
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