人工智能零工经济已经到来——并以加密货币支付

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想找一种无需编写代码或交易代币就能赚取加密货币的方法吗？试试为 AI 标记数据吧。

总部位于洛杉矶撒哈拉人工智能今天推出了其数据服务平台 (DSP)，这是一个新系统，它使用加密货币向用户支付完成小但重要的数据标记任务的费用——标记图像、转录音频或评估 AI 生成的文本。

该平台旨在将训练人工智能系统这项艰苦且通常报酬过低的工作转变为去中心化的零工经济。

Sahara AI 联合创始人兼首席执行官 Sean Ren 表示：“过去几个月，我们一直在运行一些封闭测试版本，现在我们正在转向开放版本，每个人都可以访问我们的平台，查看生态系统合作伙伴发布的数据任务。”解密。

该平台以漏洞赏金计划为蓝本，公司、研究实验室和加密项目发布数据任务，贡献者完成任务即可获得奖励。不过，DSP 用户并非通过发现软件漏洞，而是通过注释数据获得报酬。据 Sahara 称，平台上线时将提供超过 45 万美元的加密奖励。

任先生还在南加州大学教授计算机科学，他表示，漏洞赏金模式有助于确保更好的数据质量，同时通过自动检查、同行评审、贡献者声誉评分等方法来阻止不良行为者，并要求用户赌注令牌作为防御攻击的手段。

Sahara 遵循其他加密原生赏金模型，例如免疫，为安全漏洞披露支付费用，以及吉特币，通过赠款、奖金和资金支持开源软件开发。

根据 Sahara 的说法，DSP 任务分为三类：

• 企业任务，以 $SAHARA 代币支付，帮助主要客户构建或标记数据。
• 双重奖励任务，以 $SAHARA 和生态系统合作伙伴代币支付。
• 社区任务不会立即支付报酬，但会给予贡献者最终数据集的所有权，并在这些数据集被使用或出售时获得经常性收入。

Sahara 还支持稳定币奖励，包括1美元, USDC， 和 USDT作为其他奖励选项。

虽然漏洞赏金并不是什么新鲜事，但任先生表示，该模式更注重提供高质量的数据，而不仅仅是修复漏洞。

他说：“数据标记对于训练准确的人工智能模型至关重要。标记数据可以作为指导，教会模型识别模式并做出预测。”

为了保证数据质量，Sahara 采用了多种安全和审查机制。

“我们使用蜜罐问题来监控数据标注员的表现，”任先生说。这些蜜罐问题旨在检测用户试图西比尔攻击，即一个人使用多个虚假身份来欺骗系统。

他说：“我们的质量保证机制可以快速识别作弊者，然后暂时禁止或长期禁止他们。”

同样，该公司正在使用人工智能来抓捕作弊者——具有讽刺意味的是，他们使用人工智能来寻找那些自己使用人工智能来创建内容的用户。