Yapay Zeka Gelişiminin Yeni Şişesi: Veri Temel Zorluk Oluyor
Yapay zeka modelinin ölçeği ve hesaplama gücünün hızlı bir şekilde artmasıyla, uzun zamandır göz ardı edilen bir anahtar sorun gün yüzüne çıkıyor - veri arzı. Mevcut AI endüstrisi, bir yapısal çelişki ile karşı karşıya: Modeller ve hesaplama gücü olgun bir piyasa sistemi oluşturmuşken, verinin üretimi, temizlenmesi, doğrulanması ve ticareti hala ilkel bir aşamada. Önümüzdeki on yılda, AI'nın gelişim odak noktası modeller ve hesaplama gücünden veri altyapısının inşasına kayacak.
AI sektöründeki veri sıkıntısı
Derin öğrenme devriminden bu yana, AI modellerinin parametre ölçeği milyon seviyesinden trilyon seviyesine sıçramış, hesaplama gücü talebi ise üstel bir artış göstermiştir. Ancak, insan tarafından üretilen yüksek kaliteli "organik verilerin" büyümesi neredeyse tavan noktasına ulaşmıştır. Metin verisi örneğinde, internette erişilebilen kaliteli metin toplamı yaklaşık 10^12 kelime civarındadır, oysa bir yüz milyar parametreli modeli eğitmek için yaklaşık 10^13 kelime düzeyinde veri tüketilmesi gerekmektedir. Bu, mevcut veri havuzunun yalnızca birkaç eşit ölçekli modelin eğitimini destekleyebileceği anlamına gelmektedir.
Daha da ciddileşen bir durum, tekrar eden ve düşük kaliteli içerik oranının %60'ı aşmasıdır; bu da etkili veri arzını daha da kısıtlamaktadır. Model, AI tarafından üretilen içerikleri yoğun bir şekilde kullanmaya başladığında, "veri kirliliği" nedeniyle model performansındaki düşüş sektörde bir endişe haline gelmiştir. Bu çelişkinin kaynağı, AI endüstrisinin uzun zamandır verileri "ücretsiz kaynak" olarak görmesi, bunun yerine özenle yetiştirilmesi gereken "stratejik varlıklar" olarak görmemesidir.
Zincir Üzerindeki Veriler: AI'nin İdeal Eğitim Materyali
Bu bağlamda, blok zinciri ağının zincir üzerindeki verileri benzersiz bir değer sunmaktadır. Geleneksel internet verileri ile karşılaştırıldığında, zincir üzerindeki verilerin doğal bir doğruluğu ve güvenilirliği vardır:
Gerçek niyet sinyalleri: Zincir üzerindeki veriler, kullanıcıların gerçek para ile yaptığı karar alma eylemlerini kaydeder; bu, proje değerine yapılan değerlendirmeleri ve fon tahsis stratejilerini doğrudan yansıtır.
İzlenebilir Eylem Zinciri: Blok zincirinin şeffaflığı, kullanıcı davranışlarının tamamen izlenebilmesini sağlar ve tutarlı bir "eylem zinciri" oluşturur; bu da AI'nın hassas kullanıcı profilleri oluşturmasına yardımcı olur.
Açık Erişim: Zincir üzerindeki veriler tüm geliştiricilere açıktır, izin almaya gerek olmadan erişilebilir ve AI model eğitimi için düşük maliyetli bir veri kaynağı sağlar.
Ancak, zincir üzerindeki veriler de zorluklarla karşı karşıya: Bunlar, AI modelleri tarafından kullanılabilmesi için karmaşık bir işleme tabi tutulması gereken yapılandırılmamış "olay günlükleri" biçiminde mevcuttur. Şu anda zincir üzerindeki verilerin "yapılandırma dönüşüm oranı" %5'in altında olup, yüksek değerli sinyaller büyük bir parçalı bilgi yığınında kaybolmaktadır.
Zincir üzerindeki verilerin "akıllı işletim sistemi"
Çevrimiçi verilerin parçalanma sorununu çözmek için, endüstri AI için özel olarak tasarlanmış "çevrimiçi akıllı işletim sistemi" inşa etmeyi araştırıyor. Bu tür sistemlerin temel hedefi, dağınık çevrimiçi sinyalleri yapılandırılmış, doğrulanabilir ve gerçek zamanlı olarak birleştirilebilir AI-ready verilere dönüştürmektir. Temelde aşağıdaki birkaç ana bileşeni içermektedir:
Açık Veri Standartları: Farklı blok zincirleri ve protokollerin veri formatlarını birleştirerek, AI'nın zincir üzerindeki dünyayı doğrudan "anlamasını" sağlamak.
Merkeziyetsiz doğrulama mekanizması: Verilerin doğruluğunu ve bütünlüğünü sağlamak için blok zinciri konsensüs mekanizmasını kullanır.
Yüksek Performanslı Veri Erişilebilirlik Katmanı: Zincir üzerindeki verilerin gerçek zamanlı işlenmesi ve düşük gecikme ile iletilmesi için optimizasyon algoritmaları ve mimarisi kullanarak.
Veri Puanlama Protokolü: Veri seti kalitesini otomatik olarak değerlendiren AI modelleri geliştirerek, veri ticaret pazarına fiyatlandırma referansı sağlamak.
DataFi Çağına Geçiş
Bu çabaların nihai hedefi, AI endüstrisini DataFi çağına taşımaktır - veriler, fiyatlandırılabilir, ticarete konu olabilen ve değer kazanan "sermaye" haline gelecektir. Bu yeni çağda, verilerin dört temel özelliği olacaktır:
Yapılandırılmış: Ham zincir üzerindeki sinyaller, AI'nin doğrudan çağırabileceği yapılandırılmış verilere dönüştürülür.
Birleştirilebilir: Farklı kaynaklardan gelen veriler, Lego blokları gibi serbestçe birleştirilebilir ve uygulama sınırlarını genişletebilir.
Doğrulanabilir: Verilerin gerçekliği, blok zincirindeki kayıtlarla geri izlenebilir ve doğrulanabilir.
Nakitleştirilebilir: Veri sağlayıcıları yüksek kaliteli verileri doğrudan gelire dönüştürebilir.
Sonuç: Veri Devrimi AI Yeni Bir Çağı Öncülük Ediyor
AI'nin evrimi esasen veri altyapısının evrimidir. İnsanların ürettiği verilerin sınırlılığından zincir üzerindeki verilerin değer keşfine, parçalı sinyallerden yapılandırılmış varlıklara, yeni nesil veri altyapısı AI endüstrisinin temel mantığını yeniden şekillendiriyor. Yaklaşan DataFi çağında, veri AI ile gerçek dünya arasında bir köprü haline gelecek ve çeşitli yenilikçi uygulamaların ortaya çıkmasını teşvik edecek.
Veri nihayetinde hak ettiği değeri kazandığında, AI gerçekten dünyayı değiştirme gücünü serbest bırakabilir. Bir sonraki nesil AI uygulamaları yalnızca güçlü modellere değil, aynı zamanda yüksek kaliteli ve güvenilir verilerin desteğine de ihtiyaç duyuyor. Böyle bir veri ekosisteminin inşası, önümüzdeki on yıl boyunca AI endüstrisinin ana görevi olacaktır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
23 Likes
Reward
23
7
Repost
Share
Comment
0/400
SigmaBrain
· 08-09 05:28
Linger drift, veriye dayalıdır.
View OriginalReply0
BoredWatcher
· 08-08 00:30
Veri, yemek paketlerinden çok daha güzel.
View OriginalReply0
ChainComedian
· 08-06 13:10
Veri yetersiz, gpt de aç kalır.
View OriginalReply0
airdrop_whisperer
· 08-06 11:21
Er ya da geç veriler en değerli varlık haline gelecek.
View OriginalReply0
MeltdownSurvivalist
· 08-06 11:18
Eski bir klişe oldu, veri hayati belirliyor.
View OriginalReply0
LiquidityHunter
· 08-06 11:17
Sonuçta, bu sadece verileri yemek ve yeni darboğazlarla oynamak.
View OriginalReply0
FarmHopper
· 08-06 11:11
Vay canına, veri kaynakları neredeyse çevrimdışı kavga edecek.
Veri sağlama, AI gelişiminin darboğazı; on-chain veriler, DataFi'nin yeni çağına öncülük ediyor.
Yapay Zeka Gelişiminin Yeni Şişesi: Veri Temel Zorluk Oluyor
Yapay zeka modelinin ölçeği ve hesaplama gücünün hızlı bir şekilde artmasıyla, uzun zamandır göz ardı edilen bir anahtar sorun gün yüzüne çıkıyor - veri arzı. Mevcut AI endüstrisi, bir yapısal çelişki ile karşı karşıya: Modeller ve hesaplama gücü olgun bir piyasa sistemi oluşturmuşken, verinin üretimi, temizlenmesi, doğrulanması ve ticareti hala ilkel bir aşamada. Önümüzdeki on yılda, AI'nın gelişim odak noktası modeller ve hesaplama gücünden veri altyapısının inşasına kayacak.
AI sektöründeki veri sıkıntısı
Derin öğrenme devriminden bu yana, AI modellerinin parametre ölçeği milyon seviyesinden trilyon seviyesine sıçramış, hesaplama gücü talebi ise üstel bir artış göstermiştir. Ancak, insan tarafından üretilen yüksek kaliteli "organik verilerin" büyümesi neredeyse tavan noktasına ulaşmıştır. Metin verisi örneğinde, internette erişilebilen kaliteli metin toplamı yaklaşık 10^12 kelime civarındadır, oysa bir yüz milyar parametreli modeli eğitmek için yaklaşık 10^13 kelime düzeyinde veri tüketilmesi gerekmektedir. Bu, mevcut veri havuzunun yalnızca birkaç eşit ölçekli modelin eğitimini destekleyebileceği anlamına gelmektedir.
Daha da ciddileşen bir durum, tekrar eden ve düşük kaliteli içerik oranının %60'ı aşmasıdır; bu da etkili veri arzını daha da kısıtlamaktadır. Model, AI tarafından üretilen içerikleri yoğun bir şekilde kullanmaya başladığında, "veri kirliliği" nedeniyle model performansındaki düşüş sektörde bir endişe haline gelmiştir. Bu çelişkinin kaynağı, AI endüstrisinin uzun zamandır verileri "ücretsiz kaynak" olarak görmesi, bunun yerine özenle yetiştirilmesi gereken "stratejik varlıklar" olarak görmemesidir.
Zincir Üzerindeki Veriler: AI'nin İdeal Eğitim Materyali
Bu bağlamda, blok zinciri ağının zincir üzerindeki verileri benzersiz bir değer sunmaktadır. Geleneksel internet verileri ile karşılaştırıldığında, zincir üzerindeki verilerin doğal bir doğruluğu ve güvenilirliği vardır:
Gerçek niyet sinyalleri: Zincir üzerindeki veriler, kullanıcıların gerçek para ile yaptığı karar alma eylemlerini kaydeder; bu, proje değerine yapılan değerlendirmeleri ve fon tahsis stratejilerini doğrudan yansıtır.
İzlenebilir Eylem Zinciri: Blok zincirinin şeffaflığı, kullanıcı davranışlarının tamamen izlenebilmesini sağlar ve tutarlı bir "eylem zinciri" oluşturur; bu da AI'nın hassas kullanıcı profilleri oluşturmasına yardımcı olur.
Açık Erişim: Zincir üzerindeki veriler tüm geliştiricilere açıktır, izin almaya gerek olmadan erişilebilir ve AI model eğitimi için düşük maliyetli bir veri kaynağı sağlar.
Ancak, zincir üzerindeki veriler de zorluklarla karşı karşıya: Bunlar, AI modelleri tarafından kullanılabilmesi için karmaşık bir işleme tabi tutulması gereken yapılandırılmamış "olay günlükleri" biçiminde mevcuttur. Şu anda zincir üzerindeki verilerin "yapılandırma dönüşüm oranı" %5'in altında olup, yüksek değerli sinyaller büyük bir parçalı bilgi yığınında kaybolmaktadır.
Zincir üzerindeki verilerin "akıllı işletim sistemi"
Çevrimiçi verilerin parçalanma sorununu çözmek için, endüstri AI için özel olarak tasarlanmış "çevrimiçi akıllı işletim sistemi" inşa etmeyi araştırıyor. Bu tür sistemlerin temel hedefi, dağınık çevrimiçi sinyalleri yapılandırılmış, doğrulanabilir ve gerçek zamanlı olarak birleştirilebilir AI-ready verilere dönüştürmektir. Temelde aşağıdaki birkaç ana bileşeni içermektedir:
Açık Veri Standartları: Farklı blok zincirleri ve protokollerin veri formatlarını birleştirerek, AI'nın zincir üzerindeki dünyayı doğrudan "anlamasını" sağlamak.
Merkeziyetsiz doğrulama mekanizması: Verilerin doğruluğunu ve bütünlüğünü sağlamak için blok zinciri konsensüs mekanizmasını kullanır.
Yüksek Performanslı Veri Erişilebilirlik Katmanı: Zincir üzerindeki verilerin gerçek zamanlı işlenmesi ve düşük gecikme ile iletilmesi için optimizasyon algoritmaları ve mimarisi kullanarak.
Veri Puanlama Protokolü: Veri seti kalitesini otomatik olarak değerlendiren AI modelleri geliştirerek, veri ticaret pazarına fiyatlandırma referansı sağlamak.
DataFi Çağına Geçiş
Bu çabaların nihai hedefi, AI endüstrisini DataFi çağına taşımaktır - veriler, fiyatlandırılabilir, ticarete konu olabilen ve değer kazanan "sermaye" haline gelecektir. Bu yeni çağda, verilerin dört temel özelliği olacaktır:
Yapılandırılmış: Ham zincir üzerindeki sinyaller, AI'nin doğrudan çağırabileceği yapılandırılmış verilere dönüştürülür.
Birleştirilebilir: Farklı kaynaklardan gelen veriler, Lego blokları gibi serbestçe birleştirilebilir ve uygulama sınırlarını genişletebilir.
Doğrulanabilir: Verilerin gerçekliği, blok zincirindeki kayıtlarla geri izlenebilir ve doğrulanabilir.
Nakitleştirilebilir: Veri sağlayıcıları yüksek kaliteli verileri doğrudan gelire dönüştürebilir.
Sonuç: Veri Devrimi AI Yeni Bir Çağı Öncülük Ediyor
AI'nin evrimi esasen veri altyapısının evrimidir. İnsanların ürettiği verilerin sınırlılığından zincir üzerindeki verilerin değer keşfine, parçalı sinyallerden yapılandırılmış varlıklara, yeni nesil veri altyapısı AI endüstrisinin temel mantığını yeniden şekillendiriyor. Yaklaşan DataFi çağında, veri AI ile gerçek dünya arasında bir köprü haline gelecek ve çeşitli yenilikçi uygulamaların ortaya çıkmasını teşvik edecek.
Veri nihayetinde hak ettiği değeri kazandığında, AI gerçekten dünyayı değiştirme gücünü serbest bırakabilir. Bir sonraki nesil AI uygulamaları yalnızca güçlü modellere değil, aynı zamanda yüksek kaliteli ve güvenilir verilerin desteğine de ihtiyaç duyuyor. Böyle bir veri ekosisteminin inşası, önümüzdeki on yıl boyunca AI endüstrisinin ana görevi olacaktır.