OORT Datahub：引領去中心化數據收集與標註行業

想象一下，一個計算機能夠像人類一樣學習和適應的世界。它們可以自主決策、識別模式，並不斷提升任務效率。這一切都源於人工智能，AI正在徹底改變各個行業，提高效率、推動創新和發展。

但問題是：AI並非魔法。它需要大量數據來學習，而原始數據本身並沒有太大價值。數據必須經過組織、分類和解釋，才能對機器有意義。這個過程被稱為AI數據標註。

AI數據標註類似於教機器如何看、聽和理解事物。舉例來說，如果你想讓自動駕駛汽車在遇到行人或紅燈時停下來，在AI的訓練過程中，你需要在用於訓練的圖片和視頻中標註這些對象。這需要手動識別並標記圖像和視頻中的行人和紅燈。通過提供這些註釋數據進行AI模型訓練，汽車才能在現實中學會識別和響應行人和紅燈。

圖1. 此圖為數據標註示例，行人用藍色標記，車輛用橙色標記，用於訓練AI模型進行物體識別。

市場分析

AI數據標註在醫療、零售、汽車和銀行等各個行業中，對創造新產品和服務至關重要。隨著需求的增加，行業收入顯著提升，未來預期還會繼續增長。隨著更多公司採用AI並開發新的學習方法，數據標註的需求不斷上升。

全球數據標註解決方案和服務市場預計將從2022年的116億美元增長到2030年的469億美元，年均複合增長率（CAGR）預計為19.5%。

(數據來源：https://www.kbvresearch.com/data-labeling-solution-and-services-market/)

圖2. 數據標註市場規模

OORT Datahub 如何革新數據標註行業

圖3. OORT Datahub 的工作原理

註釋：

a. OORT Storage：企業級去中心化存儲解決方案。

b. Olympus 區塊鏈：OORT 的Layer-1區塊鏈，用於記錄和驗證數據收集和標註過程。

傳統的數據標註行業高度依賴人工且缺乏透明度，導致工人報酬極低。利用區塊鏈和加密貨幣可以顯著改善這些問題。通過區塊鏈技術和加密貨幣，AI數據標註在全球範圍內變得更安全、更便捷。OORT Datahub開創了這一新方法，稱之為去中心化數據標註。圖4詳細比較了 OORT Datahub 和傳統數據標註行業。

圖4. OORT Datahub 與傳統數據標註產品的比較

全球參與

去中心化的數據標註讓世界各地的人都能參與進來，並通過工作賺取加密貨幣。這種方法打破了傳統平臺的限制，比如 Toloka 只在特定國家招聘數據採集和標註人員，並且對這些人員的跨境支付困難。類似於個人通過比特幣進行無國界的交易，OORT Datahub貢獻者可以在世界任何地方輕鬆賺取額外收入。

公開透明

區塊鏈增強了AI數據標註流程的透明度。從任務完成到支付的每一步都記錄並驗證在區塊鏈上。這種透明度有效減少了數據標記的錯誤和爭議，增加了AI項目與參與數據標註用戶之間的信任。在OORT Datahub中，OORT使用其高性能的Layer-1區塊鏈——Olympus Protocol——來保障數據預處理流程的透明度。

數據安全

DataHub上的所有AI數據都將存儲在OORT Storage中。OORT Storage是OORT企業級的去中心化存儲解決方案。原始數據和標註數據都會被加密並分片存儲在不同位置，確保它們不會被篡改或未經授權訪問。相比之下，集中式雲平臺管理的數據更容易因為漏洞受到黑客攻擊。

即時支付

使用加密貨幣支付加快了支付流程，使跨境支付更快且成本更低。智能合約確保任務的高效分配，並且完成任務後，對貢獻者的支付在幾分鐘內即可完成。相比之下，傳統方法既慢又複雜，通常需要數週或數月。更重要的是，OORT Datahub 引入了一種新的獎勵機制，Datahub的參與者將收到NFT作為額外獎勵。這些NFT使持有者擁有分享未來數據銷售收入的權利，為用戶提供了更高的收入潛力。

社區協作工具開發

OORT DataHub 鼓勵社區成員，共同開發AI數據收集和標註的小工具。在開發者、數據專家和AI項目的參與下，這些小工具會更加高效和實用。

質量控制

採集和標註的數據質量一直是數據標註行業的痛點。低質量的數據將嚴重影響AI的訓練效果。OORT DataHub 的特色在於其誠實證明（PoH）共識算法，這是一種有人工參與的半自動化質量控制機制。該算法能夠很快驗證已提交的數據標籤的準確性，而不像傳統公司那樣依賴手動驗證，容易遺漏和造成人為錯誤。

總之，OORT DataHub通過簡化和加速數據收集與標註過程，提高了效率。藉助區塊鏈技術和去中心化存儲服務，還增強了數據預處理的安全性和隱私性，進而鼓勵全球用戶的參與和貢獻。