Yapay Zekâ Veri Emek Teşviklerini Düzeltmek
Geleneksel yapay zekâ veri tedarik zincirleri çoğu zaman düşük ücretli, görünmez emeğe dayanır.
Sıralama, etiketleme ve değerlendirme işini yapan kişiler genellikle çok az fiyatlandırma gücüne ve çok az kazanç payına sahiptir; hatta veriyi değerli kılan onların yargısı olsa bile.
Reppo bunu değiştirmek için tasarlandı.
Temel Sorun
Çoğu veri iş akışında çalışanlara, başkası tarafından tanımlanan görevler için sabit ücretler ödenir.
Bu modelde üç tekrar eden başarısızlık vardır:
Düşük pazarlık gücü: katkıda bulunanlar, yaratılmasına yardım ettikleri kazançtan nadiren pay alır.
Zayıf kalite teşvikleri: ödeme çoğu zaman çıktı hacmine bağlıdır, yargı kalitesine değil.
Düşük şeffaflık: alıcılar verinin nereden geldiğini, nasıl küratörlüğünün yapıldığını veya kimin ödüllendirildiğini kolayca göremez.
Reppo Teşvik Modelini Nasıl Değiştiriyor
Reppo, veri işini açık teşviklere ve stake temelli küratörlüğe sahip bir pazara dönüştürür.
Datanet sahipleri pazarlar oluşturur
Sahipler datanetler belirli görevler, alanlar veya özel iş akışları etrafında başlatır.
Erişim kurallarını, yayınlama ücretlerini ve teşvik yapılarını belirlerler.
Yayıncılar ve veri sahipleri arzı getirir
Katkıda bulunanlar ham veri, istemler, çıktılar, açıklamalar veya göreve ilgili diğer materyalleri gönderir.
Yayınlama bir maliyet taşır; bu da düşük kaliteli spam’i caydırır.
Oy verenler ve etiketleyiciler yargıyı getirir
Katılımcılar veREPPO almak için REPPO kilitler ve bunu değerli olduğuna inandıkları içerikleri kürate etmek için kullanır.
Bu, değerlendirmeyi yalnızca ücretsiz moderasyon değil, ekonomik olarak hesap verebilir bir faaliyete dönüştürür.
Faydalı sinyal destek kazanır
Güçlü gönderimler sürekli destek çekebilir.
Zayıf gönderimler zamanla itiraz edilebilir, alt sıralara düşürülebilir veya fiyat dışı bırakılabilir.
Bu Neden Emek Sonuçlarını İyileştirir
Reppo, bilinçli yargıya daha fazla ağırlık verir.
Bu önemlidir; çünkü yüksek kaliteli yapay zekâ verisindeki kıt kaynak çoğu zaman ham emek saatleri değildir. Alan uzmanlığı, zevk, bağlam ve sinyali erken tespit etme yeteneğidir.
Bu modelde:
uzman katkıda bulunanlar, bilgileri önemli olan pazarlara kendi istekleriyle katılabilir
küratörlük ve etiketleme ekonomik olarak anlaşılır işler hâline gelir
kazanç potansiyeli daha doğrudan faydalı sonuçlara bağlanır
veri alıcıları, neyin değerli olduğuna ve nedenine dair daha net sinyaller alır
Bu Neden Yapay Zekâ Ekipleri İçin Önemli
Yapay zekâ ekiplerinin sadece daha fazla veriye ihtiyacı yoktur. Kullanılmaya değer veriyi seçmek için daha iyi filtrelere ihtiyaçları vardır.
Reppo, veri sahiplerini, etiketleyicileri, küratörleri ve alıcıları aynı pazarda koordine etmeye yardımcı olur; böylece kalite, opak tedarikçi iş akışlarının içinde gizlenmek yerine teşvikler aracılığıyla görünür hâle gelir.
Bakın Reppo Nasıl Çalışır sistem düzeyindeki akış için ve Toplama Yöntemleri farklı geri bildirim türlerinin nasıl yakalandığı için.
Daha Geniş Çerçeve
Reppo’nun, yapay zekâ verisinde iş ekonomisini iyileştirmek için kendi L1 veya L2’si olması gerekmez.
Onun rolü, yüksek kaliteli insan geri bildiriminin kaynaklanabildiği, değerlendirilebildiği ve çaba, uzmanlık ve değer yaratımı arasında daha iyi bir uyumla ödüllendirilebildiği bir koordinasyon katmanı olarak hareket etmektir.
Last updated