AI 正在迅速发展,但构建可靠系统最难的部分仍然与人息息相关。对于致力于改进模型、调整推理质量或扩大数据标注与评估规模的公司而言,人工输入依然不可或缺。
构建强大的模型不仅仅是增加算力的问题:AI 需要人在回路中的输入,以优化输出、定义质量、验证正确性、消除歧义,并确保系统真正对用户有用。
非人工强化学习与自动化训练方法在狭窄或定义明确的场景中可以发挥强大作用,有助于扩展优化规模并提升效率。但它们在某些重要方面仍存在局限:它们往往优化的是代理指标而非真实的人类偏好,容易受到奖励欺骗的影响,且难以完整捕捉细微差别、合理性、不断变化的规范以及现实世界中的人类判断。
因此,无论自动化方法如何进步,人工输入在 AI 的优化提升中仍然不可或缺。
对人工输入的需求给 AI 公司带来了巨大的运营挑战。
Pi Network 已构建出解决方案:引入已在 Pi 生态系统中活跃的大规模、全球分布式、经身份验证的人工参与者劳动力。
仅以该劳动力的规模与能力为例,超过一百万名经验证的个人在网络上完成了超过 5.26 亿项验证任务。这些任务是 Pi 原生 KYC 系统的一部分,KYC 验证者的工作直接以 Pi 代币支付。与许多其他 KYC 工具不同,Pi 的 KYC 独特地将 AI 自动化与其庞大的分布式人工劳动力相结合,为遍布 200 多个国家和地区的超过 1800 万人完成了准确高效的验证。这超过 1800 万名经身份验证的用户,也可进一步加入此类劳动力市场。
Pi 的解决方案为需要真实、活跃且愿意参与简单至中等复杂度任务的 AI 及数字平台奠定了新的基础。由于贡献者均经过 KYC 验证,使用 Pi 分布式人工劳动力的公司可以从一开始就降低机器人、欺诈和不可核实劳动力的风险,同时满足重要的信任与合规要求。
其意义远不止于此。全球化的劳动力天然具备跨语言、跨地区和跨文化背景的本地化能力,使得为面向现实世界使用的产品生成更具相关性的数据、判断和反馈成为可能。与市场上许多缺乏大量真实用户的替代方案不同,Pi 拥有数千万真实用户的网络,已通过完成超过五亿项任务证明了其大规模提供人工输入的能力。这意味着公司获得的不仅仅是劳动力,更是可量化的人类协作基础设施。
大规模人工劳动力只有在能够高效、全球化且以数百万人完成数亿项任务的规模进行支付时,才能真正发挥价值。通过以 Pi 支付报酬,或通过 Pi Launchpad 以公司自有代币支付,Pi Network 的模式开辟了一种将工作、激励与生态系统增长相结合的全新方式。随着传统法币模式可能越来越不适合全球化、灵活的任务型参与,这一点尤为重要。
以法币向不同司法管辖区的数百万人支付报酬,可能在支付处理、跨境转账、合规以及小额支付处理方面产生巨大摩擦。Pi 已拥有平台、基础设施和基于区块链的分发系统,可帮助简化这一物流层面的工作。此外,Pi 劳动力已拥有活跃的 Pi 钱包,降低了入门摩擦,无需再向用户介绍新的支付系统。
以 Pi 支付可能比许多基于法币的系统更具成本优势,因为可以减少中间商费用、跨境支付摩擦、银行与支付运营成本以及小额支付开销。与 Mechanical Turk 等平台相比,这可能更具优势——在那些平台上,请求方费用是在工人报酬之外额外收取的。
公司还可以通过 Pi Launchpad 在 Pi 主网上以自有代币向贡献者支付报酬,该功能目前正在测试网上进行迭代。这是 Pi 围绕 AI 时代新商业模式、由区块链赋能所进行的创新的一部分:这种代币不仅是支付工具,更是为用户获取和产品实用性而设计的,与真实使用场景紧密挂钩。Pi Launchpad 代币可以降低公司成本,通过代币而非完全依靠现金来支持奖励、参与、用户增长和生态系统互动,从而使支付成为更广泛增长战略的一部分,而非单纯的运营支出。
代币还可以作为一种工具,持续吸引和互动那些完成工作并获得报酬的用户,这些用户有可能转化为使用其所贡献服务的公司用户。代币可以以支付、服务折扣、访问权限、治理或其他参与机制的形式整合到公司产品本身中。对于公司而言,发行此类代币有时也意味着拥有另一种可随时用于业务需求的流动资产。与 Web3 中常见的代币做法不同,Pi Launchpad 将代币定位为与实际运营的应用程序和真实使用场景挂钩的实用工具,而非投机性融资资产。
AI 不仅改变我们的生活和工作方式,更要求公司建立新的商业模式,以求生存、成长与繁荣。
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