Центр розподілу високоякісних наборів даних: як Sapien будує дійсно життєздатні рішення Web3 AI?

Написано: TechFlow

Генеральний директор OpenAI Сем Альтман говорив про моделі GPT:

Здатність штучного інтелекту безпосередньо залежить від якості та різноманітності даних для навчання. Погані дані можуть призвести до упередженості та помилок моделі, а якісні дані є основою для побудови потужного штучного інтелекту.

Проте, стикаючись із цим консенсусом, навіть як одна з найвідоміших AI-компаній у світі, OpenAI опинилася в ситуації нестачі якісних даних для навчання AI. За інформацією, розвиток наступної флагманської моделі OpenAI GPT-5 (внутрішній кодове ім'я - Orion) відстає від первісного плану, оскільки недостатня пропозиція якісних текстів і даних стала важливою причиною.

Важливість високоякісних даних для навчання ШІ очевидна: навіть маючи найрозумнішу модель у світі, якщо якість вхідних даних низька, результати також не матимуть жодного сенсу. Але через проблеми, пов'язані зі складністю інтеграції різноманітності даних, високими витратами на маркування даних, а також надзвичайно високими вимогами до точності та спеціалізації даних у певних сегментах, отримання високоякісних даних для навчання ШІ є складним і повним викликів процесом.

Саме тому Sapien, який отримав фінансування в 10,5 мільйона доларів і має 1,2 мільйона зареєстрованих користувачів у понад 110 країнах світу, демонструє свою важливу цінність у цій все більш напруженій конкуренції розвитку ШІ.

Як децентралізована платформа даних, як саме Sapien використовує силу Web3 для побудови унікальної системи репутації та децентралізованої структури управління, стимулюючи глобальних користувачів до участі, щоб забезпечити розвиток ШІ за рахунок більш низьких витрат, точних та перевірених даних високої якості?

Як користувачі можуть ефективніше взяти участь у цій революції даних AI, отримуючи вигоду та більше екологічних прав до запуску основної мережі та TGE?

Зі збільшенням завдань з балами, давайте подивимося на підходи до вирішення проблема Sapien.

Співпраця з Alibaba та Amazon: справжнє впровадження рішень для даних Web3

Протягом останніх двох років бурхливого розвитку Crypto + AI, ви, можливо, вже бачили багато проектів Web3 AI даних, більшість з яких використовують «блокчейн» і «AI» як дві основні модні наративи, намагаючись привернути увагу ринку та залучити капітал. Але серед них дійсно тих, хто може вирішити реальні проблеми і досягти глибокої інтеграції технологій і застосувань, насправді дуже мало, що призвело до розчарування ринку у проектах Web3 AI даних.

А справжнє прийняття є тією особливістю, яка відрізняє Sapien від інших проектів Web3 AI.

Як відкритий, масштабований, децентралізований платформу даних, Sapien здатен справді перейти від концепції до реалізації, надаючи високоякісні дані, що дозволяє AI оптимізувати розвиток у кількох конкретних сценаріях застосування.

З моменту свого заснування в 2023 році, за короткий проміжок часу менше ніж два роки, Sapien продемонстрував величезний потенціал зростання та визнання на ринку. Кількість користувачів платформи та обсяги бізнесу продовжують швидко зростати: платформа має понад 1,2 мільйона зареєстрованих користувачів у 165 країнах/регіонах світу, а обсяг виконаних завдань на платформі перевищив 100 мільйонів.

У сфері співпраці з підприємствами Sapien також демонструє вражаючі результати. На сьогоднішній день Sapien встановила глибокі партнерські відносини з 27 корпоративними клієнтами, серед яких Amazon, Toyota, Alibaba, Baidu, Lenovo та інші відомі гіганти Web2. Ця співпраця не тільки додатково підтвердила технологічну потужність і комерційну цінність Sapien, але й заклала міцну основу для її подальшого сталого розвитку.

Звичайно, від майстерного поєднання концепції Web3 у проекті до впровадження у різних реальних сценаріях, за цим стоїть команда, що складається з експертів у сфері AI та еліти криптотехнологій, з глибоким розумінням проблем ринку AI та стратегічним баченням потенціалу Web3 AI.

Як засновник і генеральний директор, Рован Стоун має великий досвід у сфері блокчейну, був одним з основних contributors проекту Layer 2 Base, запущеного Coinbase. Сьогодні він звертає свою увагу на сферу штучного інтелекту, прагнучи реалізувати обмін і з'єднання людських знань через Sapien, щоб надати імпульс подальшому розвитку ШІ.

Тревор Коверкo є співзасновником платформи цифрових цінних паперів Polymath, яка працює на блокчейні, і зробив новаторський внесок у токенізацію реальних активів. Сьогодні він займає посаду головного стратега (CSO) в компанії Sapien, де зосереджує увагу на застосуванні децентралізованих моделей довіри в галузі штучного інтелекту, сприяючи розвитку надійного та прозорого AI.

Генрі Чен має багатий досвід у сфері ринкових операцій, він не лише є головним операційним директором Haller.ai (ця компанія вже стала публічною), але й раніше працював над зростанням бізнесу в кількох технологічних «єдинорогах», зокрема ClickUp, SAS та Xsolla. Як головний операційний директор (COO) Sapien, Генрі відповідає за розробку стратегії ринкового зростання платформи та просування глобальної експансії Sapien.

Келлі Райан закінчила Університет Ватерлоо, є досвідченим керівником у сфері продуктів і інженерії, раніше працювала в стартапі FastAF, який отримав 80 мільйонів доларів фінансування. Наразі вона обіймає посаду головного технічного директора (CTO) в Sapien, де відповідає за керівництво технічною архітектурою та розробкою продуктів, надаючи потужну підтримку для технологічних інновацій платформи.

Завдяки видатним здібностям та командному духу цієї елітної команди, Sapien не лише демонструє відмінні результати в технологіях і на ринку, але й здобуває високе визнання на капітальних ринках. У жовтні 2024 року Sapien завершила раунд фінансування на суму 10,5 мільйона доларів США, який очолила компанія Variant, а також у ньому взяли участь Primitive Ventures, Animoca, Yield Game Guild та HF0.

Забезпечуючи накопичення великої кількості користувачів і партнерів для просування Web3 AI від концепції до реальних застосувань, а також отримуючи схвалення інституційного капіталу, це неможливо без чіткої бізнес-моделі та витонченої логіки роботи Sapien. Тож як усе це було досягнуто?

З'єднання постачальників даних, маркерів та AI проектів, створення центру розподілу якісних даних.

Коли йдеться про Web3 AI дані послуги, багато людей відразу ж мають стереотип: це платформа для маркування даних, що працює на основі токеноміки?

Потрібно чітко зазначити: маркування даних є частиною бізнесу Sapien, але послуги Sapien значно ширші.

Простими словами, основою роботи Sapien є "високоякісні дані".

Користувачі можуть зробити два великі внески через Sapien:

З одного боку, це внесок даних: користувачі можуть вносити різні типи даних, включаючи текст, голос, зображення, відео та навіть спеціалізовані знання тощо. Окрім загальних даних, система внесків даних Sapien може запропонувати індивідуалізовані послуги даних, такі як медичні AI, які потребують спеціалізованих і високоякісних даних для навчання AI. Лікарі можуть вносити медичні дані через Sapien, щоб сприяти розвитку медичного AI та отримувати за це винагороду. На основі обсягу в 1,2 мільйона зареєстрованих користувачів, Sapien забезпечить нові дані для розвитку AI у всіх галузях.

З іншого боку, це анотація даних: люди з будь-якої країни/регіону світу можуть брати участь у цьому децентралізованим чином. Цей внесок схожий на позначення даних, але є більш просунутим, оскільки Sapien може поєднувати штучний інтелект і людський інтелект для збору та анотування всіх типів вхідних даних для будь-якої моделі, надаючи AI сприйняття й розуміння мови та контексту.

Наприклад, під час анотації текстових даних Sapien підтримує надання запитань і відповідей на основі контексту та змісту тексту, забезпечуючи безшовні та природні відповіді для чат-ботів, одночасно додаючи анотації до тексту для визначення емоцій, що їх виражає текст, позитивних, негативних чи нейтральних, що ще більше поглиблює розуміння ШІ.

Наприклад, Sapien підтримує розпізнавання та відмінювання різних об'єктів, рис чи областей на зображеннях і класифікує їх на різні категорії, такі як позначення людей, автомобілів, будівель тощо на зображенні. Цей більш високий рівень обробки даних забезпечує вищу якість даних для навчання ШІ.

Ми можемо відчути різницю даних Sapien через яскравий випадок співпраці: у галузі безпілотних автомобілів компанія Toyota надала Sapien набір даних з безпілотних автомобілів, користувачі Sapien детально переглянули ці 3D дані та здійснили їх анотацію, що допомогло моделі зрозуміти положення автомобіля в часі та просторі, а також ситуації, з якими він стикається, що забезпечує безпечне водіння.

На основі цих даних вищої якості Sapien легко з'єднує донорів даних, обробників даних та AI проекти, ставши центром ресурсів даних у сфері AI та високоякісним розподільником AI наборів даних:

Для учасників внесення даних: будь-хто може завантажити дані, вносячи свій вклад у розвиток ШІ та отримуючи винагороду;

Для обробників даних: будь-хто може брати участь в обробці даних, вносячи свій внесок у розвиток ШІ та отримуючи винагороду;

Для AI проектів: отримання даних вищої якості за нижчою ціною, що забезпечує швидкий розвиток AI.

Водночас, завдяки силі блокчейну, всі внески записуються та управляються в ланцюгу, що дозволяє розподілити винагороду відповідно до внеску, уникаючи проблеми нерівного розподілу вигод, які виникають внаслідок експлуатації посередниками.

У звіті "Розблокування ринку даних штучного інтелекту Китаю: тенденції, виклики та можливості", опублікованому компанією Sapien у травні, також зазначено: будь-яка потужна система штучного інтелекту базується на даних, які використовуються для її навчання. Високоякісні дані мають великі перспективи застосування в автоматичному розпізнаванні мови (ASR), фінансовій діяльності, безпілотних автомобілях, робототехніці, освітніх технологіях, великих мовних моделях (LLM) тощо.

А за умови дійсності логіки, як забезпечити внесок високоякісних даних і широко залучити активність багатьох учасників, стає основним випробуванням для успішної роботи платформи Sapien.

І все це буде досягнуто через децентралізовану платформу завдань на основі токена SPN.

Ставка, верифікація, матчинг взаємопов'язані: чим вищої якості, тим вищий дохід

Простими словами, основна логіка децентралізованої платформи завдань Sapien така: реєстрація на платформі завдань → вибір завдання → виконання завдання → отримання винагороди.

Токен SPN, як рідний токен Sapien, відіграє важливу роль у екологічних стимулах.

У цьому процесі, як забезпечити, щоб користувачі дійсно виконували завдання високої якості? Sapien вирішує цю проблему, впроваджуючи механіку стейкінгу та систему репутації на базі блокчейну.

Користувач, який хоче взяти участь у завданні, повинен заблокувати токени SPN як заставу;

Після завершення завдання розпочнеться етап рецензування, де завдання високорейтингових користувачів оцінюють користувачі з низьким рейтингом.

Якщо якість виконання завдання висока, користувач може отримати винагороду та підвищити свою репутацію;

Якщо якість виконання завдання буде низькою, токени, які користувач заставив, будуть конфісковані, а також це вплине на його подальші права на завдання;

Шляхом постійної оцінки виконання завдань користувачами, наочно виникає повноцінна система репутації в блокчейні: з одного боку, користувачі з вищою репутацією зможуть розблокувати більше прав на виконання завдань і отримати більше винагород, а більш щедрі винагороди залучать більше користувачів приєднатися до зусиль з виконання завдань для підвищення репутації, створюючи позитивний цикл в екосистемі; з іншого боку, на основі репутації користувачів та їх виконання завдань, Sapien також буде проводити відбір користувачів і сертифікацію, щоб встановити більш чіткий профіль користувачів, досягти точного співвідношення між завданнями та користувачами, що ще більше підвищить ефективність роботи всієї екосистеми.

Глобальна база з 1,2 мільйона зареєстрованих користувачів та десятків провідних компаній, які її використовують, вже на даних добре підтверджує життєздатність рішення Sapien щодо високоякісних даних для навчання ШІ. Отже, як краще взяти участь у цьому, коли основна мережа та TGE ще не відкриті?

Тематична акція Cookie x Sapien триває, заробляйте бали та накопичуйте токени для аірдропу.

Sapien щойно завершив третій етап Sapien Squad, метою якого є співпраця з провідними проектами екосистеми Ethereum та Base, такими як Uniswap, AAVE, Morpho, Pendle тощо. Якщо користувачі, які вже зареєстровані в Sapien, на момент знімка володіють кваліфікованими токенами, вони матимуть можливість отримати значок та в майбутньому отримати аеродроп союзників.

Проте не варто хвилюватися, якщо ви пропустили третій етап Sapien Squad, адже до TGE найпростіший спосіб - це участь у завданнях для заробітку балів.

Наразі на офіційному сайті Sapien є три розділи, де можна отримати бали: панель завдань, панель балів, навчальний центр.

Панель завдань є місцем, де відображаються дані завдань, користувачі можуть вибрати улюблені завдання для участі в них відповідно до часу, типу завдання та кількості балів завдання. У майбутньому Sapien постійно запускатиме нові завдання.

Панель балів є місцем, де Sapien веде користувачів до глибшого розуміння Sapien. Користувачі можуть отримати 100 - 500 балів, виконуючи такі завдання, як підписка на Twitter, прив'язка до Twitter, підключення до Farcaster, прив'язка до World ID тощо.

А навчальний центр надає користувачам нові популярні відео та навчальні посібники, переглядаючи які, можна отримати множники балів та винагороди у вигляді балів.

Бали як доказ участі в Sapien та чіп для отримання доходу від токенів SPN у майбутньому, можуть бути обміняні на токени SPN під час офіційного TGE.

Водночас, тематична акція SNAPS на Sapien в Cookie DAO також триває. Після реєстрації облікового запису на платформі Cookie.fun, опублікуйте твіт на платформі X з тегами, такими як #Sapien、#snaps, щоб представити Cookie DAO та Sapien, допомагаючи розширити вплив проекту, і ви зможете в майбутньому спільно поділитися 0,5% постачання токенів SPN.

Крім того, для підтримки впорядкованого зростання та здорового, стійкого розвитку всього екосистеми, Sapien також розробив механізм запрошення та винагороди за стейкінг.

А у механізмі стейкінгу, чим довший час стейкінгу, тим вищий множник балів: користувачі, які виберуть 1 місяць терміну блокування, отримають множник винагороди 1,05; користувачі, які виберуть 3 місяці терміну блокування, отримають множник винагороди 1,10; користувачі, які виберуть 6 місяців терміну блокування, отримають множник винагороди 1,25; користувачі, які виберуть 12 місяців терміну блокування, отримають множник винагороди 1,50.

У механізмі запрошення, чим більше нових учасників екосистеми запрошує користувач, тим вищі його винагороди, максимально він може отримати 5% від винагороди свого рекомендателя.

Висновок

Дані є новою електрикою, і це безсумнівно є спільним консенсусом.

Sapien, який зосереджений на забезпеченні високоякісних AI тренувальних даних для розвитку AI, є електростанцією в цій революції даних, яка за допомогою децентралізованих сил заохочує глобальних користувачів брати участь у внесенні даних і отримувати винагороди відповідно до якості внеску, вирішуючи проблему даних AI. Місія Sapien полягає не лише в навчанні машин, а й у координації глобальної мудрості, щоб AI справді служив інтересам всього людства.

Слід зазначити, що 7 липня 2025 року компанія Sapien оголосила про ребрендинг, а на офіційній сторінці Sapien в Twitter смуга прогресу на сторінці представлення була змінена з 40% на 50%. Багато членів спільноти припускають, що ця смуга прогресу є натяком на важливі віхи проекту (основна мережа та TGE).

Згідно з дорожньою картою, опублікованою офіційною документацією Sapien, 2025 рік стане ключовим роком для його розвитку. Основна увага Sapien буде зосереджена на випуску основної мережі (включаючи систему репутації та сертифікацію користувачів), TGE токенів (події генерації токенів), а також подальшому стимулюванні сталого зростання внесків даних у екосистемі, одночасно залучаючи більше корпоративних партнерів. Завдяки оновленню бренду проєкту, впорядкованому просуванню програми лояльності та постійному розширенню екосистеми, ми сподіваємося, що в майбутньому Sapien стане важливою силою для розвитку ШІ, використовуючи якісні дані для переосмислення правил обміну даними та створення цінностей.