Alaya AI深度投資研究web3報告

Alaya AI是一個創新的人工智慧數據標註平台，旨在透過區塊鏈技術、零知識證明、共享經濟模型以及先進的人工智慧數據標註和組織技術來推動人工智慧產業的發展。該專案允許用戶在貢獻資料的同時獲得獎勵，利用區塊鏈和ZK技術來保護用戶隱私和資料所有權。

Alaya AI 透過用戶參與答題來收集數據，並利用整合的 AI 系統來評估用戶貢獻的準確性，並給予相應的代幣誘因。隨著使用者NFT水準的提高，題目難度逐漸上升，涵蓋從常識到專業領域的各類題型。最終，Alaya AI 將收集到的數據標準化，供各種人工智慧模型識別和訓練。

市場分析

傳統經濟學將勞動、土地、資本視為首要生產要素，但人工智慧時代，邏輯可能發生微妙變化，演算法、數據、算力成為新的生產三巨頭。目前對於大語言模型的探索，演算法調整仍基於Transformer技術，同時運算能力不斷增強。然而，高品質數據仍然是限制模型和演算法突破的關鍵指標。隨著公司開始訓練自己的人工智慧模型，對資料的需求激增。

在傳統領域，數據標註業務已經支撐了數十億美元的市場，知名公司包括Scale AI、Appen、Lionbridge、CloudFactory等。然而，傳統的數據標註業務很難涵蓋全球用戶群，加劇了不同地區之間的不平等。報告顯示，OpenAI 使用的肯亞外包資料註釋員每小時收入不到 1.5 美元，每天註釋約 20 萬個單字。

在Web3中，利用區塊鏈技術，資料所有權可以屬於各個資料提供者。去中心化的資料儲存和交易機制使個人能夠更好地控制自己的資料資產，方便按需交易和授權，從而獲得相應的激勵和獎勵。這種模式更保障了資料標註者的權利。借助區塊鏈的不可篡改和可追溯特性，Web3數據服務可以提供更高的透明度和可靠性。每一次資料交易、標註任務分配、完成狀態都會被記錄在鏈上，可供驗證，從而減少詐欺和瀆職的可能性。數據使用者可以單獨信任鏈上的數據，無需額外的信任背書。

產品設計

為了降低用戶參與門檻，Alaya AI 設計了一款遊戲化產品，透過用戶互動以回答問題的形式收集數據，同時使用密碼演算法確保用戶隱私不會洩露。

為了人工智慧，透過人工智慧。與強化學習的概念類似，Alaya AI 將人工智慧融入產品中，幫助識別資料的質量，評估使用者對人工智慧資料判斷的準確性，並確定其貢獻程度，從而提供相應的動機。此外，Alaya AI 將引入信譽機制和品質驗證節點來對標註結果進行去中心化驗證。透過品質驗證節點的隨機採樣和交叉驗證，可以更有效地識別錯誤或惡意註釋，維持高品質的註釋結果。在任務分配上，Alaya AI採用了AI演算法輔助的任務分配方式，有效地將任務與使用者進行配對。用戶貢獻的高品質數據越多，其NFT水準越高，問題難度也相應增加。從一般常識性問題到特定領域（如駕駛、遊戲、影視），最後到高階領域（醫療、技術、演算法），問題的複雜性不斷升級。

可行性分析

雖然傳統的數據標註公司有剝削員工的嫌疑，但這對公司的獲利能力有很大幫助。雖然 Web3 資料註釋可以以更公平的方式增強人類福祉，但它會在經濟上減少平台收入嗎？事實上，Alaya AI 透過增加多樣性來提高整體效用。

傳統的資料標註方法不僅對個別工作量要求較高，而且難以保證樣本品質。由於註釋獎勵較低，平台大多從教育程度普遍較低的發展中地區招募用戶，導致提交的樣本缺乏多樣性。對於需要專業知識的高階人工智慧模型，平台很難招募合適的註釋者。

透過整合代幣/NFT獎勵和推薦獎金，Alaya將社交和遊戲元素融入到普通的數據標註任務中，透過日常簽到等活動有效擴大社區規模並提高保留率。在控制個人用戶每項任務獎勵金額的同時，Alaya的病毒式推薦系統讓優質用戶的收入隨著社群網路的擴大而無限成長。

從根本上來說，Web2時代的中心化資料平台嚴重依賴少數使用者持續提供大量樣本，而Alaya則在增加參與使用者數量的同時，減少了單一使用者貢獻的資料量。隨著個人工作量的降低，貢獻資料的品質顯著提高，資料代表性顯著增強。隨著使用者群的擴大，去中心化資料註釋平台收集的資料能夠更準確地代表人類的集體智慧，消除抽樣偏差。

為了防止個別使用者對問題領域不熟悉/惡意提交錯誤答案影響資料質量，Alaya AI平台採用常態分佈模型來驗證數據，並自動排除或標準化極端值。此外，Alaya利用專有的最佳化演算法，透過交叉引用使用者答案和權重進行驗證，無需人工檢查和修正，進一步降低資料成本。資料有效性閾值將根據每個任務的樣本量動態調整，以避免過度校正，最大限度地減少資料失真。

技術特點

Alaya AI 作為資料生產者（個人使用者）和資料消費者（AI 模型）之間的中介，收集使用者標註的資料、處理資料並傳遞給 AI 模型。

Alaya AI採用創新的微資料模型（Tiny Data），將傳統大數據最佳化迭代，從多個面向提升深度學習訓練效果：

資料品質最佳化：微觀資料模型專注於高品質的小規模資料集，透過資料清洗和標籤優化來提高資料的準確性和一致性。高品質的訓練資料有效增強模型的泛化性和穩健性，減少雜訊資料對模型效能的負面影響。
資料特徵壓縮：微觀資料模型採用特徵工程和資料壓縮技術來提取關鍵特徵並消除冗餘和不相關的資訊。壓縮資料集包含更高密度的有用信息，加快模型收斂速度，同時減少計算資源消耗。
樣本平衡優化：深度學習模型的表現常常受到資料分佈不平衡的影響。微觀資料模型利用智慧數據採樣策略來平衡不同類別的樣本，確保模型在每個類別都有足夠的訓練數據，以提高分類精度。
主動學習策略：微資料模型引入主動學習策略，根據模型回饋動態調整資料選擇和註釋過程。主動學習優先標註對改善模型影響最大的樣本，避免低效率的重複勞動，並提高資料利用效率。
增量學習機制：微資料模型支援增量學習，在現有模型上不斷新增資料進行訓練，實現模型效能的迭代最佳化。增量學習使模型能夠不斷學習和進化，適應不斷變化的應用場景需求。
遷移學習能力：微資料模型具備遷移學習能力，可以讓訓練好的模型應用於類似的新任務，顯著減少新任務的資料需求和訓練時間。透過知識遷移和重複使用，微資料模型可以在小樣本場景下取得良好的訓練效果。

此外，Alaya AI整合了AI訓練和部署工具，支援常見的深度學習框架，使各種AI模型能夠直接識別和利用，從而降低上游模型訓練的成本。此外，Alaya AI也利用零知識證明、存取控制等密碼演算法，全程保護用戶隱私不被侵犯。

生態發展

目前，Alaya AI 支援 Arbitrum 和 opBnB 兩大主網，並允許透過電子郵件註冊。其行動應用程式已在 Google Play 上發布。

從業務角度來看，Alaya AI已與十餘家人工智慧科技公司建立了穩定的合作關係，合作數量持續成長。這使得Alaya能夠實現穩定的現金流變現，並持續為用戶提供現金和代幣獎勵。

從消費者角度來看，Alaya AI 目前擁有超過 40 萬名註冊用戶，每日活躍用戶超過 2 萬，每日鏈交易超過 1,500 筆。此外，Alaya也建立了去中心化的自治社區，公開、透明、民主地決定產品的走向。

未來，Alaya AI 旨在與 DePIN 進一步融合，嵌入到一體化 AI 智慧硬體產品（如兔子 R1）中，收集用戶日常互動的數據，並利用裝置的閒置算力。此外，透過與去中心化運算平台（如Akash、Golem）合作，Alaya AI 可以建立統一的人工智慧資料和算力市場，讓人工智慧開發者可以專注於演算法最佳化。在資料儲存方面，Alaya AI 可以透過 IPFS、Arweave 等去中心化儲存協定來儲存標註數據，並積極與去中心化人工智慧模型市場（如 Bittensor）合作，用去中心化資料訓練去中心化模型。