Web3 全球分布式 AI 训练网络 PublicAI 完成 200 万美元种子轮融资，IOBC Capital 领投

IOBC Capital 领投，Foresight Ventures、 Solana Foundation、Everstate Capital 及多位人工智能学界知名教授参投。

撰文：PublicAI

Web3 全球分布式 AI 训练网络 PublicAI 完成 200 万美元种子轮融资，IOBC Capital 领投，Foresight Ventures、Solana Foundation、Everstate Capital 及多位人工智能学界知名教授参投。团队成员包括斯坦福等知名高校博士和教授及高盛，JP Morgan 的前雇员，本轮融资主要用于加速训练网络的启动和 Go-To-Market。

PublicAI 利用 web3 构建了一个高效分布式 AI 训练协作网络，使每个人都可以通过完成数据工作来获得奖励。结合 Train-To-Earn 经济模型实现了对全球劳动力的治理与激励。PublicAI 创始人 Steven Wong 博士提到「PublicAI 致力于用区块链技术规模化生产海量的优质训练数据，以解决人工智能迄今面临的所有难题，让全人类参与到人工智能的共建中并分享其收益」。

「让全人类分享 AI 的收益」同时是 OpenAI 创始人发起的 WorldCoin 的愿景，而 PublicAI 的落地产品让这一愿景变地更加切实可行，目前 AI 大模型面临的几个问题如下：

道德问题

大模型道德和正面性是人工智能可持续进行商业化的关键。人工智能的训练依赖海量的高质量数据，人类通过数据喂养以增长 AI 的知识和品行。通过 PublicAI 的 Train-To-Earn 经济模型和 Slash/Reward 机制，并以 DAO 的形式对参与标注人群进行有效地监督和治理，以确保 LLM 具备良好的道德倾向。

人类偏好学习

人类偏好涵盖道德倾向、诗歌鉴赏、图像美学、和音乐韵律等某方面生成内容的好坏。LLM 必须对人类偏好进行有效地学习才能进行更大规模的商业化。PublicAI 设计了拜占廷数据共识算法来生产人类偏好数据，将对每条数据进行人类共识，确保人类的偏好并不是某个人的偏好。

幻觉问题

LLM 产生的与某些来源无关的荒谬或不真实的内容，被称之为「幻觉」。在 DAO 协议的治理下，经过人类共识的训练数据会更高质量，更真实，更符合历史追溯，将有效纠正 LLM 的幻觉问题。

数据污染

互联网将迅速充斥着 AI 生成数据，随着 AI 生成数据造成的数据污染越来越严重，模型对现实的认知会产生扭曲。研究机构 EpochAI 认为，在明年，人类就可能会陷入训练数据荒，全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。PublicAI 通过 web3 将数据生产规模化，并通过 DAO 的有效治理监督，配合数据共识算法的标准化，其大规模生产的高质量数据，可有效遏制「数据荒」。

阅读原文 https://epochai.org/blog/will-we-run-out-of-ml-data-evidence-from-projecting-dataset

领域专业问题

未来人工智能将变革工业界每个垂直领域，但目前大模型在法律，医学，政治，教育，音乐，工业制造等细分领域的表现仍无法达到行业标准缺乏专业度。PublicAI 的全球分布式训练协议将使全世界每一个人在任何地点任何时间贡献自身专业知识，取得数据共识来训练大模型并分享 AI 的商业化收益。

人工智能完全代替数据标注？

Short answer 是「不会」。虽然目前行业大量使用 AI 辅助生产训练数据，但完全代替是不会发生，如果发生则非常危险。如果 AI 要消灭人类，那么 AI 数据工作者将是最后的幸存者。像人类需要食物一样，AI 的食物是训练数据，而训练师则是 AI 的厨师和营养师。未来大部分人类都会逐渐演变成数据工作者或提示词工程师，因为非数据类的工作 AI 已能完全胜任。

PublicAI 通过 Web3+AI 的创新开启了高质量训练数据规模化的未来。PublicAI 不仅缓解了迫在眉睫的「AI 数据荒」，而且与 WorldCoin 的愿景一致，让全人类参与到人工智能的共建中并分享其收益。未来的问题不再是人工智能是否会取代人类，而是人类如何利用 Web3 的力量，为人工智能塑造一个负责任、包容的未来。

关于 PublicAI：

致力于用区块链技术规模化生产海量的优质训练数据，以解决人工智能迄今面临的所有难题，让全人类参与到人工智能的共建中并分享其收益。

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