L'infrastructure humaine de Pi pour l'IA : 526 millions de tâches accomplies par une main-d'œuvre distribuée d'un million de personnes

L'IA progresse rapidement, mais la partie la plus difficile de la construction de systèmes fiables reste profondément humaine. Pour les entreprises qui améliorent leurs modèles, affinent la qualité des inférences ou étendent l'étiquetage des données et l'évaluation, la contribution humaine reste essentielle.

Construire de solides modèles n'est pas seulement une question de puissance de calcul : l'IA a besoin d'une contribution humaine en boucle pour affiner les résultats, définir la qualité, vérifier l'exactitude, résoudre les ambiguïtés et s'assurer que les systèmes sont réellement utiles aux personnes.

Le renforcement non humain et les méthodes d'entraînement automatisées peuvent être puissants dans des contextes étroits ou bien définis, contribuant à l'Optimisation à grande échelle et à l'amélioration de l'efficacité. Mais ils restent limités de manière importante : ils optimisent souvent des substituts plutôt que de véritables préférences humaines, peuvent être vulnérables au détournement de récompenses et peinent à saisir pleinement les nuances, la légitimité, l'évolution des normes et le jugement humain dans le monde réel.

C'est pourquoi, quels que soient les progrès des méthodes automatisées, la contribution humaine reste essentielle au perfectionnement de l'IA.

Les défis pratiques de la contribution humaine dans l'IA

Le besoin de contribution humaine crée des défis opérationnels importants pour les entreprises d'IA.

1. Scalabilité : Les entreprises d'IA ont besoin de contributions humaines à grande échelle. Cela devient encore plus important dans des domaines émergents tels que la robotique et l'IA physique, où une future percée pourrait dépendre de modèles de fondation entraînés sur de grandes quantités de données générées par des humains sur les environnements physiques et les interactions dans le monde réel. Tout comme les données à l'échelle d'Internet ont été une condition clé pour l'essor de grands modèles de langage comme ChatGPT, les données humaines à grande échelle sur le monde physique pourraient être une condition clé pour une percée similaire en robotique. De vraies personnes peuvent aider à fournir ce type de données, notamment via des environnements numériques ou virtuels qui capturent les actions humaines, les mouvements, les interactions avec les objets, la navigation et l'accomplissement de tâches dans l'espace.
2. Authenticité : La contribution humaine à grande échelle n'est précieuse que si elle provient de vraies personnes et répond à un standard de qualité fiable. Les entreprises d'IA ont besoin de moyens pour vérifier l'identité, éliminer les robots et s'assurer que les réponses sont précises, fiables et utiles. Sans ces protections, les systèmes avec humain en boucle deviennent vulnérables à la fraude, aux entrées de faible qualité et aux signaux d'entraînement faibles.
3. Coût : Les systèmes humains en boucle de qualité et authentiques sont coûteux à construire, exploiter et utiliser. Les entreprises ont besoin d'une infrastructure pour héberger les tâches, attirer des participants, vérifier les contributeurs, Distribuer le travail et soutenir une participation à grande échelle mais flexible, sans parler du coût de la main-d'œuvre elle-même en monnaies fiduciaires. À grande échelle, la charge opérationnelle n'est pas seulement la main-d'œuvre elle-même, mais la plateforme, la coordination, la Vérificaiton et les systèmes de Paiement nécessaires pour rendre cette main-d'œuvre utilisable.

Démontré à grande échelle : la main-d'œuvre humaine vérifiée de Pi Network

Pi Network a déjà construit la solution : introduire la main-d'œuvre à grande échelle, distribuée mondialement, de participants humains dont l'identité est vérifiée et déjà actifs au sein de l'écosystème Pi.

Dans un seul exemple de l'ampleur et des capacités de cette main-d'œuvre, plus d'un million d'individus vérifiés ont accompli plus de 526 millions de tâches de validation sur le réseau. Ces tâches faisaient partie du système KYC natif de Pi, et le travail des validateurs KYC a été rémunéré directement en tokens Pi. Contrairement à de nombreux autres outils KYC, le KYC de Pi combine de manière unique l'automatisation par l'IA avec la puissance de sa vaste main-d'œuvre humaine distribuée pour accomplir une Vérification d'identité (KYC) précise et efficace pour plus de 18 millions de personnes dans plus de 200 pays et régions. Ces plus de 18 millions de personnes dont l'identité est vérifiée peuvent également rejoindre le marché de cette main-d'œuvre.

La solution de Pi crée une nouvelle base pour l'IA et les plateformes numériques qui ont besoin d'une contribution humaine authentique, active et prête à participer à des tâches de complexité simple à moyenne. Parce que les contributeurs sont soumis à la Vérification d'identité (KYC), les entreprises utilisant la main-d'œuvre humaine distribuée de Pi peuvent réduire leur exposition aux robots, à la fraude et à la main-d'œuvre non vérifiable, tout en répondant dès le départ aux exigences importantes en matière de confiance et de conformité.

La portée de cela va plus loin. Une main-d'œuvre mondiale apporte une localisation intégrée à travers les langues, les régions et les contextes culturels, ce qui permet de générer des données, des jugements et des retours plus pertinents pour les produits destinés à un usage dans le monde réel. Et contrairement à de nombreuses alternatives sur le marché sans un nombre substantiel de vrais humains, le réseau de Pi avec des dizaines de millions de vraies personnes a déjà démontré sa capacité à fournir des contributions humaines à grande échelle, ayant accompli plus d'un demi-milliard de tâches. Cela signifie que les entreprises n'accèdent pas seulement à de la main-d'œuvre, mais à une infrastructure mesurable de coordination humaine.

L'infrastructure de paiement et d'incitation de Pi pour le travail humain distribué et mondial

La main-d'œuvre humaine à grande échelle n'est utile que si elle peut être rémunérée efficacement, mondialement, et à l'échelle de millions de personnes accomplissant des centaines de millions de tâches. Avec une rémunération soutenue en Pi, ou dans le token propre d'une entreprise via Pi Launchpad, le modèle de Pi Network ouvre une nouvelle façon d'aligner le travail, les incitations et la croissance de l'écosystème. Cela est essentiel car les modèles fiduciaires traditionnels pourraient devenir moins adaptés à une participation mondiale, flexible et basée sur des tâches.

Infrastructure de paiement mondiale

Payer des millions de personnes à travers les juridictions en monnaie fiduciaire peut créer des frictions importantes dans le traitement des Paiements, les transferts transfrontaliers, la conformité et la gestion de très petits Paiements. Pi dispose déjà de la plateforme, de l'infrastructure et du système de distribution basé sur la blockchain qui peuvent aider à simplifier cette couche logistique. De plus, la main-d'œuvre Pi dispose déjà de portefeuilles Pi actifs, réduisant les frictions à l'intégration et éliminant le besoin de présenter aux utilisateurs un nouveau système de Paiement.

Efficacité des coûts

Les Paiements en Pi peuvent offrir un avantage de coût par rapport à de nombreux systèmes basés sur la monnaie fiduciaire en réduisant les frais d'intermédiaires, les frictions des Paiements transfrontaliers, les opérations bancaires et de Paiement, et les frais généraux des petits Paiements. Cela peut se comparer favorablement à des plateformes telles que Mechanical Turk, où des frais de demandeur sont ajoutés en plus des Paiements des travailleurs.

Le token Launchpad comme outil de modèle commercial

Les entreprises peuvent également rémunérer les contributeurs dans leur propre token sur le Mainnet Pi via Pi Launchpad, qui est actuellement en cours d'itération sur le Réseau de test. Cela fait partie de l'innovation de Pi autour de nouveaux modèles commerciaux adaptés à l'ère de l'IA et rendus possibles par la blockchain : un Token qui n'est pas seulement un instrument de Paiement, mais qui est conçu pour l'acquisition d'utilisateurs et l'utilité du produit, lié à une utilisation réelle. Un token Pi Launchpad peut réduire les coûts pour les entreprises en permettant que les récompenses, la participation, la croissance des utilisateurs et l'engagement de l'écosystème soient soutenus par le Token plutôt que financés entièrement en espèces, faisant ainsi des Paiements une partie d'une stratégie de croissance plus large plutôt qu'une simple dépense opérationnelle.

Le Token peut également fonctionner comme un outil pour engager et interagir en continu avec les personnes accomplissant un travail et étant rémunérées, qui peuvent devenir les utilisateurs de l'entreprise consommant le service auquel elles contribuent. Les tokens peuvent être intégrés dans le produit même de l'entreprise sous forme de Paiements, de réductions pour les services offerts, d'accès, de gouvernance ou d'autres mécanismes de participation. Pour l'entreprise, émettre un tel Token peut également signifier disposer d'un autre actif liquide à portée de main pour les besoins commerciaux à certains moments. En rupture avec l'approche commune des tokens dans le Web3, Pi Launchpad positionne les tokens comme des Utility Token liés à des applications fonctionnelles et à une utilisation réelle plutôt qu'à des actifs de collecte de fonds spéculatifs.

L'IA ne change pas seulement notre façon de vivre et de travailler, mais exige de nouveaux modèles commerciaux pour que les entreprises survivent, croissent et prospèrent.

Explorez l'infrastructure humaine de Pi pour votre entreprise d'IA

Les entreprises d'IA intéressées à explorer la contribution humaine vérifiée de Pi Network à grande échelle peuvent contacter Pi ici.