寻找一种无需编写代码或交易代币即可赚取加密货币的方法？尝试为人工智能标注数据。

位于洛杉矶的Sahara AI今天推出了其数据服务平台（DSP），这是一个新系统，通过完成小但重要的数据标注任务（如标记图像、转录音频或评估AI生成的文本）来支付用户加密货币。

该平台旨在将训练AI系统的艰苦且常常报酬不足的工作转变为一个去中心化的零工经济。

“在过去几个月，我们一直在运行一些封闭测试版本，现在我们正在转向这个开放版本，任何人都可以来到我们的平台查看我们生态系统合作伙伴发布的数据任务，”Sahara AI的联合创始人兼首席执行官Sean Ren告诉Decrypt。

该平台的模式类似于漏洞赏金，企业、研究实验室和加密项目发布数据任务，贡献者完成这些任务以换取奖励。不过，DSP用户获得报酬的方式是对数据进行注释，而不是寻找软件漏洞。根据Sahara的说法，启动时可用的加密奖励超过45万美元。

Ren还在南加州大学教授计算机科学，他表示，漏洞赏金模型有助于确保更好的数据质量，同时通过自动检查、同行评审、贡献者声誉评分等方法来阻止不良行为者，并要求用户质押代币以防止攻击。

Sahara遵循其他加密原生的赏金模型，例如Immunefi，该模型为安全漏洞披露提供报酬，以及Gitcoin，该模型通过补助金、赏金和资金支持开源软件开发。

根据Sahara的说法，DSP任务分为三类：

• 企业任务，帮助主要客户结构或标注数据，支付$SAHARA代币。

• 双重奖励任务，支付$SAHARA和生态系统合作伙伴代币。

• 社区任务，虽然不提供即时支付，但给予贡献者在生成数据集中的所有权份额，并在这些数据集被使用或出售时获得经常性收入。

Sahara还支持稳定币奖励，包括USD1、USDC和USDT作为其他奖励选项。

虽然漏洞赏金并不新鲜，但Ren表示，该模型更注重提供高质量数据，而不仅仅是修复漏洞。

“数据标注对于训练准确的AI模型至关重要，”他说。“标注数据作为指导，教会模型识别模式和做出预测。”

为了维护数据质量，Sahara采用了多种安全和审查机制。

“我们通过蜜罐问题监控数据标注者的表现，”Ren说。这些问题旨在检测用户试图进行Sybil攻击的行为，即一个人拥有多个虚假身份来操纵系统。

“作弊者可以通过我们的质量保证机制迅速被识别，然后被暂时或长期禁止，”他说。

同样，该公司还利用AI来抓捕作弊者——具有讽刺意味的是，使用AI来找到那些自己使用AI创建内容的用户。

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