Train AI to Earn，一文了解 AI 数据众包网络 PublicAI

作者：momo，ChainCatcher

近日，去中心化的 AI 数据训练平台PublicAI完成了800万美元A轮融资，值得一提的是，背后的资方包括沙特电信集团、YGG、NEAR基金会、Whitewater Labs等知名机构或项目方参投。

2024年1月，PublicAI还曾获得IOBC Capital 领投、Solana Foundation、Foresight Ventures、Everstate Capita参投的200万美元融资。

PublicAI 要做一个什么样的AI +Crypto 产品？又有哪些进展和参与机会？本文做了简要梳理。

Train to Earn，Web3 时代的 AI 数据众包网络

传统互联网时代，催生了Amazon Mechanical Turk、Scale AI等知名数据众包平台。

这些数据众包平台链接着核心的两方，一是数据需求方，比如有大量数据需要标注、清洗或分类的AI公司、科研机构等；另一方是数据贡献方，数据众包平台把需求方需要人工处理的数据任务拆解成小份，分发给平台上的“兼职者”，并支付相应报酬。

而PublicAI 通过区块链技术和Web3经济激励模式，将这些传统的数据众包模式再做了一遍，并聚焦于AI领域。

一方面，PublicAI 为需要大量数据进行模型训练的 AI 公司提供高质量、定制化的数据标注和处理服务。 另一方面，PublicAI 建立了一个去中心化的网络，通过Train AI To Earn 的激励模式，让用户可以通过完成数据任务来训练人工智能模型并获得奖励。

PublicAI 目前通过三层架构来实现运作。

DataHub： 这是核心的众包引擎，贡献者和验证者在这里协作。上传者提交数据，投票者通过共识模型评估数据质量。

Data Hunters：AI 节点操作员在此层级启动链上 AI 活动，协助验证和生成内容。

区块链和智能合约层： 区块链层通过智能合约保障和自动化平台，确保公平的奖励分配和数据验证。

PublicAI 最新进展和参与机会

PublicAI 目前处于测试网阶段。用户可以在DataHub中，通过完成社交任务，成为数据上传者、投票者以等赚取$PUBLIC 空投积分。

PublicAI 会发布一些上传任务，X粉丝大于100的用户可以参与，一般要求提交符合要求的文本或音频等数据。

参与者也可以成为投票者，查看上传数据，投票判断其是否符合活动标准，参与共识验证（拜占庭容错机制）。根据验证准确性和共识一致性获得 $PUBLIC 空投积分，准确率高者奖励更多。

此外，参与者也可以通过 PublicAI 的 DataHunter 谷歌插件，上传网页数据和完成相关任务获取积分。

据PublicAI 官方数据，目前平台上已吸引超90万“打工者”、30万验证者参与，数据集超过100T。

PublicAI 团队背景

PublicAI 核心团队成员拥有传统Web2大厂的背景。

PublicAI 联合创始人兼首席运营官Kenji Narushima 本科毕业于东京外国语大学，并在清华大学获得工商管理硕士（MBA）学位。Kenji Narushima 资历较深，有超过18年的工作经历，职业生涯从日本三菱商事的业务开发和投资开始，后还加入过AWS、福布斯等知名企业或机构，还曾在东南亚最大二手车市场Carro担任首席战略官兼幕僚长，还在AI 公司Ridecell担任高级总监。

PublicAI 的联合创始人兼 CTOSteven Wong 是香港中文大学机器学习专业博士，曾是是香港中文大学区块链课程讲师，还曾在网易游戏高级软件工程师。

PublicAI 的首席营销官Jordan Gray 则曾在谷歌、Near基金会任职过。