Pi 的 AI 人类基础设施：100 万分布式劳动力完成 5.26 亿项任务

人工智能正在快速发展，但构建可靠系统最困难的部分仍然是人类。对于改进模型、调整推理质量或扩展数据标记和评估的公司来说，人工输入仍然至关重要。

构建强大的模型不仅仅是更多计算的问题：人工智能需要人机交互输入来完善输出、定义质量、验证正确性、解决歧义并确保系统对人们确实有用。

非人类强化和自动化训练方法在狭窄或明确定义的环境中可以发挥强大作用，有助于扩大优化范围并提高效率。但它们在重要方面仍然受到限制：它们经常优化代理而不是真正的人类偏好，可能容易受到奖励黑客攻击，并且难以充分捕捉细微差别、合法性、不断变化的规范和现实世界的人类判断。

这就是为什么无论自动化方法如何进步，人类输入对于人工智能的完善仍然至关重要。

人工智能中人类输入的实际挑战

对人力投入的需求给人工智能公司带来了巨大的运营挑战。

大规模展示：Pi Network 经过验证的劳动力

Pi Network 已经构建了解决方案：引入已经活跃在 Pi 生态系统中的大规模、全球分布的经过身份验证的人类参与者劳动力。

仅举一个展示该劳动力规模和能力的例子，就有超过 100 万经过验证的个人在网络上完成了超过 5.26 亿个验证任务。这些任务是 Pi 原生 KYC 系统的一部分，KYC 验证者的工作直接以 Pitoken 支付。与许多其他 KYC 工具不同，Pi 的 KYC 独特地将人工智能自动化与其庞大的分布式劳动力的力量相结合，为 200 多个国家和地区的超过 1800 万人完成准确高效的验证。超过 1800 万身份验证人员也可能进一步加入此类劳动力市场。

Pi 的解决方案为人工智能和数字平台奠定了新的基础，这些平台需要真实、主动且准备好参与简单到中等复杂任务的人工输入。由于贡献者经过 KYC 验证，因此使用 Pi 分布式劳动力的公司可以减少机器人、欺诈和无法验证劳动力的风险，同时从一开始就满足重要的信任和合规要求。

这一点的意义更进一步。全球员工队伍带来了跨语言、地区和文化背景的内置本地化，使得为实际使用的产品生成更多相关数据、判断和反馈成为可能。与市场上许多没有大量真人的替代方案不同，Pi 拥有数千万真人的网络已经证明了其提供大规模人工输入的能力，已经完成了超过 5 亿个任务。这意味着公司不仅获得了劳动力，还获得了可衡量的人力协调基础设施。

Pi 用于分布式全球人类工作的支付和激励基础设施

大规模的人力劳动只有在能够在全球范围内以数百万人完成数亿任务的规模进行有效支付时才有用。通过 Pi 或通过 Pi Launchpad 以公司自己的代币支持的补偿，Pi Network 的模型开辟了一种协调工作、激励和生态系统增长的新方式。这一点至关重要，因为传统的法币模型可能变得不太适合全球、灵活、基于任务的参与。

全球支付基础设施以法定货币向不同司法管辖区的数百万人支付可能会在支付处理、跨境转账、合规性以及极小额支付的处理方面产生重大摩擦。 Pi 已经拥有平台、基础设施和基于区块链的分销系统，可以帮助简化物流层。此外，Pi 员工已经拥有活跃的 Pi 钱包，减少了入职摩擦，并且无需向用户介绍新的支付系统。

成本效率 Pi 中的支付可以通过减少中介费用、跨境支付摩擦、银行和支付操作以及小额支付开销来提供比许多基于法定系统的成本优势。这可能与 Mechanical Turk 等平台相比更有利，在这些平台上，请求者费用是在工人付款的基础上添加的。

Launchpad代币作为商业模式工具公司还可以通过Pi Launchpad在Pi主网上用自己的代币补偿贡献者，目前该项目正在测试网上进行迭代。这是 Pi 围绕迎合人工智能时代并由区块链支持的新商业模式进行创新的一部分：一种代币不仅仅是一种支付工具，而且是为用户获取和产品效用而设计的，与实际使用情况挂钩。 Pi Launchpad 代币可以通过代币支持奖励、参与、用户增长和生态系统参与，而不是完全通过现金资助，从而降低公司的成本，从而使支付成为更广泛的增长战略的一部分，而不仅仅是运营费用。

代币还可以作为一种工具，与完成工作并获得报酬的人们持续接触和互动，这些人可能会转化为公司用户，使用他们帮助贡献的服务。代币可以作为支付、所提供服务的折扣、访问、治理或其他参与机制集成到公司的产品本身中。对于公司来说，发行这样的代币也可能意味着手头有时有另一种流动资产来满足业务需求。与 Web3 中代币的常见方法不同，Pi Launchpad 将代币定位为与工作应用程序和实际使用相关的实用工具，而不是投机性筹款资产。

人工智能不仅改变我们的生活和工作方式，而且还需要新的商业模式来帮助公司生存、成长和繁荣。

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