HumanProtocol重塑AI数据领域打造分布式价值网络

人工智能其实是一个十分广泛的领域，它是一个存在了很久的事物即概念。对于AI，我们有很多应用案例，但是由于当下AI数据库中可供使用的各领域的数据还不足以支撑AI的广泛应用，当然这其中还需要很多技术的配合，比如目前始终处于测试阶段的5G技术、边缘化计算等等。

AI工作原理与人脑有一些相似。人脑通过不断经历某种场景形成沟壑，而AI则是根据其数据库中的数据匹配进行所谓的“思考”、“策略”、“行动”等等，那么对于当下很多AI系统则需要很多人来进行数据对数据库的填充。表面看起来是一个十分容易的事情，实则不然，比如对于一个图像的辨识则需要提供几千种对于一个特定物体的不同分类好的图像。

细化来看，目前基于前期的AI基础设施搭建是十分完善的，毕竟当下的互联网高度发达，而对于AI终端的使用也是一个相对完善的产业，所以目前对于AI产业来如何讲构建一个完善的数据库是当下行业的一个痛点。

那么传统思路来讲，则是有专门的公司来填充、分类这类数据库，但是AI数据库的填充以及分类经过私有化将会变得成本及其高，比如最大的解决标签分类的网站Amazon Mechanical和CrowdFlower等，并且他们并没有系统性的构建通用标签分类，其目的仅仅是想要，中心化以及竞争少也导致其没有相应的限制。

对于Human Protocol来讲则完全构建的一个新的思路，同时也构建了一个较为宏大的包含奖励的区块链生态系统，这使得很多“工作”完全可以靠以智能合约为基础的奖励机制来激励普通用户自发进行，这是区块链世界的魅力，也是相交于当下中心化互联网世界的优势。

什么是Human Protocol？

Human Protocol直译过来我们叫人类协议，是基于区块链技术的动态数据+图形验证的开源协议，该协议通过区块链的激励和合理的任务分发来降低机器人对网络和产品造成的影响，并应用在全球各大企业及数据平台，让每一次数据相关的任务（标记，图形，文字识别归类等）都能产生价值。

其实我们经常登录网站，为了避免机器人的“非正常”登录，则会在登录界面设置人机验证。而对于人机验证来讲，其是一个无价值创造行为并且还是一个必要过程。而倘若将人机验证与数量有限的付费工作比如AI数据库数据填充或者建立标签分类等相融合，那么将会极大程度降低AI数据需求终端的成本。

在Human Protocol生态中，存在三种角色即网站拥有者、网站访客以及数据标签分类建立者。

对于网站拥有者来讲，用户登录网站进行人机验证时将会贡献一定的数据库数据，同时网站拥有者将Human Protocol系统给予的代币奖励（HMT代币）通过智能合约发放给网站的访客，访客一方面进行人机验证并贡献了相应AI数据库数据，另一方面获得了相应的系统奖励。所以对于网站访客来讲，Human Protocol将曾经无价值的人机验证行为变成了一种贡献性激励，同时丰富了可视化的AI数据量。

而对于标签分类，曾经是属于互联网巨头的专属“蛋糕”，目前在Human Protocol将以数据标签建立者的角色引入，我们可以理解为其实一种“节点”，进行标签分类的同时获取系统中给予的HMT代币奖励，通过更低的成本达到更高的分类标签效果，帮助AI数据需求终端节省时间和金钱。

整个过程来讲，它严格依照信誉预言评估系统以及智能赏金系统，保证系统内各角色之间的最小化信任成本。

在未来，Human Protocol能做什么？

Human Protocol致力于打造一个分布式AI数据整理系统，协议内将会存在大量的交易以及大量的用户承载。那么对于Human Protocol来讲，基于目前的构架可以每天扩展数十亿用户承载并提供相应任务，并可以实现一对多付款，而对于目前很多区块链网络的小额支付来讲效率提升了将近1000倍。高性能要归结于Human Protocol的Bulk API扩展标准，并支持以太坊上的EIP20标准的TOKEN接口。

从安全性上看，Human Protocol独创平衡证明共识机制，其也是以TOKEN为基础，一方面在不妨碍新参与者入场的同时增强网络的抗攻击能力，让更多投资参与者获益，令网络价值随参与人数的增多而增加。同时改善了POS公示机制过于依赖TOKEN的弊端。

基于Human Protocol，还可以进行更多的应用集成。Human Protocol会定义标准工作类型，并为各种工作任务记录区块，任何人都可以发布新的工作任务。各交易平台（Human Protocol内的枢纽）可设置自身费用并发布新的工作类型，即一个基于Human Protocol为基础的撮合劳务供给与需求平台，并为遍及全球的劳务资源提供价值。

对于Human Protocol的模式来说，即给无价值的人机验证赋值，同时也让普通用户参与到价值分工中并通过智能合约激励，Human Protocol的模型为AI数据相关领域提供了一个模型，同时其对于AI的发展起到了至关重要的作用。

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编译者/作者：黑色马里奥

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