With the rapid development of Artificial Intelligence (AI) technology, data has become the core driving force for its training and progress. However, data annotation, as a key part of the AI model training process, has been facing challenges such as high manpower costs, low efficiency, and difficulty in privacy protection. In recent years, with the rise of Web3 technology, we are expected to see a revolution in AI data annotation led by Web3, which will bring a new future of decentralisation, transparency and collaboration.

I. Limitations of traditional data annotation model

In the traditional data annotation model, whether it is direct, subcontracting or crowdsourcing, there are many limitations. Although the direct mode can guarantee the quality of data annotation, the cost is high and it is difficult to cover all fields; although the subcontracting mode can reduce the cost, the quality control and efficiency are difficult to guarantee; although the crowdsourcing mode can make use of the power of the majority of netizens, there is the risk of data privacy leakage and uneven quality of annotation. In addition, these models rely on centralised platforms or institutions, making it difficult to achieve true fairness, transparency and decentralisation.

Second, the data annotation revolution brought by Web3

The rise of Web3 technology has brought a new solution to AI data annotation.Web3 is a decentralised network based on blockchain technology, which allows users to conduct secure, transparent and traceable data transactions and collaborations without relying on a centralised platform. Here are the potential benefits that Web3 brings to AI data labelling:

Data Ownership and Privacy Protection: in Web3, users can take full control of their data and conduct secure data transactions through smart contracts. This means that data labelling can be carried out in a way that ensures user privacy and avoids the risk of data leakage in traditional models.

Transparency and traceability: the transparent nature of blockchain allows every step in the data labelling process to be recorded and can be viewed and verified by anyone. This not only increases the credibility of the system, but also provides a fair compensation system for data annotators, ensuring that their labour is reasonably rewarded.

Incentive mechanism innovation: the Web3 application can incentivise data providers and annotators through a token economy. By issuing tokens to participants as rewards, it can inspire greater community participation and higher work efficiency. This incentive mechanism bypasses the limitations of the traditional financial system and provides a broader space for data annotation work.

Decentralised Collaboration: Web3 platform is able to break the geographical limitations and allow users around the world to participate in data annotation work. This decentralised collaboration not only increases the diversity and availability of the workforce, but also potentially improves annotation quality and efficiency. This is because annotators from different backgrounds can provide richer perspectives and more accurate annotation results.

Censorship resistance and stability: since Web3 does not rely on a single entity, it is more resistant to censorship and single point of failure. Even if some nodes fail, the whole network can still operate normally, ensuring service continuity and stability. This is especially important for projects that require long-term, large-scale AI data annotation.

Cost efficiency: By removing intermediary links, Web3 is able to reduce the cost of data transaction and annotation. Meanwhile, the distributed storage solution also reduces the cost of data storage and management. This makes AI data annotation more cost-effective.

Future Prospects

The AI data annotation revolution led by Web3 will bring us a decentralised, transparent and collaborative future. In this future, data will truly become the oil and blood of AI, and ordinary users will be able to participate more directly in the development of AI technology. However, this revolution also faces challenges of technological maturity, regulatory adaptation and market acceptance. We need to keep exploring and innovating to overcome these challenges and drive the continued progress of AI technology.