একই চিকিৎসা ইমেজের জন্য দুজন ব্যক্তি অস্বাভাবিক অবস্থানগুলি চিহ্নিত করতে পারে; একই আইনি টেক্সটের জন্য দুজন ব্যক্তি এটিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে। জমা দেওয়া লেবেলগুলি সুসংগঠিত হতে পারে এবং মডেল ট্রেনিংয়ের সময় সহজেই পড়া যায়। কিন্তু যদি কাজটির জন্য পেশাদার বিচারের প্রয়োজন হয়, তবে লেবেলারদের সংশ্লিষ্ট যোগ্যতা আছে কিনা তা শুধুমাত্র “আমি একজন বিশেষজ্ঞ” বলে তাদের প্রোফাইলের একটি বাক্যের উপর নির্ভর করতে পারে না। @primus_labs-এর ডেটা কোয়ালিটি অ্যাপ্লিকেশনের প্রসঙ্গে, zkTLS ডেটা প্রমাণ ব্যবহার করে চিকিৎসা, আইনি ইত্যাদি পেশাদার লেবেলারদের যোগ্যতা যাচাইয়ের ধারণা উত্থাপন করা হয়েছে, যেমন: তাদের প্রাসঙ্গিক পেশাগত পরিচয় আছে কিনা। এই ধারণাটি AI-এর ট্রেনিংয়ের খুবই প্রাথমিকপর্যায়েই প্রবেশ করে: মডেলটি কতটাভালোভাবে শিখছে, তা আলোচনা করার আগেই, এটিকে সিদ্ধান্তগুলির জন্য ডেটা সরবরাহকারীদেরকি-প্রয়োজনীয়তা-পূরণকরছেকিনা,তা-পরীক্ষা-করা। যোগ্যতা-প্রমাণ-দিয়ে-অবশ্যই-প্রতিটি-লেবেল-সঠিক-হয়-কিনা-তা-নিশ্চিত-করা-যাবে-না;পরবর্তীতে-ও-স্যাম্পলিং,পুনরালোচনা-এবং-সংশোধন-প্রয়োজন।কিন্তু-যদি-যোগ্যতা-শুধুমাত্র-স্ব-দাবিরউপর-নির্ভরকরে,তবে-গুণগত-নিয়ন্ত্রণ-প্রথমথেকেই-একটি-ভিত্তি-হারিয়েফেলছে। এখনও,এটি-শুধুমাত্র-ঔপচারিক-দলিলগুলিতে-বর্ণিত-অ্যাপ্লিকেশন-পরিসর।আমি-আশা-করি-ভবিষ্যতে-আমি-আরও-বিস্তারিত-বাস্তবায়ন-পদ্ধতি-দেখতে-পাব:যোগ্যতা-কিভাবে-যাচাইকরা-হবে,লেবেলারদেরসমস্তব্যক্তিগততথ্যপ্রকাশকরা-অপরিহার্যহওয়ারপূর্বেকিভাবেসুরক্ষিতকরা-হবে,এবংভুললেবেলগুলি-খুঁজেপাওয়ারপরকিভাবেট্রেসকরা-হবে।AIকেসিদ্ধান্তগৃহণকরতেশিখতেহবে,এটিকেট্রেইনকরা–এই–মানুষ–কার–হওয়াউচিত–তা–ও–যাচাইয়ের–পথ–খোলা–থাকতেহবে। #PrimusLabs #AIData @KaitoAI