[发明专利]一种基于联盟链的众包任务实现方法和装置及系统

说明书

本发明公开一种基于联盟链的众包任务实现方法和装置及系统，联盟链节点包括联盟节点和用户节点，联盟节点包括数据需求节点，该方法包括：获取数据需求节点提供的任务相关信息；在任务云中添加对应的任务项；确定联盟链上的任一用户节点在任务云中选择任务项，将对应的任务数据发送给用户节点；获取用户节点执行任务后反馈的任务结果数据并返回给数据需求节点，并将按照任务智能合约约定的交易规则，向用户节点支付加密数字货币；将本次交易行为同步记录在联盟节点上。本发明将联盟链技术与众包模式结合，实现低成本、快速、高效的获取任务结果数据及安全交易，解决了目前人工智能模型训练需要的任务结果数据获取周期长，难度大的问题。

技术领域

本发明涉及数据采集技术领域，尤其涉及一种基于联盟链的众包任务实现方法和装置及系统。

背景技术

近期人工智能相继在语音识别，计算机视觉领域取得重大进展，围绕语音，图像等人工智能技术的创业大量出现。

随着人工智能技术的更迭，机器学习技术不断进步，人工智能对数据依赖性越来越强。为了对机器学习模型进行训练、算法进行优化，数据需要具有“多、广、准、安全”的特征。“多、广”指数据规模，主要包括数据量和数据多样性；“准”指数据质量，包括原始采集数据质量和数据标注质量两个方面。数据规模和数据质量作为支持算法研发的关键因素，如果数据规模大就可以使用容量更大、更复杂的模型，数据质量越高就可以得到效果更好的算法。当准确数据的规模大到一定程度，数据和算法之间可以进行反复迭代，形成壁垒，为公司提供竞争力。“安全”指数据是否涉及隐私、个人权利如肖像权、著作权等。

数据的采集比较常见的有两种办法，一是公开获取，如从外部购买公开数据集或数据服务、网络爬虫等，二是在使用场景中获取，数据采集后需要进行数据清洗、标注和审查。外部购买的数据往往存在虚假流量，伪造欺诈等各种数据信用问题以及较高的费用，在使用场景中进行数据采集则需要面对较高的人工成本和时间成本，随着数据规模的增加，各类成本可能呈线性甚至指数级增加。同样的，追求数据质量也需要考虑成本收益平衡问题，并且随着算法的优化和普适性数据质量的提高，数据质量对算法优化的效果比较有限，但对特定领域、特定场景的高质量数据的追求是无止境的，想获取满足普适性和针对性的高质量数据需付出的成本也会更高。

发明内容

本发明提供一种基于联盟链的众包任务实现方法和装置及系统，基于联盟链技术与众包模式实现低成本，快速，高效的获取高可用人工智能训练数据，解决目前人工智能面临的数据获取周期长，难度大的问题。

第一方面，本发明提供一种基于联盟链的众包任务实现方法，所述联盟链上的联盟链节点包括至少一个联盟节点和至少一个用户节点，所述联盟节点包括数据需求节点，该方法包括：

获取数据需求节点提供的任务相关信息，所述任务相关信息包括任务数据、用于约定交易规则的任务智能合约和发放的加密数字货币数量；

根据任务相关信息在任务云中添加对应的任务项；

确定联盟链上的任一用户节点在任务云中选择任务项，将所述任务项对应的任务数据发送给用户节点；

获取用户节点根据任务数据执行任务后反馈的任务结果数据，并将按照所述任务智能合约约定的交易规则，向所述用户节点支付对应数量的加密数字货币；

将本次交易行为同步记录在联盟链上的联盟节点。

第二方面，本发明提供一种基于联盟链的众包任务实现系统，该系统包括：

联盟链节点，包括至少一个联盟节点和至少一个用户节点，所述联盟节点包括数据需求节点，其中；

所述联盟节点，用于在用户节点发生与加密数字货币相关的交易行为时，同步记录交易行为；