Pi Network：百萬 KYC 用戶完成 5.26 億 AI 驗證任務

根據 Pi Network 官方網站於 4 月 28 日發布的文章，Pi Network 宣布其分散式人力基礎設施已由超過百萬名 KYC 身份驗證用戶完成逾 5.26 億次驗證任務，任務性質屬 Pi 原生 KYC 系統的組成部分，貢獻者以 Pi 代幣獲得報酬。

KYC 認證人力規模與任務結構

根據 Pi Network 官網文章，Pi Network 的 KYC 系統採用 AI 自動化與分散式人工勞動力相結合的模式，已為逾 1,800 萬人完成身份驗證。Pi Network 在文章中主張，其認證人力基礎設施具備以下三項核心特性：

身份可驗證性：所有參與者均完成 KYC 驗證，Pi Network 稱此舉可降低機器人、詐欺及無法驗證勞動力引發的數據品質風險

全球分散式覆蓋：工作者遍及 200 多個國家及地區，支援跨語言、跨地域及跨文化背景的數據標註與評估任務

規模可量化性：Pi Network 稱逾 1,800 萬名 KYC 驗證用戶可執行自簡單至中等複雜程度的任務，現有任務完成量已超過 5.26 億次

Pi Launchpad 代幣支付架構

根據 Pi Network 官網文章，Pi Network 的支付架構支援以 Pi 代幣或企業透過 Pi Launchpad 發行的自有代幣向貢獻者支付報酬。Pi Network 在文章中指出，相較於以法幣向多個司法管轄區數百萬用戶進行支付，Pi 代幣支付可減少中介費用、跨境轉帳摩擦及小額支付開銷。

根據 Pi Network 官網文章，Pi Launchpad 目前在測試網絡上進行迭代，定位為企業在 Pi 主網發行並分發自有代幣的工具，用途涵蓋貢獻者報酬支付、用戶獲取激勵及生態互動，Pi Network 明確將其與投機性融資代幣區分，強調代幣須與實際應用和使用場景掛鉤。Pi Network 亦指出，現有用戶均已持有活躍的 Pi 錢包，企業部署時無需將用戶引導至新支付系統。

AI 訓練數據應用場景定位

根據 Pi Network 官網文章，Pi Network 主張其認證人力基礎設施的目標應用場景，包括 AI 模型輸出改善、數據標註、推理品質評估及身份驗證。Pi Network 文章同時指出，非人類強化訓練方法在細微差別捕捉、合法性判斷及真實人類偏好呈現等方面存在局限，並主張人類輸入對 AI 系統完善仍具必要性。文章亦提及機器人及實體 AI 領域對大規模人類生成物理環境數據的潛在需求，作為 Pi Network 人力基礎設施的延伸應用場景之一。

常見問題

Pi Network 官網文章於何時發布？披露哪些核心數據？

根據 Pi Network 官方網站，上述文章於 2026 年 4 月 28 日發布，披露數據包括：超過百萬名 KYC 認證用戶完成逾 5.26 億次驗證任務，覆蓋 200 多個國家及地區，逾 1,800 萬名驗證用戶可加入該勞動力網絡。

Pi Network KYC 驗證任務如何向貢獻者支付報酬？

根據 Pi Network 官網文章，KYC 驗證者直接以 Pi 代幣獲得報酬；企業亦可透過 Pi Launchpad 以自有代幣向貢獻者支付報酬，Pi Launchpad 目前在測試網絡上進行迭代。

Pi Launchpad 的定位與一般加密代幣有何不同？

根據 Pi Network 官網文章，Pi Launchpad 將代幣定位為與實際應用及使用場景掛鉤的工具，用以支付貢獻者報酬、促進用戶獲取及生態互動，Pi Network 明確將其與投機性融資代幣區分。