OpenLedgerがデータ貢献を中心とした新しい経済を構築する方法

by ヴィクトリア・デステ

公開日：20年2025月2日 55:20 更新日：2025年2月55日 XNUMX:XNUMX

by アナ

編集および事実確認: 20 年 2025 月 2 日午後 55 時

簡単に言えば

OpenLedgerのコアコントリビューターであるRamkumar氏によると、AIモデルのパワーはデータプロバイダーへの継続的な支払いを必要とする。データはその有用性に応じて評価され、報酬が支払われるべきである。

AI モデルの能力が増すにつれ、そのトレーニングデータがどこから来るのか、そして誰がその報酬を得るのかという疑問を無視することが難しくなってきています。

OpenLedger の主要貢献者である Ramkumar 氏にとって、答えは明白です。データがモデルを動かすのであれば、そのデータを提供する人々は一度だけではなく継続的に報酬を受け取るべきです。

「AIを報酬として得られるものにしたいのです」とラムクマール氏はHack Seasonsで語った。「データが有用で、モデルの出力に貢献するのであれば、その価値を享受する権利があります。それが実現するたびに。」

Payable AIとは？

報酬型AIの背後にある考え方はシンプルですが、強力です。AIモデルは、データによってAIモデルをより賢くした人々に自動的に報酬を与えることができるべきです。しかし、そのためには、モデルのトレーニング方法とデータが各出力にどのように影響するかについて透明性が求められます。

ここで OpenLedger の出番です。同社のプラットフォームは、貢献者がシームレスにデータをアップロードし、そのデータに基づいてモデルを微調整し、そして重要な点として、そのデータが推論に使用されるたびに貢献者が報酬を得られるよう構築されています。

「データセットを企業に販売するような、一度きりの取引ではありません」とラムクマール氏は説明した。「YouTubeのクリエイターがコンテンツの再生回数が増えるにつれて報酬を得るのと同じように、貢献者には継続的な収益がもたらされるのです。」

インセンティブがフライホイールを生み出す

OpenLedgerがもたらす主要なイノベーションは、各データポイントがモデルの出力にどの程度影響を与えたかを追跡するメカニズムです。これにより、OpenLedgerはモデルが行う推論ごとにクレジット（および支払い）を割り当てることができます。

これにより、フライホイール効果が生まれます。
貢献者は有用なデータをアップロードする
モデルは訓練され使用される
貢献者は繰り返し報酬を受け取る

価値を理解し、さらに高品質なデータを提供する

「私たちはデータを中心にSaaS型の経済を構築しています」とラムクマール氏は述べた。「バリューループを透明化し、継続的に実行できれば、自然と質の高いデータと優れたモデルが集まります。」

大手テック企業の一時的な取引を超えて

企業がウェブから情報を集めたり、プライベートデータセットに定額料金を支払ったりする従来の AI 開発とは対照的に、OpenLedger はより公平なモデルを推進しています。

「企業は一度データを手放すと、二度と利益を得られないことがよくあります」とラムクマール氏は述べた。「これでは長期的な協業は促進されません。私たちは、特にニッチで価値の高いデータを保有する小規模な企業に対し、継続的な利用量に基づいた報酬を提供することで、この状況を変えたいと考えています。」

すでに波紋を呼んでいる

OpenLedgerはまだテストネット段階ですが、既に勢いを増しています。Ramkumar氏によると、ネットワークには10万近くのノードがデータセットを提供しており、XNUMX以上のAIプロジェクトが活発に構築されています。

また、ウォルマートやドバイ税務当局などの実在の企業とも提携し、このインセンティブ主導のシステムを通じて構築されたモデルを展開しています。

「約2ヶ月後にメインネットに移行します」とラムクマール氏は明かした。「移行後は、さらに多くの貢献者や開発者がこのエコシステムに参加できるよう、扉を開くことが目標です。」

全体像

Ramkumar 氏は、OpenLedger を AI 開発のツールとしてだけでなく、データ経済の経済バランスを再調整する手段と捉えています。

「将来、AIは少数の企業だけが所有するべきではありません」と彼は述べた。「研究者から中小企業の経営者まで、貢献するすべての人が報酬を得て参加できるものになるべきです。」

AI が世界を形作り続ける中、OpenLedger は、1 つの推論ごとに、より公平でスマートなシステムの基礎を静かに築いています。

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