➥ データ不足の克服 - AI データ来歴 AI は、信頼できるトレーニング データなしではその可能性を最大限に発揮できません。 残念なことに、AI プロジェクトの 80% はデータが不十分または検証不能であるために失敗しており、信頼できる AI システムを開発するためのデータの出所の重要性が浮き彫りになっています。 今日は、AI データの出所という多面的な問題に対処するプロジェクトを検討します。 各プロジェクトは、ユーザー所有データ、透明性のあるオンチェーン記録、知的財産の収益化、データの流動性など、重要な側面に取り組んでいます。 飛び込んでみましょう!🧵 … — @vana / $VANA Vana は、ユーザー所有のデータに焦点を当てた分散型ネットワークであり、データの所有権、共有、収益化の変革を目指しています。 これは、個人サーバーの主権、ブロックチェーンの調整、最新の暗号化、トークン化された経済的インセンティブを統合し、DataDAO と貢献証明を介してデータの使用と権限をプログラム可能に制御できるようにします。 -- — @OpenledgerHQ / $OPN OpenLedger は、データ、モデル、エージェントを流動的で取引可能な資産に変える AI に焦点を当てたブロックチェーンです。EVM と互換性があるため、既存のウォレットや契約を摩擦なく接続できます。 共同データセットの作成と帰属証明のためのDatanetsを特徴としており、すべてのAI貢献が追跡可能であり、公正に報われることを保証します。 … — @oceanprotocol / $OCEAN Ocean Protocol は、プライバシーを損なうことなく安全なデータ収益化を可能にすることで、AI のデータ問題に取り組みます。データ NFT とデータトークンを通じて、データ所有者は制御を維持しながら、トークン ゲート権限を介して AI トレーニング アクセスを許可します。 同社の Compute-to-Data アプローチにより、AI モデルは生データを公開することなくデータセットでトレーニングできるため、データの出所を確保しながら、データ貢献者に持続可能な収益源を創出できます。 … — @getoro_xyz / $ORO ORO は、ユーザーがプライバシーを維持しながら AI トレーニングに個人データを提供する公正な市場を構築することで、AI の個人データ不足に対処します。同社の暗号化技術により、トレーニング プロセス全体を通じてデータの整合性と出所が保証されます。 ユーザーはクエストやソーシャルリンクを通じてデータ貢献に対してOROポイントを獲得し、AIが切実に必要としている高品質で検証可能なトレーニングデータを奨励するという重要な問題を解決します。 … — @campnetworkxyz / $CAMP Camp Network は、AI エージェントの IP インフラストラクチャを最新化するレイヤー 1 ブロックチェーンです。これにより、クリエイターは自分の知的財産を所有、共有、収益化できると同時に、AIエージェントは来歴証明を介してグローバルな知財レジストリ全体で検証されたユーザー所有のデータでトレーニングできるようになります Camp は、AI の急速な成長とクリエイター保護システムとの間の重大なギャップを解決し、AI 主導のクリエイティブ経済のすべての参加者に検証可能なデータの出所と公正な価値の獲得を保証します。 ... — @StoryProtocol / $IP Story Protocol は、知的財産をプログラム可能にし、取引可能にすることで、AI の 80 兆ドルの IP ボトルネックに取り組みます。 自動ライセンス、帰属、デリバティブグラフ全体でのロイヤリティ分配を通じて、AIトレーニング用の権利クリアされた特殊なデータセットを提供します。 Storyを使用すると、データプロバイダーは、IP所有者が公正な報酬を確実に受けられるようにしながら、クロール不可能なデータセットを許可なくライセンスすることができます。これにより、法的に準拠した高品質のトレーニング データに対する AI の重要なニーズが、新たに発売された @psdnai with @a16zcrypto … — @irys_xyz / $IRYS Irysは、トレーニングデータを即座に検証およびプログラム可能にする完全なデータチェーンです。Irys ディスク速度でデータの出所の暗号化証明を備えた統合実行を提供します。 AI 開発者が追跡可能で権利がクリアされたデータセットにアクセスできるようにしながら、データ作成者に公正な報酬を確保し、AI トレーニングを悩ませている基本的な検証の問題を解決します。 … — @LazAINetwork LazAI は、トレーニング データを検証および追跡可能にするデータ アンカリング トークン (DAT) を通じて、AI のデータ不整合の危機を解決します。検証済みのコンピューティング フレームワークは、ZKP とコンセンサス プロトコルを使用して改ざん防止のデータ出所を保証します。 データソースの透明性のある検証を維持しながら、データ貢献者への公正な報酬を可能にし、AIトレーニングデータセットを悩ませている信頼性の問題に直接対処します。LazAIは@ProjectZKM、@MetisL2によってインキュベートされています … — @Lilypad_Tech Lilypad Network は、GPU やその他のリソースの分散ネットワークを通じて AI および機械学習ワークロードを強化するように設計された分散型コンピューティング プラットフォームです。 これにより、ユーザーは AI モデル推論などのコンテナ化されたジョブをサーバーレス環境で実行できると同時に、コンピューティング プロバイダーはハードウェアを収益化し、AI 開発者はモデルを所有、デプロイし、そこから収益を得ることができます … — @grass / $GRASS Grass Network は、ユーザーがユーザー デバイスまたは Grasshopper を介して未使用のインターネット帯域幅を共有することで受動的収入を得る分散型プラットフォームです。Solana 上に構築されており、AI トレーニング、Web スクレイピング、検証済みエンティティによる価格チェックや広告監視などのタスクのためのパブリック Web データを提供します。 このアプローチは、大規模なデータセットを使用した AI 開発を倫理的にサポートし、テクノロジー大手に関連する集中管理やプライバシーの問題を回避します。