2026-01-22 14:59:20

現在AI訓練データには共通の問題点があります：あまりにも安いことです。大量のコピー＆ペーストされた意見や、数セントの機械的なアノテーションの結果、ノイズが無限に拡大され、モデルは訓練を重ねるほど平凡になり、最終的には平均値の積み重ねになってしまいます。

面白いアイデアがあります——データのアノテーションを純粋な労働力から本当の経済的な博弈に変えることです。賭けを用いた判断メカニズムを導入し、参加者に実際の損益や評判リスクを持たせることで、信号は希少で正確、そして本当に信頼できるものになります。要するに、インセンティブメカニズム自体が信号のフィルターとなる仕組みです。この論理は、ブロックチェーンの経済設計思想に非常に似ています：利益の整合性を通じてシステムの質を最適化することです。

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SchrödingersNode

· 19時間前

これで理解できた。データの問題の本質はインセンティブの欠如だ。アノテーターに真金白銀を賭けさせれば、誰も無駄にマークしようとはしなくなる。 --- その通りだ。今や皆がゴミデータを売りさばいていて、品質には誰も関心がない。とにかく安いから。 --- ちょっと待て、それはまさに予測市場のやり方じゃないか？情報提供者自身がリスクを負うことで、ノイズを排除できる。 --- くそっ、ついに誰かが言ったな。機械的なアノテーションは毒だ。今のモデルはゴミを食べて育っている。 --- 経済的インセンティブによるシグナルのフィルタリング...この論理はすでにチェーン上で証明されている。AIもこれを学ぶ必要がある。 --- データ品質の危機は本当だが、このような賭けの仕組みを実行できるプラットフォームは何個あるだろうか？ --- またブロックチェーン思考を売りつけているな...しかし今回は的を射ている。 --- だから問題はAIではなく、良いデータを買うのにお金を惜しむことだ。

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Anon4461

· 01-22 15:29

データの安さが品質の崩壊を引き起こしており、これが現在AIの性能が低下している根本的な原因です

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MEVictim

· 01-22 15:29

少しの費用でラベル付けされたモデルだから、ますます遅くなるわけだ。

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AirdropFatigue

· 01-22 15:20

データが安い＝モデルが平凡、この論理に間違いはない。今はただのゴミが入ってゴミが出てくるだけ。賭け制のインセンティブは本当に絶妙だ。スキン・イン・ザ・ゲームがなければ真のシグナルを引き出せない。この手法は何よりも効果的だ。

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WealthCoffee

· 01-22 15:14

いくつかのセントでマークされたモデルだから、平均値をつなぎ合わせているのは当然で、実際には使い物にならない

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SchroedingersFrontrun

· 01-22 15:13

このロジックは絶妙だ、データのラベリングをギャンブルに変えて優秀な人材を見つけ出せるんだ

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GateUser-3824aa38

· 01-22 15:11

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