【誰でもモデルをトレーニングできる？OpenLedgerはAIの参加ハードルをドロップする】

従来のAIモデルの訓練の文脈では、高品質なモデルを訓練することは通常、大規模なデータリソース、高価な計算基盤、専門のアルゴリズムチームを必要とします。このような高いハードルは、ほとんどの一般の個人が参加する機会を排除し、モデル訓練の主導権を高度に集中させています。しかし、OpenLedgerが構築した分散型AIデータネットワークは、この古い枠組みを打破し、「誰もがモデル訓練に参加できる」ことが空論ではなくなることを目指しています。

一、データ貢献の非中央集権メカニズム

OpenLedger のシステムでは、AI モデルのトレーニングは単一の機関のデータ収集に依存せず、Datanets と呼ばれるデータネットワークを通じて多様なソースの協力が行われます。すべてのユーザー、すべてのノードは、オープンタスク (OpenTask) に基づいてデータの収集、ラベリング、フィルタリング、および検証に参加できます。

このプロセスは、信頼とインセンティブを保証する2つのメカニズムによって実現されます。

（1）PoA（注意証明）データ確権メカニズム：データの生産行為が記録、追跡、量化できることを保証し、「誰が参加し、誰が貢献し、誰が確権するか」を実現する。

（2）OpenTask 標準化タスクプロトコル：モジュール化されたタスク要件を説明することで、異なるバックグラウンドを持つユーザーも理解し参加できるようにし、ドロップ技術的なハードル。

簡単に言えば、OpenLedgerでは、Web3ユーザーはプラットフォームが開始したタスクを完了するだけで、サンプルデータを提供したり、検証に参加したり、モデルのパフォーマンスについてフィードバックを提供したりすることで、モデルのトレーニングの一部となります。

二、モデルのトレーニングの軽量化と透明化のパス

OpenLedgerはデータソースをコミュニティに外注するだけでなく、軽量モデルアーキテクチャを通じて微調整トレーニングのハードウェアのハードルをドロップしようとしています。このプラットフォームは、モデルが特定のドメインタスクにのみ焦点を当てた専用の小さなモデル（SLM）を使用することを促進しているため、必要なトレーニングリソースをより制御しやすくなっています。

その一方で、OpenLedger はオンチェーンでトレーニングプロセスのメタデータを記録することで、モデルのトレーニングプロセスに一定の検証可能性と透明性を持たせています。これは非専門的な開発者にとって特に重要です：彼らは基盤となるアルゴリズムの詳細を理解する必要はなく、プラットフォームが提供するタスクフローに従って参加するだけで、貢献することができます。

この構造は、私たちに明確な方向性を示しています：未来のAIトレーニングはもはや大規模な研究機関の専有物ではなく、「コミュニティ主導のデータ共創ネットワーク」となるでしょう。

三、インセンティブシステムはどのように「トレーニング参加者」役割をバインドしますか？

OpenLedgerのインセンティブ設計は、モデル呼び出し端の利益分配に限定されず、トレーニングプロセスの各種重要な役割にまで広がります。

（1）データ提供者：データをアップロード、フィルタリング、整理する；

（3）微調整の協力者：OpenTaskを通じて特定のモデルのトレーニング最適化に参加する；
（4）評価ノード：トレーニングが完了したモデルの性能検証を行います。

上記の各カテゴリの役割は、ポイントシステムを通じて貢献証明書を取得し、将来のトークンシステムにマッピングされます。この設計は、分散型参加を保証しつつ、長期的な協力ネットワークの形成を促進します。

OpenLedger の設計において、モデルのトレーニングの権限と収益は徐々にコミュニティに戻されます。すべてのユーザーは単なる消費者ではなく、ビルダー、トレーナー、バリデーターです。これは従来の AI システムへの挑戦であるだけでなく、AI 分野における Web3 の参加論理の自然な拡張でもあります。