AIのボトルネックはもはや計算能力ではなく、データがボトルネックとなっています。 真の競争力は、高品質で信頼できるデータへのアクセスにあり、それにはデータ収集のルールを再定義する必要があります。 従来のデータ抽出モデルとは異なり、分散型エンゲージメントフレームワークはユーザーが貢献に対して報酬を得ることを可能にします。 このインセンティブ主導のデータガバナンス方法は、データの品質だけでなく、参加者の権利と利益も確保します。 AI訓練に必要なデータが一方的な略奪ではなくコミュニティの共同構築から得られる場合、エコシステム全体の論理が変わります。 今の問題は参加するかどうかではなく、いつ始めるかです。