AIデータ検証は現在業界を悩ませる核心的な課題となっている——膨大なモデル訓練も、高品質なラベル付けデータを十分に見つけるというボトルネックに詰まっている。最近、この分野で面白い取り組みを見つけた。分散型予測市場と経済的インセンティブのモデルを用いてこの痛点にアプローチし、ゲーム理論の考え方で参加者が自発的にデータの質を生成・検証する仕組みだ。

さらに驚くべきことに、リリースからわずか1週間で、オンチェーン投票数は100万を突破した。このデータは何を示しているのか？少なくともコミュニティ内でかなりの注目を集めていることは間違いない。AIとWeb3の交差点というこの方向性において、この種の試みは注目に値する。実際にデータ問題を解決できるかどうかは、今後の実行次第だ。