実世界のユースケース: OpenChatを介したAIモデルのトレーニングのためのユーザーデータとインタラクションのマネタイズ
具体的な例として、OpenLedgerプラットフォーム(プライベートメインネットで開始)上に構築されたアプリケーションであるOpenChatがあります。この設定では:
すべてのユーザーインタラクション(チャット、貢献、プロンプトなど)が、帰属証明を使用してオンチェーンで記録されます。
これにより、誰がどのデータを貢献したかの透明で検証可能な記録が作成されます。
ユーザーは、高品質なデータやインタラクションを提供することで、リアルタイムでOPENトークン(または関連インセンティブ)で報酬を受け取ります。
収集されたデータは、特定の言語モデル(SLM)のトレーニングや改善に供給されます。これは、チャットボット、コパイロット、取引ツール、バーチャルアシスタント、または業界特化型エージェントなどのための小型で焦点を絞ったAIモデルです。
開発者や企業は、このキュレーションされた帰属データにアクセスして、ビッグテックからの集中化された不透明なデータセットに依存することなく、より良いAIを構築できます。
これにより、AI開発における重要な問題が解決されます:
トレーニングデータの透明性の欠如
データ提供者への公正な報酬がない
データの出所を証明することの難しさ
OPENトークンを使用することで、システムは経済的インセンティブを生み出します: 人々は貴重なデータ/インタラクションを提供することで稼ぎ、モデルビルダーはインフラストラクチャを使用するためにガス料金または直接支払いで支払います。これにより、日常のユーザーエンゲージメントがマネタイズ可能で追跡可能なAI燃料に変わります。
このユースケースは、実際の参加を促進し、成長をオンチェーンアクティビティに直接結びつける方法として、最近のエコシステムの更新で強調されています。
(2025年末/2026年初頭のデータとして、OpenLedgerはまだ拡張中で、ゲーム業界やその他のセクターで類似のAIデータマネタイズパターンを探求するパートナーシップがあります。)
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