去中心化 AI ネットワークが徐々に形成される中で、OpenLedger が提供する OpenChat モジュールは、「インタラクティブ性」と「トレーサビリティ」を兼ね備えたアプリケーションシナリオを提供します。これは単なるチャットツールではなく、メッセージ記録、データの帰属、レピュテーション構築、インセンティブ配分を統合したオンチェーンコラボレーションプラットフォームです。
ユーザーがOpenChatで発言するたびに、それは「チャット履歴」ではなく、オンチェーンの検証可能なデータ資産として書き込まれます。「Proof of Attribution」(帰属証明)メカニズムを通じて、OpenChatはオンチェーンコンテンツの作成とモデルのトレーニングデータとの間にマッピングを形成し、ユーザーの対話、データ、知識をモデルのトレーニングに使用できる素材に変換します。
二、なぜチャットも「貢献」なのか?
(1)データは燃料:OpenLedger が構築した AI ネットワークでは、高品質なデータがモデルのトレーニングとイテレーションを推進する重要なリソースです。そして、チャット自体が高頻度で、文脈が豊かで、意味が連続した天然のコーパスです。
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
【OpenChat:チャットがオンチェーンの貢献になるとき】
パート1:OpenChatとは何ですか?
去中心化 AI ネットワークが徐々に形成される中で、OpenLedger が提供する OpenChat モジュールは、「インタラクティブ性」と「トレーサビリティ」を兼ね備えたアプリケーションシナリオを提供します。これは単なるチャットツールではなく、メッセージ記録、データの帰属、レピュテーション構築、インセンティブ配分を統合したオンチェーンコラボレーションプラットフォームです。
ユーザーがOpenChatで発言するたびに、それは「チャット履歴」ではなく、オンチェーンの検証可能なデータ資産として書き込まれます。「Proof of Attribution」(帰属証明)メカニズムを通じて、OpenChatはオンチェーンコンテンツの作成とモデルのトレーニングデータとの間にマッピングを形成し、ユーザーの対話、データ、知識をモデルのトレーニングに使用できる素材に変換します。
二、なぜチャットも「貢献」なのか?
(1)データは燃料:OpenLedger が構築した AI ネットワークでは、高品質なデータがモデルのトレーニングとイテレーションを推進する重要なリソースです。そして、チャット自体が高頻度で、文脈が豊かで、意味が連続した天然のコーパスです。
(2)帰属はインセンティブです:すべてのオンチェーンメッセージはクリエイターのアドレスを記録し、データが呼び出され、検証され、トレーニングされるときに「帰属分配」がトリガーされ、すべての対話の価値が見落とされることがないようにします。
(3)評判は価値である:ユーザーのOpenChatにおける活動頻度、コンテンツの質、および貢献の頻度は、彼らのオンチェーンの評判にも反映され、将来のより高度な協力タスクへの参加の信用基盤を構築します。
3. OpenChatの潜在的な境界
OpenChatは、将来的にAIネットワークの「コンテンツポータル」と「コラボレーションエントリー」となる可能性があります。その意義はコミュニケーションにとどまらず、さらに:
(1)オープンコーパスエントリ:モデルの微調整のためにレビュー可能で認可されたデータリソースを提供します。
(2)タスク配信ノード:コンテンツの検証、エラー修正、アノテーションなどのタスクの配信プラットフォームになる。
(3)ソーシャル+インセンティブの融合:ソーシャル行動をオンチェーン化し、価値化し、「Yap-to-Earn」モデルのインフラを提供します。
OpenLedgerはAIの基盤プロトコルを構築するだけでなく、AIエコシステムの「参加シーン」を再構築しています。OpenChatの導入は、データ創作がエンジニアやデータサイエンティストに限定されなくなることを意味し、すべてのユーザーのテキスト、意見、相互作用がAIネットワークの栄養となります。そして、これこそがWeb3とAIが融合する真の出発点かもしれません。