AI分野での競争がますます激化する中、高品質なトレーニングデータの取得は重要な課題となっています。多くのAIモデルは人手による検証を必要とするデータセットを必要としますが、従来の方法は非効率で高コストです。REPPOプロジェクトは、面白いアプローチを思いつきました——分散型予測市場と経済インセンティブメカニズムを活用してこの課題を解決するのです。

その全体のロジックは実は単純です：予測市場の仕組みを通じてコミュニティの参加者にデータの提供と検証を促し、市場参加者は利益を得るとともに、AIのトレーニングに必要な高品質なデータが絶えず生成されていきます。このモデルは、データ検証を従来の中央集権的で非効率なプロセスから、競争力のある分散型市場へと変革します。

最も直感的なデータの証明は一目瞭然です——プロジェクトは開始からわずか1週間で、約100万回のオンチェーン投票を獲得しました。この熱気は、コミュニティがこの革新的なモデルをどれだけ支持しているかを反映しており、今後の展望も示しています。この方向性は引き続き注視すべきです。