Alaya AI は、ブロックチェーン技術、ゼロ知識証明、共有経済モデル、高度な AI データラベリングおよび整理技術を通じて AI 業界を発展させるために設計された革新的な AI データ注釈プラットフォームです。このプロジェクトでは、ブロックチェーンと ZK 技術を活用してユーザーのプライバシーとデータの所有権を保護しながら、ユーザーが報酬を得ながらデータを投稿できます。
Alaya AI は、ユーザーの質問への回答への参加を通じてデータを収集し、統合 AI システムを利用してユーザーの貢献の正確性を評価し、対応するトークン インセンティブで報酬を与えます。ユーザーの NFT レベルが上がるにつれて、質問の難易度が徐々に上がり、一般知識から専門分野まで、さまざまな種類の質問がカバーされます。最終的に、Alaya AI は収集されたデータを標準化し、さまざまな AI モデルが認識してトレーニングできるようにします。
市場分析
従来の経済学では、労働、土地、資本が生産の主要要素とみなされていますが、人工知能の時代では、そのロジックが微妙に変化し、アルゴリズム、データ、コンピューティング能力が生産の新たな三位一体となっています。大規模言語モデルの現在の調査では、アルゴリズムの調整は依然として Transformer テクノロジーに基づいており、コンピューティング能力は向上し続けています。しかし、高品質のデータは、モデルとアルゴリズムのブレークスルーを制限する重要な指標であり続けています。企業が独自の AI モデルのトレーニングを開始するにつれて、データの需要は急増しています。
従来の世界では、データ注釈ビジネスは数十億ドル規模の市場を支えており、Scale AI、Appen、Lionbridge、CloudFactory などの有名企業が参入しています。しかし、従来のデータ注釈ビジネスは世界的なユーザー基盤の獲得に苦戦しており、地域間の格差が拡大しています。報告によると、OpenAI が利用しているケニアのアウトソーシングされたデータ注釈者は、1 時間あたり 1.5 ドル未満の収入で、1 日あたり約 20 万語の注釈を作成しています。
Web3 では、ブロックチェーン技術を利用して、データの所有権を個々のデータ プロバイダーに帰属させることができます。分散型のデータ ストレージと取引メカニズムにより、個人はデータ資産をより適切に管理し、オンデマンドのトランザクションと承認を容易にして、対応するインセンティブと報酬を得ることができます。このモデルは、データ注釈者の権利をより適切に保護します。ブロックチェーンの不変性と追跡可能性の機能により、Web3 データ サービスはより高い透明性と信頼性を提供できます。すべてのデータ トランザクション、注釈タスクの割り当て、および完了ステータスはチェーンに記録され、検証のためにアクセスできるため、詐欺や不正行為の可能性が軽減されます。データ ユーザーは、追加の信頼承認を必要とせずに、チェーン上のデータのみを信頼できます。
製品デザイン
ユーザーの参加障壁を下げるために、Alaya AI は、ユーザーのプライバシーが侵害されないように暗号化アルゴリズムを使用しながら、質問に答えるという形でのユーザーインタラクションを通じてデータを収集する、ゲーム化された製品を設計しました。
AIのために、AIによって。強化学習の概念と同様に、Alaya AIは製品内にAIを統合して、データの品質を識別し、AIデータに対するユーザーの判断の正確さを評価し、貢献レベルを決定し、それに応じてインセンティブを提供します。さらに、Alaya AIは、注釈付き結果の分散検証に評判メカニズムと品質検証ノードを導入します。品質検証ノードによるランダムサンプリングと相互検証を通じて、エラーや悪意のある注釈をより効率的に識別し、高品質の注釈付き結果を維持できます。タスク割り当てでは、Alaya AIはAIアルゴリズム支援のタスク割り当て方法を採用し、タスクをユーザーに効率的にマッチングします。ユーザーが提供する高品質のデータが多いほど、NFTレベルが高くなり、質問の難易度もそれに応じて高くなります。一般的な常識的な質問から、特定の分野（運転、ゲーム、映画、テレビなど）、最終的には高度な分野（医療、テクノロジー、アルゴリズム）まで、質問の複雑さはエスカレートします。
実行可能性分析
従来のデータ注釈企業は従業員を搾取しているという疑念を抱いていますが、これは企業の収益性に大きく貢献しています。Web3 データ注釈はより公平な方法で人間の福祉を高める可能性がありますが、プラットフォームの収益を経済的に減らすでしょうか? 実際には、Alaya AI は多様性を追加することで全体的な有用性を高めています。
従来のデータ注釈付け方法では、個々の作業負荷が高いだけでなく、サンプルの品質を確保するのも困難です。注釈付けの報酬が低いため、プラットフォームは主に教育レベルが低い発展途上地域のユーザーを採用しており、提出されたサンプルの多様性が欠如しています。専門知識を必要とする高度な AI モデルの場合、プラットフォームは適切な注釈者を採用するのに苦労しています。
Alaya は、トークン/NFT 報酬と紹介ボーナスを統合することで、ソーシャル要素とゲーム要素を通常のデータ注釈タスクに組み合わせ、コミュニティの規模を効果的に拡大し、毎日のチェックインなどのアクティビティを通じて維持率を向上させます。個々のユーザーのタスクごとの報酬額を制御しながら、Alaya のバイラル紹介システムにより、ソーシャル ネットワークの拡大とともに、質の高いユーザーの収益が無限に増加します。
基本的に、Web2 時代の集中型データ プラットフォームは、少数のユーザーが大量のサンプルを継続的に提供することに大きく依存していますが、Alaya は参加ユーザーの数を増やしながら、個々のユーザーが提供したデータの量を減らしています。個人の作業負荷が減ることで、提供されたデータの品質が大幅に向上し、データの代表性が大幅に強化されます。ユーザー ベースが拡大すると、分散型データ アノテーション プラットフォームは、人類の集合知をより正確に表すデータを収集し、サンプリングの偏りを排除します。
個々のユーザーが問題領域に不慣れであったり、悪意を持って誤った回答を送信したりすることでデータの品質に影響が及ぶのを防ぐため、Alaya AI プラットフォームは正規分布モデルを採用してデータを検証し、極端な値を自動的に除外または標準化します。さらに、独自の最適化アルゴリズムを活用して、Alaya はユーザーの回答と重みを相互参照することで検証し、手作業による検査や修正の必要性を排除して、データ コストをさらに削減します。データ有効性のしきい値は、各タスクのサンプル サイズに基づいて動的に調整され、過剰修正を回避してデータの歪みを最小限に抑えます。
技術的特徴
Alaya AI は、データ プロデューサー (個々のユーザー) とデータ コンシューマー (AI モデル) 間の仲介者として、ユーザーが注釈を付けたデータを収集し、処理して AI モデルに配信します。
Alaya AI は革新的なマイクロデータモデル (Tiny Data) を採用し、従来のビッグデータを最適化および反復処理して、さまざまな側面からディープラーニングのトレーニング効果を高めます。
- データ品質の最適化: マイクロ データ モデルは、高品質の小規模データセットに重点を置いており、データのクリーニングとラベル付けの最適化を通じてデータの精度と一貫性を向上させます。高品質のトレーニング データは、モデルの一般化と堅牢性を効果的に強化し、ノイズの多いデータがモデルのパフォーマンスに与える悪影響を軽減します。
- データ機能の圧縮: マイクロ データ モデルは、機能エンジニアリングとデータ圧縮技術を使用して主要な機能を抽出し、冗長で無関係な情報を削除します。圧縮されたデータセットには、より高密度の有用な情報が含まれており、モデルの収束速度が加速され、計算リソースの消費が削減されます。
- サンプルバランスの最適化: ディープラーニング モデルのパフォーマンスは、多くの場合、不均衡なデータ分布の影響を受けます。マイクロ データ モデルは、インテリジェントなデータ サンプリング戦略を使用して、さまざまなカテゴリのサンプルのバランスを取り、モデルが各カテゴリで十分なトレーニング データを持つことで分類精度を向上できるようにします。
- アクティブ ラーニング戦略: マイクロ データ モデルでは、モデル フィードバックに基づいてデータ選択と注釈付けのプロセスを動的に調整するアクティブ ラーニング戦略が導入されています。アクティブ ラーニングでは、モデルの改善に最も大きな影響を与えるサンプルの注釈付けを優先し、非効率的な反復作業を回避して、データ利用効率を向上させます。
- 増分学習メカニズム: マイクロ データ モデルは増分学習をサポートし、既存のモデルのトレーニング用に新しいデータを継続的に追加して、モデル パフォーマンスの反復的な最適化を実現します。増分学習により、モデルは継続的に学習して進化し、変化するアプリケーション シナリオの要件に適応できます。
- 転移学習機能: マイクロ データ モデルは転移学習機能を備えているため、トレーニング済みのモデルを同様の新しいタスクに適用でき、新しいタスクのデータ要件とトレーニング時間を大幅に削減できます。知識の転移と再利用により、マイクロ データ モデルは小規模なサンプル シナリオで優れたトレーニング効果を実現できます。
さらに、Alaya AI は AI トレーニングおよび展開ツールを統合し、一般的なディープラーニング フレームワークをサポートすることで、さまざまな AI モデルがそれらを直接認識して利用できるようにし、上流のモデル トレーニングのコストを削減します。さらに、ゼロ知識証明やアクセス制御テクノロジなどの暗号化アルゴリズムを活用して、Alaya AI はプロセス全体を通じてユーザーのプライバシーを侵害から完全に保護します。
生態学的開発
現在、Alaya AI は 2 つの主要なメインネット、Arbitrum と opBnB をサポートしており、電子メールによる登録が可能です。モバイル アプリはすでに Google Play で利用可能です。
ビジネスの観点から見ると、Alaya AIは10社以上のAIテクノロジー企業と安定したパートナーシップを確立しており、コラボレーションの数は増え続けています。これにより、Alayaは安定したキャッシュフローを実現し、ユーザーに現金とトークンの報酬を継続的に提供することができます。
消費者の観点から見ると、Alaya AI は現在 40 万人以上の登録ユーザーを誇り、1 日のアクティブ ユーザー数は 2 万人を超え、毎日 1,500 件以上のオンチェーン トランザクションを促進しています。さらに、Alaya は分散型自律コミュニティを確立しており、製品の方向性をオープンかつ透明性が高く、民主的に決定します。
将来的には、Alaya AIはDePINとのさらなる統合を目指し、統合AIスマートハードウェア製品（Rabbit R1など）に組み込み、ユーザーの日常的なインタラクションからデータを収集し、デバイスのアイドルコンピューティングパワーを活用します。さらに、分散コンピューティングプラットフォーム（AkashやGolemなど）とのコラボレーションを通じて、Alaya AIはAIデータとコンピューティングパワーの統一マーケットプレイスを確立し、AI開発者がアルゴリズムの最適化のみに集中できるようにします。データストレージに関しては、Alaya AIはIPFSやArweaveなどの分散ストレージプロトコルを使用して注釈付きデータを保存し、分散AIモデルマーケット（Bittensorなど）と積極的に連携して、分散データで分散モデルをトレーニングします。
トークンインセンティブ
Alaya AI のトークン システムは、主にユーザー インセンティブとエコシステム インセンティブの 2 つの部分で構成されています。
最初の部分は AIA トークンで、これは Alaya の基本的なプラットフォームインセンティブトークンとして機能します。ユーザーは、タスクの完了、マイルストーンの達成、製品内のその他のアクティビティへの参加に対する報酬として AIA トークンを受け取ります。AIA トークンは、ユーザーの NFT のアップグレード、イベントへの参加、独自の成果の獲得にも使用でき、これらはすべて製品内でのプレーヤーの基本的な出力を強化します。AIA トークンには基本的な出力と消費のシナリオがあり、両方の側面が相互に強化されています。
2 つ目の部分は AGT トークンで、これは Alaya のガバナンス トークンとして機能し、最大発行枚数は 50 億です。AGT は、エコシステムの開発、高度な NFT のアップグレード、コミュニティ ガバナンス活動への参加に使用されます。ユーザーは、コミュニティ ガバナンス、データ レビュー、リクエスト発行に参加するには AGT を保有する必要があります。
Alaya AI のデュアル トークン モデルは、経済的インセンティブとガバナンスを分離し、システムの経済的インセンティブの安定性に影響を与える可能性のあるガバナンス トークンの大幅な変動を回避します。これにより、システム全体のスケーラビリティが向上し、長期的な健全な開発につながります。
競合分析
既存の分散型データラベリング プロジェクトの比較を以下に示します。
競合分析の観点から見ると、新しいプロジェクトは古いプロジェクトに比べてトークンのパフォーマンスの点で優れている可能性があります。さらに、実際のユーザーデータのサポートがあるプロジェクトは、ユーザーがいないプロジェクトよりも大幅に優れています。新興プロジェクトとして、登録ユーザー数が 400,000 人を超え、1 日のアクティブユーザー数が 20,000 人を超え、1 日のオンチェーントランザクションが 1,500 件を超える Alaya AI は、トークン発行後、より良い価値のサポートを受ける可能性があります。
参照：
ウェブサイト: https://www.aialaya.io/
ツイッター: https://twitter.com/Alaya_AI
テレグラム: https://t.me/Alaya_AI
ミディアム: https://medium.com/@alaya-ai