PiのAIのための人間インフラ：100万人の分散型労働力による5億2600万タスク完了

AIは急速に進化していますが、信頼性の高いシステムを構築する上で最も難しい部分は、依然として深く人間的なものです。モデルの改善、推論品質のチューニング、データラベリングや評価のスケーリングを行う企業にとって、人間の入力は不可欠です。

強力なモデルを構築することは、単に計算リソースの問題ではありません。AIは出力を洗練させ、品質を定義し、正確性を検証し、曖昧さを解消し、システムが人々にとって実際に役立つものであることを確保するために、人間参加型（human-in-the-loop）の入力を必要とします。

非人間型の強化学習や自動化されたトレーニング手法は、狭い範囲や明確に定義された環境では強力であり、最適化のスケールアップや効率改善に役立ちます。しかし、依然として重要な限界があります。真の人間の好みではなくプロキシを最適化しがちであり、報酬ハッキングに対して脆弱で、ニュアンス、正当性、変化する規範、現実世界における人間の判断を完全に捉えることが困難です。

そのため、自動化手法がいかに進歩しても、AIの精錬において人間の入力は不可欠であり続けます。

AIにおける人間入力の実際的な課題

人間の入力の必要性は、AI企業に対して重大な運用上の課題をもたらします。

1. スケール：AI企業は大規模な人間入力を必要とします。これは、ロボティクスや物理AIなどの新興分野ではさらに重要になります。将来のブレークスルーは、物理環境や現実世界のインタラクションに関する大量の人間生成データで訓練されたファウンデーションモデルに依存する可能性があります。インターネット規模のデータがChatGPTのような大規模言語モデルの台頭の鍵となったように、物理世界に関する大規模な人間データが、ロボティクスにおける同様のブレークスルーの鍵となるかもしれません。実際の人々は、人間の動作、移動、物体とのインタラクション、ナビゲーション、空間内でのタスク完了を記録するデジタルまたはバーチャル空間を通じて、こうしたデータの提供を支援できます。
2. 真正性：スケールされた人間入力は、実際の人々から得られ、信頼できる品質基準を満たす場合にのみ価値があります。AI企業は、身元を確認し、ボットを排除し、回答が正確で信頼性があり有用であることを確保する手段を必要とします。これらの保護措置がなければ、human-in-the-loopシステムは詐欺、低品質な入力、および弱いトレーニングシグナルに対して脆弱になります。
3. コスト：品質の高い、真正なhuman-in-the-loopシステムは、構築、運用、使用にコストがかかります。企業はタスクをホストし、参加者を引き付け、貢献者を認証し、作業を配布し、大規模かつ柔軟な参加をサポートするためのインフラが必要です。法定通貨での労働コスト自体は言うまでもありません。大規模になると、運用上の負担は労働そのものだけでなく、その労働を使用可能にするために必要なプラットフォーム、調整、認証、および支払いシステムも含まれます。

大規模に実証済み：Pi Networkの認証済み人間ワークフォース

Pi Networkはすでにソリューションを構築しています。Piエコシステム内ですでに活動している、本人確認済みの人間参加者による大規模かつグローバルに分散したワークフォースを導入しています。

このワークフォースのスケールと能力の一例として、100万人以上の認証済み個人がネットワーク上で5億2,600万件以上の検証タスクを完了しました。これらのタスクはPiのネイティブKYCシステムの一部であり、KYC認証者の作業はPiトークンで直接支払われました。他の多くのKYCツールとは異なり、PiのKYCはAI自動化とその大規模な分散型人間ワークフォースの力を独自に組み合わせ、200以上の国と地域の1,800万人以上に対して正確かつ効率的なKYC認証を実現しました。本人確認済みの1,800万人以上は、さらにこのようなワークフォースのマーケットプレイスに参加することもできます。

Piのソリューションは、シンプルから中程度の複雑さのタスクにわたって、真正で活発で参加準備の整った人間入力を必要とするAIおよびデジタルプラットフォームのための新たな基盤を構築します。貢献者はKYC認証済みであるため、Piの分散型人間ワークフォースを利用する企業は、ボット、詐欺、および確認不能な労働へのリスクを軽減しながら、最初から重要な信頼とコンプライアンス要件を満たすことができます。

この意義はさらに広がります。グローバルなワークフォースは、言語、地域、文化的背景にわたる組み込みのローカライゼーションをもたらし、現実世界での使用を目的とした製品に対してより関連性の高いデータ、判断、フィードバックを生成することを可能にします。そして、実質的な数の実際の人間を持たない市場の多くの代替手段とは異なり、数千万人の実際の人々を持つPiのネットワークは、5億件以上のタスクを達成することで、大規模な人間入力を提供する能力をすでに実証しています。これは、企業が単に労働力へのアクセスを得るだけでなく、測定可能な人間協調インフラへのアクセスを得ることを意味します。

分散型グローバル人間作業のためのPiの支払いおよびインセンティブインフラ

大規模な人間労働は、何百万人もの人々が何億ものタスクを完了するスケールで、効率的かつグローバルに支払いが行われる場合にのみ有用です。Piでの報酬、またはPi Launchpadを通じた企業独自のトークンでの報酬により、Pi Networkのモデルは作業、インセンティブ、エコシステムの成長を一致させる新しい方法を開きます。これは、従来の法定通貨モデルがグローバルで柔軟なタスクベースの参加に適さなくなる可能性があるため、不可欠です。

グローバルな支払いインフラ

複数の管轄区域にわたる何百万人もの人々に法定通貨で支払うことは、支払い処理、国境を越えた送金、コンプライアンス、および非常に少額の支払いの処理において大きな摩擦を生じさせる可能性があります。Piはすでにこのロジスティクスレイヤーの簡素化を支援できるプラットフォーム、インフラ、およびブロックチェーンベースの配布システムを持っています。さらに、Piのワークフォースはすでにアクティブなウォレットを持っているため、オンボーディングの摩擦を軽減し、ユーザーに新しい支払いシステムを紹介する必要をなくします。

コスト効率

Piでの支払いは、仲介手数料、国境を越えた支払い摩擦、銀行および支払い業務、少額支払いのオーバーヘッドを削減することで、多くの法定通貨ベースのシステムよりもコスト上の優位性を提供する可能性があります。これは、依頼者手数料がワーカーへの支払いに上乗せされるMechanical Turkなどのプラットフォームと比較して有利となる可能性があります。

ビジネスモデルツールとしてのローンチパッドトークン

企業はまた、現在テストネットで反復中のPi Launchpadを通じて、Pi Mainnet上で独自のトークンにより貢献者に報酬を支払うこともできます。これは、AIの時代に対応し、ブロックチェーンによって実現された新しいビジネスモデルに関するPiのイノベーションの一部です。単なる支払い手段ではなく、ユーザー獲得と製品のユーティリティのために設計され、実際の使用に結びついたトークンです。Pi Launchpadトークンは、報酬、参加、ユーザー成長、エコシステムエンゲージメントを現金のみで賄うのではなくトークンを通じてサポートすることで企業のコストを削減でき、支払いを単なる運営費ではなく、より広範な成長戦略の一部にします。

トークンはまた、作業を完了して支払いを受ける人々と継続的に関与し交流するためのツールとしても機能し、彼らが貢献するサービスを消費する企業のユーザーに転換する可能性があります。トークンは、支払い、提供されるサービスの割引、アクセス、ガバナンス、またはその他の参加メカニズムとして、企業の製品自体に統合できます。企業にとって、このようなトークンを発行することは、時にはビジネスニーズのために手元に別の流動資産を持つことを意味する場合もあります。Web3でのトークンへの一般的なアプローチからの脱却として、Pi Launchpadはトークンを投機的な資金調達資産ではなく、実際に動作するアプリや実際の使用に結びついたユーティリティツールとして位置づけています。

AIは私たちの生活や仕事の方法を変えるだけでなく、企業が生き残り、成長し、繁栄するための新しいビジネスモデルを求めています。

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