البيانات التدريبية للذكاء الاصطناعي لديها مشكلة مشتركة الآن: أنها رخيصة جدًا. نسخ ولصق وجهات نظر، ووسم ميكانيكي بتكلفة قليلة جدًا، والنتيجة هي أن الضوضاء تتضخم بلا حدود، والنموذج يصبح أكثر مملًا مع التدريب، وأخيرًا يتراكم فقط القيم المتوسطة.

هناك فكرة مثيرة للاهتمام—تحويل وسم البيانات من مجرد عمل يدوي إلى لعبة اقتصادية حقيقية. باستخدام آلية تعتمد على المراهنة، حيث يشارك المشاركون بأرباح وخسائر فعلية، مع مخاطر سمعة، بحيث تصبح الإشارات نادرة، دقيقة، وموثوقة حقًا. ببساطة، دع آلية التحفيز نفسها تعمل كمرشح للإشارات. هذه المنطق يشبه جدًا التصميم الاقتصادي في البلوكشين: تحسين جودة النظام من خلال مواءمة المصالح.