現在AI訓練データには共通の問題点があります：あまりにも安いことです。大量のコピー＆ペーストされた意見や、数セントの機械的なアノテーションの結果、ノイズが無限に拡大され、モデルは訓練を重ねるほど平凡になり、最終的には平均値の積み重ねになってしまいます。

面白いアイデアがあります——データのアノテーションを純粋な労働力から本当の経済的な博弈に変えることです。賭けを用いた判断メカニズムを導入し、参加者に実際の損益や評判リスクを持たせることで、信号は希少で正確、そして本当に信頼できるものになります。要するに、インセンティブメカニズム自体が信号のフィルターとなる仕組みです。この論理は、ブロックチェーンの経済設計思想に非常に似ています：利益の整合性を通じてシステムの質を最適化することです。