告知

80歳を超えたおじいさんと散歩していると、彼は私に彼の人生経験を次々と話してくれました。彼は私が見た中で最も洒脱な男性です！
散歩を終えた後、彼は私に言った："妻が迎えに来たときは、私に話しかけないでください"。私は彼に理由を尋ねた。
彼は言った："20年前には彼女はもう私が耳が聞こえないと思っていた"
90度の急カーブ
Sapienの核心理念は非常にシンプルです：全人類がAIの「教師」となり、普通の人々の知恵を使って、より賢く、より信頼できるAIを育てることです。それは冷たい技術的なツールではなく、「人間と機械の協力革命」の発起者です。

🌍 一、理念：データの独占を打破し、人間の知恵でAIを駆動させる

「AIに欠けているのはアルゴリズムではなく、良い教師である」
現在のAIの巨人たちは、高価で閉鎖的なデータアノテーションチームに依存しており、データの出所が単一で、コストが高く、一般の人々が参加できません。Sapienは、人間の世界に対する理解（常識、文化、専門的経験）がAI進化の核心的な燃料であると考えています。彼らはブロックチェーンとトークン経済を通じて、主婦、アフリカの学生、ヨーロッパの医師を問わず、誰もが知識を提供し、報酬を得ることができるようにしています。

「品質は監督者に依存せず、合意に依存する」
従来のプラットフォームは「審査員」によってデータの品質を管理していますが、Sapienは「同行レビュー+トークンステーキング」メカニズムを使用しています。
→ ユーザーはタスクを行う前にトークン $SAPIEN をステーキングし、真剣にマークすることを約束する必要があります；
→ 他のユーザーがその成果を匿名で評価し、質の高いアノテーションには報酬が与えられ、質の低いアノテーションにはデポジットが差し引かれます。
→ 長期的に良いパフォーマンスを示すと「信用ランク」が向上し、高価値のタスク（例えば医療データのアノテーション）をアンロックします。
これは「群衆の鋭い目」を中央集権的な審査チームの代わりに使用することに相当します。

🚀 二、ビジョン：人類の知識共有ネットワークを構築し、AIの「データの水源」となる

「データ工場を作らず、知識エコシステムを作る」
Sapienの究極の目標は、ラベル付けデータを生成することではなく、世界最大の「人間の知識グラフ」を構築することです：
→ ユーザーが貢献したデータ（方言の音声、マイナー文化の説明、専門用語など）は、構造化されたトレーニング素材に変換されます；
→ 企業は必要に応じて調達し、垂直分野のAI（例えばアフリカの方言翻訳、希少疾患の診断）に「栄養」を提供します。
例えば、それは「データ版ウィキペディア」を作ることですが、貢献者は直接経済的利益を得ます。

「AIを全人類のものにする」
参加のハードルを下げる（スマートフォンさえあればタスクを受けられる）ことにより、Sapienは特に新興市場のユーザーに焦点を当てています。例えば：
→ 東南アジアの農民が農作物の病害虫の画像にラベルを付け、農業AIのトレーニングを支援する；
→ ラテンアメリカの教師が地域教育資料をローカライズし、AI教育ツールを最適化します。
技術の利益を「シリコンバレーのエリート」から一般の労働者へと流れるようにすることは、Sapien の平等主義宣言です。

⚙️ 三、使命：ゲーム化によって人間の可能性を引き出す

「退屈なラベリングがアドベンチャーゲームに変わる」
Sapienはデータタスクを「ゲームレベル」として設計します：
→ 初心者は簡単なタスクから始めます（例えば、画像の中の猫と犬を識別する）、ポイントを積み上げてレベルアップします；
→ 高度なタスクは3D注釈（自動運転ビデオ内の歩行者の軌跡の注釈）で報酬が倍増します；
→ リアルタイムランキング、実績バッジ、チームチャレンジなどのプレイが競争心を刺激します。
ユーザーのフィードバック：「まるでパズルゲームをしているようだが、実際にお金を稼げる！」

「オンチェーン履歴書：あなたの貢献が職場の名刺です」
すべてのマーク記録と信用スコアはブロックチェーンに保存され、検証可能な「スキル履歴」を形成します。将来的には企業が高い信用を持つユーザーを直接雇用し、専門プロジェクト（例えば医療画像のマーク付け）に参加させることができ、「ギグワーカーから職業パスへ」の実現が可能になります。

🔮 四、未来：データラベリングから「AI社会基盤」へ

オープンガバナンス、コミュニティの共同決定
新しく設立されたSapien財団は、プラットフォームのルール（タスクの価格設定、ステーキングメカニズムなど）を$SAPIENトークンの保有者に投票で決定させ、ユーザーが主導権を握ることを実現します。

現実の応用シーンをつなぐ
企業との「データ連携」の深化：
→ 医療：連合病院が病理スライド注釈システムを開発し、医師がユーザーに注釈を指導してAI診断の精度を向上させる。
→ 自動運転：トヨタのために多様なセンサー融合データをラベリングし、複雑な道路状況の意思決定を最適化します。

多モーダルAIの「トレーニング基盤」になる
VR環境インタラクション、匂いシミュレーションデータなどの最前線分野へのラベリング能力の拡張を目指し、「人間が感知できるすべての情報をラベリングする」ことを目標としています。

💡 なぜSapienは他と違うのか？

「実際の痛点を解決し、概念を炒めるのではない」：トヨタ、アリババなど27の企業にサービスを提供し、1億件以上のデータをラベル付けしました。

「技術が人々の心を温める」：東アフリカのユーザーは、ラベル付けの収入で学費を支払い、フィリピンの漁師はタスクボーナスで漁具を購入するなどの事例は、個人の価値への尊重を反映しています。

創設者のローワン・ストーンの言葉を借りると：

「AIはブラックボックスの魔法であるべきではない——それは無数の普通の人々の知恵に根ざすべきです。Sapienは、人類全体がAIによって創造された未来に向かって進むための道を築いており、誰もが自分の足跡を残すことができるのです。」

AIの進化の一部になりたいなら、スマートフォンでSapienに登録するだけで済みます。画像にラベルを付けることから始めましょう——その小さなラベル付けが、AIに私たちの世界を理解させる手助けをしています🌏✨。

シェン・ジチェン村委員会の党支部
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