オリジナルタイトル：AIT Protocol - ビッグデータのラベリングと処理に革命的なアプローチ

AIT Protocolは、100,000以上のウォレットがそのdappに接続されているWeb3/AIネイティブ企業です。

AITについてのTLDRから始めましょう。

AIT Protocolの目標は、高品質のデータ注釈とAIモデルトレーニングサービスを提供することにより、企業や研究者がAIのフルポテンシャルを活用できるようにし、人工知能をさまざまな産業にシームレスに統合することです。

AITプロトコルは、すべての人にAIを利用可能にするために必要なツールと知識を提供します。

紹介

AITプロトコルは、国際的な境界を超えた分散型労働市場を作成するためにブロックチェーン技術の力を活用しています。AIT分散型マーケットプレイスでは、ユーザーが「トレイン・トゥ・アーン」タスクに参加し、AIモデルの進化と最先端ソリューションの開発に積極的に貢献しながら報酬を得るというコンセプトを提供しています。

このビジョンは、AIアプリケーション開発の領域内でのトップクラスの構造化データへの需要の拡大によって支えられています。何百万ものデータラベラーにとって、AITはウェブ3テクノロジーの魅力的な領域への初めての足がかりとして機能し、この革新的なデジタル革新と機会の時代を受け入れる上で重要な一歩となっています。

この重要なチームメンバーなしには、これは実現しなかったでしょう。

• CEO | Shin Do: Megala Venturesの共同創設者、Heros＆Empiresの共同創設者、iOSで200万回以上ダウンロードされたgamefi、web3の創設者やエコシステムとの強いつながりを持つ。

• CTO | Tony Le: PharmApp Tech Inc.の共同創設者、60以上のデータ駆動型戦略で設計されたソリューション、Google Cloudプロフェッショナル マシンラーニング エンジニア、Google Cloudプロフェッショナル データ エンジニア、SnowPro認定、MITのデータサイエンス＆機械学習プログラムの卒業生

オーケー、アノン。私はあなたがこういうことが進んでいると思っていると知っています。

AITをELI5の方法で説明しましょう。

AIはデータなしでは機能しません。おそらく、Microsoft、IBM、AmazonなどのWeb2の企業がそれに夢中になっているのを見たことがあるでしょう。

理由は？それは、小規模なAIスタートアップが製品を開発・ローンチする際に、手強い障害に直面しているからです。大量のデータセットを管理する闘いは現実です。それはコストがかかり、時間がかかり、高度なスキルを持つ人員（高給のデータサイエンティストを含む）が必要です。

ここにAITプロトコルが登場します。

The AIT Protocol is a revolutionary approach to processing and analyzing big data, aiming to address the challenges small AI start-ups face. The protocol combines the power of machine learning with the expertise of real humans to create a more efficient and cost-effective solution.

ブロックチェーンコミュニティの豊富なリソースと革新的な「Train-To-Earn」モデルを活用することで、AITプロトコルはプロジェクトに自分の専門知識を提供することを望んでいる多くのユーザーを取り込みます。これにより、プロトコルは低コストで高品質な成果を提供し続けることが可能となります。

AITプロトコルは、AI技術イニシアチブを高額な仲介者の必要性から解放し、膨大なデータを分類および解析するユーザーと直接つなげます。これにより、時間とお金を節約しつつ、適格な個人のみがデータを処理することが保証されます。

AITプロトコルは自己改善を意図しています。機械学習アルゴリズムがより知能化するにつれ、ますます多くの作業を引き受けることができ、最終的には人間の作業量を最小化します。

したがって、AITプロトコルは費用対効果の高い解決策であるだけでなく、非常にスケーラブルな解決策でもあります。

AIT Protocolの6つの焦点領域

1. データ注釈サービスの卓越性：AITプロトコルは、精密かつ包括的なデータ注釈サービスの提供を誇りとしています。高品質のトレーニングデータは、成功したAIモデルの礎です。チームは、細部にまで注意を払いながらデータのラベリング、タグ付け、注釈付けに専念し、AIアルゴリズムが利用可能な最も正確で信頼性の高い情報に基づいて訓練されることを確認しています。
2. Tailored AIモデルトレーニング：AIの世界では、ワンサイズフィットオールのソリューションは機能しません。AITプロトコルは、各クライアントのユニークなニーズに合わせてAIモデルトレーニングをカスタマイズすることに焦点を当てています。自然言語処理、コンピュータビジョン、または推薦システムであっても、彼らはトレーニング方法論を微調整して、最適なパフォーマンスを確保します。
3. 倫理的なデータ注釈：AITプロトコルは倫理的なデータ注釈の実践に深く取り組んでいます。彼らはプライバシーとセキュリティを最優先し、すべてのデータ注釈が最高の倫理基準とデータ保護規制に準拠していることを確認しています。
4. Innovation and Research: The team is dedicated to staying at the forefront of AI research by continually exploring new techniques, technologies, and methodologies to enhance the accuracy and efficiency of data annotation and AI model training.
5. 協力と知識共有：AITプロトコルはAI開発の協力的な性質を理解しています。彼らは積極的に顧客、パートナー、そして広範なAIコミュニティと連携し、知識と洞察を共有しています。
6. Accessibility and Affordability: They are committed to making AI technology accessible to a wide range of businesses and researchers. AIT Protocol offers free-market pricing models and scalable solutions to ensure that organizations of all sizes can benefit from our expertise.

要約すると、AIT ProtocolのビジョンはAI革命をリードすること、同社の使命は企業や研究者を支援すること、そして同社の焦点はトップクラスのデータ注釈サービスとAIモデルトレーニングを提供することであり、倫理基準を守り革新を促進することにあります。

エコシステム＆パートナーシップ

AITプロトコルは、この分野で多くの優れたプロジェクトと提携しています。言及に値するのは、LayerZero、OKX Chain、zkSync、Monad、Shardeum、Coin98、PaalAI、MetaBros、およびGeneral TAO Venturesです。

General TAO Venturesは非常に存在感のあるパートナーシップですので、その詳細について少し詳しく話しましょう。

AIT ProtocolとGeneral TAO Venturesの提携: Bittensor Networkの新時代

このコラボレーションにより、Bittensorエコシステムにおける最初の32サブネットの1つが作成されました。そして、これはネイティブのweb3企業によって開発された最初のサブネットでもあり、両社の革新的な精神と先見の明を示すものです。

GTVはインセンティブ付きの分散機械学習の枠を押し広げることに取り組んでいます。彼らの製品中心のアプローチは、Bittensorネットワーク内での参加を最大限に高めるだけでなく、エンドユーザーが意義ある価値を提供できるようにすることに焦点を当てています。

Einstein-AIT（サブネット3）：機能の収束

GTVとAITのパートナーシップにより、Bittensorネットワークの機能を再定義するようなサブネットが誕生しました。このサブネットは、言語モデルが独自のPython環境内でコードを自律的に書き、テストし、実行することで、応答の精度を最適化するよう設計されています。その結果、正確で実用的な応答を提供するだけでなく、ネットワーク全体の応答の精度と品質を大幅に向上させるプラットフォームができあがりました。

AIT-GTVサブネット（SN3）は、複雑な数学演算と論理推論に特化した頑強で信頼性の高いドメインです。当社独自のモデルを通じて、先進的な数学計算や使いやすいAPIを提供することで、スタートアップや企業、さらには他のBittensorサブネットに力を与えます。

パートナーシップのビジョンは、許可なしで分散型サービスを作成することで、Bittensorのコアバリューと完全に一致しており、革新が参加者の集合的な力と多様性によって支えられる環境を育むことを目指しています。

現実世界への影響と将来の成長

このパートナーシップの現実世界での応用は広範で多様です。科学研究から教育、プログラミング、そして法律に至るまで、サブネットの能力を活用して進歩を促進し、現実世界の問題を解決することができます。また、「トレーニングで稼ぐ」モデルにより、ユーザーがAIの向上に貢献すると報酬が得られ、成長と発展の好循環が生まれます。

先を見据えると、GTVとAITのパートナーシップのロードマップには、サブネットの潜在能力を最大限に引き出すために設計された一連の戦略的フェーズが含まれています。採掘者、検証者、そしてエンドユーザー向けの補完的インセンティブモデル（SIM）の展開（これもBittensorネットワークでの「初」）、競争環境の育成、コミュニティ主導のアプリケーションの開発など、この共同事業の未来は明るいです。

彼らのパートナーシップにより、彼らはBittensorエコシステムの最初の32サブネットの1つを立ち上げました。彼らは、LLMsの応答精度を向上させ、Bittensorのマイナーに対する報酬を最大化するサブネットワークを開発しています。

彼らは、BittensorネットワークがLLMsのGold Standardを達成するのを支援しようとしています：Einstein-AITサブネットは、TAO上の他のLLMsにスーパーチャージャーとして機能します。

言い換えれば、AITはサブネット競走に参加しています：$TAOgrowth =$AIT成長

AIT tapping into a network of networks that will provide Data annotation jobs for our global workforce

AITは稼ぎます$TAOサブネット運用から再投資される$AIT成長とコミュニティを通じて:

-$AIT トークンの買い戻し

-プラットフォーム開発

-成長$AITトークンホルダーベース

-ユーザーインセンティブ

大丈夫、匿名。

AIT Protocolに関する多くのバックグラウンド情報をカバーしましたが、おそらく自分自身に問いかけたことがあるかもしれません: 実際に解決している問題は何ですか？

問題を調査し始め、次のセクションでAITがこれをどのように解決しているかを見てみましょう。

問題と挑戦

データ処理は高品質なAIアプリケーションの要であり、このデータ注釈プロセスの正確性は重要です。しかし、データ注釈で採用されている従来の方法は、ますます拡大するAIの領域の要求を満たすのに苦労しています。

この従来のパラダイムには、効率の悪さと高いコストという2つの主要な課題が立ちはだかっています。

非効率

データ注釈の従来のアプローチはピラミッドの構築と似ており、大部分が人手に依存しています。この労働集約的な方法はかつては標準でしたが、現在ではAI技術の迅速な進化に対応できなくなっています。この時代遅れのプロセスに内在する非効率性は、貴重な時間を消費するだけでなく、AIアプリケーションの円滑な開発を妨げるボトルネックとなっています。

これらの課題に加えて、Web3に精通したラベラーの不足が、従来の注釈付け方法の制約をさらに悪化させています。AIの分野が進展する中、Web3の独自の複雑さに対する専門知識の欠如が、プロジェクトが直面する遅延や制約を複雑化しています。

高コスト

従来のデータ注釈方法に関連する高いコストには、いくつかの要因が影響しています。まず第一に、熟練した注釈者を獲得することは困難であり費用がかかります。

必要な専門知識を持つ労働力の供給が限られているため、競争力のある労働市場や賃金の上昇が引き起こされることがあります。新しい労働者を採用することもリソースを消費しコストを増加させます。さらに、従来の支払条件が経費を増やす要因となっています。これらの高コストは以下のように分類することができます:

1. 不正確なラベルに関する追加コスト：注釈付けプロセス中のミスは、AIアプリケーションにとってデータの正確性が最も重要であるため、高額な修正につながる可能性があります。エラーの修正は費用を増やし、プロジェクトの時間枠を延長します。
2. 高価なマニュアルデータ収集：データ収集には、しばしば人手を雇う必要があります。特に大規模なデータセットの場合、これは費用と時間のかかる取り組みとなります。
3. 人間/労働集約的なラベリング：人間の注釈者だけに頼ると、労働集約的なプロセスが生じ、ボトルネックや非効率性に陥りやすくなります。これにより、AIの開発のペースに遅れることが難しくなります。

AIT Protocolの問題へのソリューション

AITのソリューションは、データ注釈におけるパラダイムシフトを表しており、従来の方法に悩まされてきた非効率性と高コストに対処しています。

HITL（次のセクションで詳しく説明します）の力を利用し、web3のグローバルな労働力、効率的なオンボーディング、許可なしのマーケットプレイスを活用することで、AITは、より費用対効果が高く、グローバルな観衆にもより効率的でアクセスしやすいインテリジェントデータ処理の未来への道を切り拓いています。

Human-In-The-Loop (HITL)

彼らのヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）アプローチは、人間の専門知識と最先端の機械学習能力の調和したブレンドとして立ち上がります。

人間の直感と人工知能の効率をシナジー効果を生かすことで、彼らは人間労働への依存を減らすだけでなく、ラベリングプロセス全体の効率を大幅に向上させる。この戦略的な協力は、企業が人工知能開発のエスカレートする需要にシームレスに対応することを可能にする。

Web3 グローバルワークフォース

地理的およびアクセシビリティの障壁を取り除き、インターネット接続があれば誰もがデータ注釈タスクにシームレスに貢献できる時代を迎えています。この革新的なアプローチは、従来の制約を超越するだけでなく、企業に手頃な価格で24時間365日のグローバルな労働力へのアクセスをもたらします。

インターネットとブロックチェーン技術の組み合わせを利用することで、彼らは効率的かつ費用対効果の高いデータ処理が可能な分散型の国境を越えた労働力を築き上げています。

スムーズなオンボーディング＆クロスボーダー支払い

彼らのユーザーフレンドリーな取り組みは、堅実な顧客確認（KYC）プロセスの実装から始まり、安全で信頼できるプラットフォームを確保しています。彼らはさらに一歩進んで、オンボーディング手順を簡素化し、労働者がシームレスにプラットフォームに参加できるようにしています。

許可なしのマーケットプレイス

AITプラットフォームは、企業、プロジェクト、個人がそれぞれ独自のデータ注釈タスクを作成し、データセットのラベリングに貢献することで報酬を得ることができるダイナミックなマーケットプレイスの可能性を切り拓く力を与えます。

この許可されていない環境は健全な競争を促し、革新を育み、費用対効果の高いソリューションの創造を推進します。

web3データ注釈はどのように機能しますか？

この図を見て、これを理解しましょう。ここに説明があります。

専門のデータサイエンティストチームによって始まる旅は、貴重なクライアントから提供されたオリジナルのデータセットを事前にラベル付けする準備が整っています（図の左側に表示されています）。

これらの最初のラベルは、私たちの活気あるユーザーコミュニティによって支えられ、最先端の機械学習アルゴリズムによって強化された変換の過程を経て、基盤として機能します。

最終的なデータセットは、データサイエンティストによる入念な検証フェーズを経て、最高水準の正確さと品質が確保されます。この検証プロセスは、信頼性の高いデータの提供の証となります。

このキュレーションされたデータセットは単なるエンドポイントではありません。顧客を強化する始まりです。プロセスが連続していることがわかります。何度も繰り返し行われ、製品をできるだけ良くするための作業が行われています。

データセットサービス（DaaS）

分散型テクノロジーの絶えず変化する風景の中で、AITプロトコルは革命的な力、つまりAITプロトコルマーケットプレイス（以下のイラスト参照）を先駆けとして立ち上がっています。

ブロックチェーン分析から分散型アプリケーションデータまで、科学者がアップロードするこれらのデータセットは、AITコミュニティの集合力によって駆動される入念な処理フェーズを経ます。

この共同の努力は、各データセットの真の潜在能力を解き明かし、貴重な洞察と応用を明らかにします。

これらのデータセットは、AITプロトコルデータマーケットプレイスで加入者に提供され、データ愛好家、研究者、企業が集まるダイナミックなネクサスです。

このマーケットプレイスは、従来のデータ交換パラダイムを超え、データ提供者と必要とする人々を結びつけ、データの真の価値が十分に実現される活気あるエコシステムを育成します。

カスタムAIソリューション

AITプロトコルは、企業固有のニーズに合わせたカスタムAIの創造を、人工知能のフルポテンシャルを活用することでビジネスを変革できる戦略的投資と捉えています。

web3技術の利用と豊富な暗号ワークフォースのおかげで、特注のAIソリューションを作成する際にかかる費用が過去最高の手頃な価格で利用できるようになりました。

トークン配布とトークノミクス

$AITは、AIT Protocolエコシステムのネイティブおよびガバナンストークンであり、供給量は10億トークン固定されています。AITプロトコルの機能へのアクセスを提供します。

$AITは、マーケットプレイスの定期購読料、データ処理、AIのレンタル、およびLaunchpad支払いのためのプラットフォーム通貨として機能します。

こちらがベスティングスケジュールです:

ロードマップ

Q1 - 2024

• マーケティングキャンペーン
• AITモデレーションボット-テレグラムで製品ライブ（MaaS）
• AITデータトラッキングボット-製品デモ
• データ検証プラットフォームライブ
• Web3クライアントのオンボーディング

Q2 - 2024

• データセット サービス (DaaS)
• AIデータマーケットプレイス
• AITデータトラッキングボット-テレグラムでライブ中
• さらなるブロックチェーン統合

Q3 - 2024

• Web3 AIソリューションの提供（企業固有）

ここで詳細を読むことができます：@nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729"">https://medium.com/@nnehan796/ait-protocols-journey-unveiled-91b94590a729

結論

近年、人工知能（AI）の開発において大規模なデータセットの使用が広く認識されています。実際、データなしではAIは機能しないと主張されています。

ビッグデータ分析の市場規模は2022年までに271.83十億ドルに達すると予想されており、これはかなりの数字です。しかし、Microsoft、IBM、Amazonなどの大手テック企業にとっては競技場です。製品を開発・発売する際、小規模なAIスタートアップは大きな障壁に直面します。

巨大なデータセットを管理する苦労は実際に存在します。それは費用がかかり、時間がかかり、高度なスキルを持つ人員、高給のデータサイエンティストを必要とします。

ここがAITプロトコルの出番です。

AITプロトコルは、ビッグデータの処理と分析に革命的なアプローチを提供し、小規模なAIスタートアップが直面する課題に取り組んでいます。このプロトコルは、機械学習の力と実際の人間の専門知識を組み合わせて、より効率的で費用対効果の高いソリューションを作成します。

結論として、AITプロトコルは、小規模なスタートアップが製品開発とローンチ中に遭遇する困難な障壁を乗り越えるのに役立つ次世代のビッグデータ分析プラットフォームを提供しています。その独創的なアプローチは、機械学習の力と実際の人間の専門知識を組み合わせており、大規模データの処理と分析を革新する潜在能力を持っています。

そして、PS！最後に、ここで一つだけ価格チャートを見てみましょう。

過去3ヶ月で価格は800％以上上昇しています。

トレンドトレーダーとして、私自身は力を示しているトークンが好きです。そして、AIに対してブルションである場合（私は確かにそうです）、このトークンは現在60億ドルの時価総額であり、長期的な視点で考えるとかなり割安である可能性があります。

NFA ofc.

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