Sapien, Yapay Zeka Eğitimi İçin Token Çıkarıyor

Yapay zeka (AI) ve blockchain teknolojilerinin kesişim noktasında yer alan Sapien, yapay zeka modellerini eğitmek için insan katkılarını ödüllendirmeyi hedefleyen merkeziyetsiz bir protokol. Base'in kurucularından Rowan Stone tarafından kurulan Sapien, 20 Ağustos'ta kendi SAPIEN token'ını piyasaya sürecek. Protokolün temel amacı, yapay zeka modellerinde hem insan katkısını hem de kaliteyi teşvik eden bir ekosistem yaratmak.

Sapien, yapay zeka eğitmenlerine sunduğu teşviklerle, diğerlerine göre sürekli olarak daha iyi performans gösteren modeller geliştirmeyi amaçlıyor. Şirketin CEO'su Rowan Stone, "Sapien, yapay zeka ekiplerinin, modellerinin verdiği her karar için önemli olan iki soruya yanıt bulmasına yardımcı olmak için var: Bu veri nereden geldi ve güvenilir mi?" şeklinde konuştu. Sapien, şu ana kadar 1.5 milyon katkıda bulunan kişiyle 180 milyon veri görevini tamamladı. Platform, yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan verilerin şeffaflığını sağlamak amacıyla bu girdileri zincir üzerinde kaydediyor. Stone, "Kalite İspatı protokolümüz aracılığıyla, bilgiyi aynı prensiplere uyguluyoruz, kökeni doğrulamak ve yüksek değerli verileri ölçeklendirmek için teşvikleri uyumlu hale getiriyoruz. Amaç basit: İnsan verilerini izlenebilir, güvenilir ve ölçeklenebilir hale getirmek, böylece üzerine inşa edilen yapay zeka aslında yaşamları iyileştirebilir" dedi.

Sapien, Coinbase'in Base ağının geliştirilmesinde önemli rol oynayan Rowan Stone ve Polymath'ın kurucusu Trevor Koverko tarafından yönetiliyor. Şirket, Variant, Primitive Ventures, Yield Guild Games (YGG) ve Orange DAO gibi firmalardan 10.5 milyon dolarlık yatırım aldı. Bu gelişme, blockchain teknolojisinin yapay zeka alanındaki potansiyelini ve merkeziyetsiz yapay zeka modelleri oluşturmak için kriptonun sağlayabileceği teşvikleri vurguluyor.

Sonuç olarak, Sapien'in token lansmanı, yapay zeka ve blockchain arasındaki sinerjiyi daha da güçlendirecek ve yapay zeka eğitiminde insan katkısını teşvik ederek daha şeffaf ve güvenilir modellerin geliştirilmesine olanak sağlayacak önemli bir adım olarak değerlendiriliyor.