Incitations économiques > Exploitation du travail humain

Les incitations économiques génèrent des retours humains de haute qualité, offrant un avantage aux étiqueteurs et annotateurs qui subissent des traitements abusifs de la part de fournisseurs de données mal intentionnés qui exploitent des travailleurs dans des pays à faible revenu, ne payant souvent que 1 à 2 $/heure pour leur travail. En plus de l'argument social, il est bien connu que les entreprises d'IA ont désormais besoin d'experts de domaine et l'approche de marché de prédiction de Reppo permet aux votants, c'est-à-dire aux étiqueteurs et annotateurs de données, de s'auto-sélectionner en fonction de leur expertise tout en choisissant le sous-réseau auquel participer.

Voici un aperçu du fonctionnement du marché de prédiction on-chain de Reppo :

1. Les publieurs publient des données brutes d'entraînement on-chain dans leurs sous-réseaux préférés - Public ou Privé

2. Les votants verrouillent des $REPPO pour obtenir du pouvoir de vote et votent pour le contenu publié dans les sous-réseaux

3. Les créateurs/propriétaires de sous-réseaux créent des pools d'émission REPPO privés et personnalisent la durée des époques et la répartition des émissions pour inciter les publieurs et les votants à rejoindre leur sous-réseau.

4. Les pools d'émissions privés sont séparés du pool d'émissions des sous-réseaux publics actuellement actifs sur Reppo.ai

Les propriétaires de sous-réseaux privés peuvent choisir d'apporter leurs propres données brutes d'entraînement et d'inciter un seul côté du marché des données, c'est-à-dire les votants, à étiqueter et annoter.

Grâce à cette innovation de conception mécanistique, le réseau coordonne les propriétaires de données, les étiqueteurs de données, les annotateurs de données et les consommateurs de données pour interagir, valider et être récompensés pour leurs efforts.

Le réseau Reppo est composé de sous-réseaux publics et privés, chacun étant un mini-réseau spécialisé alimenté par le cadre d'incitation et se concentre sur un type spécifique de données d'entraînement pour l'IA via tâches et domaines spécifiques. Différents sous-réseaux tirent parti de différentes méthodes de collecte et la plateforme de Reppo fournit les outils d'habilitation nécessaires.

Un sous-réseau public permet une contribution sans permission de la part des mineurs et validateurs (sous réserve des garde-fous de contenu), tandis que les sous-réseaux privés sont détenus et exploités par des particuliers, des entreprises et de petites équipes travaillant avec des données sources propriétaires et un accès restreint aux votants, c'est-à-dire aux annotateurs de données, afin d'avoir un meilleur contrôle sur la qualité.

Aujourd'hui, Reppo n'exploite pas sa propre blockchain L1 ou L2. Il s'agit d'une couche de coordination Data-AI généralisée pour externaliser à l'échelle planétaire des retours humains à la demande.