TAGGER

タガー（TAGGER、TAG）は、次世代の人工知能（AI）および機械学習モデルの訓練に不可欠な高品質データセットの生成、ラベリング（アノテーション）、および人間による強化学習フィードバック（RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback）を分散型で実行するWeb3データインフラストラクチャです。

世界中の参加者がスマートフォンやPCを通じて画像認識、自然言語処理、音声認識などのマイクロタスクに参加し、正確なデータラベル付けを行うことで暗号資産報酬を獲得できる「Data-to-Earn」のエコシステムを構築しています。

ネイティブトークンであるTAGは、AI開発企業がデータラベリング業務を発注するための支払い手段、データ作業者のタスク保証デポジット（ステーキング）、ピアレビュー検証報酬、およびプラットフォームガバナンスに使用されます。

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の急速な発展に伴い高品質な教師データへの需要が爆発していますが、従来の中央集権型ラベリング受託企業は高コストで納期が長く、また作業者への報酬中抜きやデータ品質のばらつきが深刻な課題でした。

TAGGERは、スマートコントラクトと暗号経済的コンセンサスを活用することで中間業者を排除。世界中の作業者に適正な即時報酬を支払いながら、多段階の相互検証アルゴリズムによって最高精度のAIトレーニングデータを安価かつ迅速に生成します。

AI開発企業はデータラベリングの仕様とTAGトークンをスマートコントラクトにデポジットしてタスクを公開します。タスクは世界中の作業者に分散配信され、各タスクは複数の作業者によって独立して処理されます。

提出されたラベル結果は「クロスバリデーション（相互検証）アルゴリズム」と上位レビュアーによる品質チェックを受け、合意形成に達したデータのみが正式なデータセットとして納品されます。正確なラベリングを行った作業者にTAGトークンが自動支払われ、悪意ある回答や低品質な作業を行った者のデポジットは没収（スラッシング）されます。