🟢 Sapien, 퀄리티 증명을 통한 AI 데이터 신뢰 개선 #kol ✅ AI 산업의 한계 - 오늘 날 AI 산업의 한계는 '모델'이 아닌 '데이터 품질'에 있음 - AI가 고도화될수록 데이터의 정확성이 성능을 좌우 - 잘못된 학습 데이터는 LLM, AGI 모델에 치명적 오류를 남기게 됨 ✅ Sapien의 솔루션 퀄리티 증명 'Proof of Quality' - 이러한 문제에 있어 Sapien은 퀄리티(Proof of Quality)를 통한 증명을 제시 - PoW, PoS 이후 새로운 형태의 신뢰 합의 모델로써 인센티브를 바탕으로 데이터품질을 스스로 높이는 구조 - PoQ 구조: 스테이킹 + 검증 + 평판 + 보상 - 스테이킹: $SAPIEN 토큰을 걸고 작업 품질을 보증 → 실제 정확도 68% → 97% 상승 사례 존재 - 검증: 동료 기여자 간 상호 검수 구조, 전문가–기여자–마스터로 계층화된 검증 시스템 - 평판: 온체인 평판 점수가 축적되어 향후 작업 기회, 보상에 직접 영향 - 보상: 데이터 복잡도, 스테이킹 규모, 평판 점수에 따라 차등 인센티브 지급$SAPIEN 토큰을 걸고 작업 품질을 보증 → 실제 정확도 68% → 97% 상승 사례 존재 - 검증: 동료 기여자 간 상호 검수 구조, 전문가–기여자–마스터로 계층화된 검증 시스템 - 평판: 온체인 평판 점수가 축적되어 향후 작업 기회, 보상에 직접 영향 - 보상: 데이터 복잡도, 스테이킹 규모, 평판 점수에 따라 차등 인센티브 지급 한 줄 요약: PoQ는 단순한 품질평가가 아닌 경제 인센티브 설계를 바탕으로 블록체인을 통한 정량화, 보상 구조로 데이터 품질을 스스로 높이는 구조