要点
Sapienは機械学習およびAIアプリケーション向けに設計された分散型データラベリング・検証プロトコルです。
Sapienは中央集権的なレビュー体制に頼らず、ステーキング、ピア検証、透明性の高いレピュテーションスコア、体系的なインセンティブで品質を維持します。
参加者はレピュテーションに基づくシステムで地位を上げ、高度なタスクや検証者の役割、より高い報酬の機会を得られます。
Sapienはネットワークのネイティブトークンで、ステーキングや貢献者への報酬に使用され、ネットワークの発展に伴いオンチェーンガバナンスにも採用される予定です。
Sapienとは
Sapienは、機械学習やAIシステムの開発を支援する分散型データラベリング・検証プロトコルです。このプラットフォームでは、検証済みのトレーニングデータを作成でき、データの正確さや作業の一貫性に応じて報酬を受け取ることができます。
AIモデルのトレーニングには、正確で多様な大量のデータが必要になりますが、そのデータの収集や検証は時間がかかり、コストも高く、管理が難しい点が課題となっています。ラベリングプラットフォームは、通常、中央集権的なレビュー体制に依存しているため、データ検証の遅延や、レビューによるラベル評価結果のばらつきが生じやすくなります。
Sapienは、ステーキング、ピア（相互）検証、レピュテーション（評価）制度、自動レビューなどの仕組みを通じてデータ品質を維持する、新たな手法を採用しています。データのラベリング、結果のレビュー、知識の共有を通じて、AIモデルを訓練する信頼性の高いデータセット構築に貢献できます。その対価として、質の高い貢献には報酬が支払われ、開発者や組織には質の高い検証済みデータが提供されます。
Sapienの仕組み
Sapienでは、タスクはクライアントダッシュボード、マネージド型統合機能、またはAPIを通じて提供されます。ユーザーは自分の興味に合わせてタスクを選択するか、スキルやオンチェーンのレピュテーションに基づくタスクの自動割り当ても利用できます。Sapienは、ステーキング、ピア検証、レピュテーション、インセンティブの4つの主要なシステムにより、正確で信頼性の高いデータを維持しています。
ステーキング
タスクを開始する前に、担保としてトークンをステーキング（預け入れ）する必要があります。品質基準を満たせばステーキングを維持し報酬を獲得できますが、結果が不十分な場合はステーキング量が減少します。ステーキング量が多いほど、または長く活動を続けるほど、より多くの機会と報酬を獲得できます。
ピア検証
Sapienでは、単一チームによるレビューではなく、参加者同士が互いの作業を検証する仕組みを採用しています。経験豊富なユーザーが他者の提出物をレビューし、適切なレビューを行うと報酬が追加されます。この共有システムにより、ネットワーク参加者が増えるほど一貫した品質の維持が可能になります。
レピュテーション
Sapienは、公開されているレベル制の評価システムを通じて、正確性と一貫性を評価し、各参加者の実績を追跡します。参加者はトレイニー（研修生）として簡単なタスクをこなし経験を積み、スキルの向上に伴い、コントリビューター、エキスパート、マスターへと昇格していきます。評価が高まるにつれて、より複雑なタスクや高い報酬、検証者としての権限が与えられます。
インセンティブ
インセンティブは、タスクの難易度、作業の正確さ、継続的な貢献度に基づいて決定されます。優れたパフォーマンスはより高い報酬とさらなるタスクへの機会につながりますが、質の低い作業は将来的な利用機会が制限される可能性があります。
Sapienへの参加方法
Sapienへの参加手順は、通常以下のステップで進みます。
サインアップ：アカウントを作成し、簡単なオンボーディングを完了します。これにより、タスクの進め方や要求される品質基準を把握できます。
タスクの選択：利用可能なラベリングや検証タスクから選択するか、経験やレピュテーションに基づいて自動的にマッチングされます。各タスクには明確な指示、具体例、正確性の要求レベルが含まれています。
作業の完了：タスクの要件に従い、データのラベリング、作業結果のレビュー、専門知識を活用した作業などを行います。作業内容はオンチェーンに記録され、他の参加者に送信されて検証されます。
ピア検証：提出物が検証に合格すると、タスクの難易度、正確さ、過去のパフォーマンスに応じて報酬が支払われます。継続的に高品質な作業を行うことで、レピュテーションが高まり、より価値の高いタスクにアクセスできるようになります。
ユースケース
Sapienは、整理された信頼性の高いデータを必要とする機械学習やAIのさまざまな分野に統合可能です。主な例は以下のとおりです。
自律システム：Sapienは3Dオブジェクトのラベリング、LIDARデータのセグメンテーション、フレーム間のオブジェクト連結を支援し、モデルの動きの検出や追跡精度を向上させます。
言語モデル：会話のレビュー、推論プロセスの評価、情報源の確認、応答のランク付けを行い、言語モデルの精度と信頼性を向上させます。
ロボティクスおよびビジョン：3Dメッシュの修復、テクスチャのラベリング、隠れたオブジェクトにタグ付けを行い、ロボットやビジョンシステムの環境認識能力を向上させます。
安全性とガバナンス：誤情報の検出、有害性のスコアリング、コンプライアンスチェックを行い、AIシステムの安全性と責任ある運用を支援します。
SAPIENトークン
SAPIENはSapienプロトコルのネイティブトークンで、Baseというレイヤー2ブロックチェーン上で発行されています。最大供給量は10億トークンで、エコシステム全体で以下のようなさまざまな用途に使用されます。
ステーキング：複雑なタスクを実行する前に、参加者はSAPIENトークンを担保としてロックする必要があります。承認されたタスクには報酬が与えられますが、失敗した場合はステーキングしたトークンの一部または全額を失う可能性があります。
報酬：参加者はタスクの難易度、パフォーマンス、ステーキング期間に応じてSAPIENを獲得できます。継続的かつ質の高い作業に対しては、報酬の増加やランクアップにつながる一方、パフォーマンスが低い場合は報酬の減額や、参加機会が制限される場合があります。
ガバナンス：将来、Sapienプロトコルのガバナンスは分散型自律組織（DAO）を通じてトークン保有者に移行されます。投票はオンチェーンで行われ、SAPIENの保有量、参加状況、委任ルールに基づいて権利が決定されます。
Sapien（SAPIEN）のバイナンスHODLerエアドロップ
2025年11月6日、バイナンスはバイナンスHODLerエアドロッププログラムの57番目のプロジェクトとしてSAPIENを発表しました。10月20日～22日の対象期間中にSimple Earn商品またはオンチェーン・イールド商品にBNBを預けたユーザーを対象に、SAPIENのエアドロップが配布されました。このプログラムでは、トークン総供給量の25%に相当する合計2億5000万SAPIENトークンが割り当てられました。
SAPIENは、シードタグ付きで上場しており、USDT、USDC、BNB、TRYとのペアで取引できます。
まとめ
Sapienは、AI開発に必要なデータの生成と検証を体系的に行うフレームワークを提供します。品質保証は中央集権的なレビュー体制に頼らずにプラットフォーム参加者に分散され、これらの貢献者はレビューの質に応じて評価・報酬を受け取ります。透明性の高い検証とインセンティブを取り入れた仕組みで、データの信頼性を高め、AIトレーニングにおける大規模な品質維持の課題に対応します。
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