Quello che mi colpisce è che @OpenLedger non premia solo il volume dei dati. Continua a spingere valore verso il giudizio stesso.

Le sottomissioni grezze contano ancora, ma la validazione, il filtraggio e l'attribuzione decidono cosa guadagna realmente. Le decisioni umane diventano parte del layer di produzione.

Questo crea un ciclo interessante. Un migliore giudizio migliora la qualità del modello, modelli migliori attraggono l'uso e l'uso riporta le ricompense ai contributori.

La tensione è ovvia però. I partecipanti a basso sforzo possono ancora inseguire le ricompense, mentre i contributori attenti passano più tempo a proteggere la qualità.

OpenLedger sembra stia lentamente prezzando il giudizio umano come infrastruttura invece di trattarlo come lavoro invisibile.

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