TL;DR
Codatta 的以人为本的版税经济 + TNPL 将贡献者、验证者和购买者围绕真实的模型使用对齐。通过将数据转化为共享的、可产生收入资产—带有验证优先的 QA、认可和长期成功指数—生态系统最终奖励让 AI 变得更好的人，同时为构建者提供灵活、低摩擦的路径获取所需数据。旧模式的问题
传统标注供应商（如 SaaS “劳动力”平台）集中数据仅利润。贡献者获得一次报酬，没有所有权，认可有限，验证可见性低。这抑制了质量，使严格验证昂贵，并无法吸引最佳专家。 关键的是，今天的流水线不是以人为本：它们难以找到并保留合格的知识贡献者（律师、临床医生、研究人员），他们的工作更可靠且富含知识。激励与所需的技能/努力不匹配，因此”高级智能工作者”不出现或不留下。为什么需求现在激增
- 专家数据瓶颈：企业需要 LLM/LVM 的垂直级数据，但无法可靠地动员和保留高技能标注员。以人为本的模式通过认可、所有权和复合收益改变了这一计算。
- LLM/AGI 数据需求：高质量、可验证的注释现在是跨行业的核心基础设施。
- 经济契合：数据通过许可或按需访问具有持久的未来价值—版税是自然的结算层。
Codatta 改变什么
共享所有权 → 持续版税。 Codatta 将每个贡献、验证的数据单元转化为共享的链上资产。所有权使贡献者有权获得收入流，当该数据被许可/使用时，解决了”一次性付费”问题，并将努力与长期价值对齐。 先训练后付费（TNPL）。 而不是预先数据购买，模型构建者可以访问数据并在下游使用/结果（版税/价值分享）上付费。这降低购买者的采用摩擦，同时给贡献者带来长期收益。 以人为本的采购。 系统旨在识别、吸引和保留合格的知识贡献者。凭证信号、记录/绩效和精选任务漏斗突出合适的人；认可 + 所有权 + 持续收益长期保持他们参与。 验证优先的质量引擎（质押即信心 + 声誉）。 验证不可协商。质押和声誉不取代 QA—它们资助、优先排序和执行它：- 提交带证据 + 来源；质押信号信心（和问责）。
- 自动检查标记异常；盲审同行审查验证声明；分歧自动升级。
- 专家审计和交叉证明决定有争议的项目；身份/KYC仅在风险证明时使用。
- 部署后挑战和错误报告触发重新验证；质押可以被削减和版税重新分配。 这保持验证作为门禁，同时将专家时间路由到最高风险项目—没有围墙花园瓶颈。
谁贡献—以及为什么这个模型长期保留他们
| 角色（资格） | 今天什么阻碍他们 | 为什么版税 + TNPL 获胜 | 长期态度契合 |
|---|---|---|---|
| 领域专家（MD/JD/PhD） | 一次性费用；无归属；高机会成本 | 所有权 + 持续版税；对影响的公众认可 | 专家重视影响和信用；所有权 + 认可与专业自豪感和患者/客户结果对齐。 |
| 高级分析师/策展人 | 有限的职业/品牌利益 | 质押支持的声誉；维护数据集的收入份额 | 声誉复合；版税奖励持续质量和持续改进。 |
| 社区验证者 | 低信任；QA 工作报酬不足 | 质押即信心为验证付费；明确的问责 | 保持数据值得信赖的持续奖励；可见的信任信号随时间建立地位。 |
| 工具合作伙伴（索引/RAG） | 不分享下游价值 | TNPL 合约 + 程序化版税来自使用 | 随模型部署扩展而无需重新谈判；共享收益促进长期对齐。 |
贡献者长期成功指数
为了保持模型以人为本，Codatta 跟踪每个贡献者的长期成功指数—结合（1）验证通过率和争议生存能力、（2）其贡献的下游使用/版税累积、（3）同行/专家认可和（4）时间一致性。LTSI 支持更好的任务路由、更公平的收入分成和认可，复合贡献者的职业生涯。并排：传统 vs. Codatta
| 维度 | 传统人类智能 SaaS | Codatta 版税 + TNPL |
|---|---|---|
| 贡献者收益 | 一次性支付 | 与真实使用挂钩的持续版税 |
| 所有权/归属 | 集中所有者；不透明谱系 | 共享所有权；链上归属/谱系 |
| 质量保证 | 昂贵的采样；不透明 QA | 验证优先流水线，由质押 + 分阶段检查资助 |
| 人才访问 | 无法吸引/保留顶级专家 | 以人为本：认可、所有权、持续收益 |
| 购买者现金流 | 预先数据成本 | 先训练后付费（从结果/使用付费） |
| 可持续性 | 量驱动、利润率上限 | 市场驱动估值；协议级激励；LTSI 引导 |