한눈에 보기
Codatta의 사람 중심(human‑centric) 로열티 경제 + TNPL은 기여자, 검증자, 구매자를 실제 모델 사용을 기준으로 정렬합니다. 데이터를 검증 우선 QA, 인정(Recognition), 장기 성공 지수(LTSI) 와 함께 공유되는 수익 자산으로 바꿈으로써, 생태계는 마침내 AI를 더 좋게 만드는 사람들을 보상하고, 빌더에게는 필요한 데이터에 대한 더 유연하고 마찰이 낮은 경로를 제공합니다.기존 모델의 문제점
전통적 레이블링 벤더(예: SaaS “워크포스” 플랫폼)는 데이터와 수익을 중앙화합니다. 기여자는 한 번만 보수를 받고 소유권이 없으며, 인정은 제한적이고 검증 가시성도 낮습니다. 이는 품질을 억제하고, 엄격한 검증 비용을 높이며, 최고의 전문가 유치를 어렵게 만듭니다. 무엇보다 오늘날의 파이프라인은 사람 중심이 아닙니다: 더 신뢰할 수 있고 지식이 풍부한 작업을 수행하는 자격 있는 지식 기여자(법률가, 임상의, 연구자)를 발견하고 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 필요한 기술/노력과 인센티브가 맞지 않아 “고급 인텔리전스 워커”는 오지 않거나 오래 머물지 않습니다.지금 수요가 급증하는 이유
- 전문 데이터 병목: 기업은 LLM/LVM용 버티컬급 데이터가 필요하지만 고숙련 레이블러를 안정적으로 모으고 유지하기 어렵습니다. 인정·소유권·복리형 업사이드가 있는 사람 중심 모델은 이러한 경제성을 바꿉니다.
- LLM/AGI의 데이터 허기: 고품질·검증 가능한 주석은 이제 산업 전반의 핵심 인프라입니다.
- 경제적 적합성: 데이터는 라이선스 또는 종량제 접근을 통해 지속 가치를 지니며—로열티는 자연스러운 정산 레이어입니다.
codatta가 바꾸는 것
공유 소유권 → 지속 로열티. codatta는 각 기여·검증된 데이터 유닛을 공유되는 온체인 자산으로 전환합니다. 소유권은 해당 데이터가 라이선스/사용될 때 지속 수익 흐름을 보장해, “일회성 지급” 문제를 해결하고 장기 가치와 노력을 정렬합니다. Train‑Now, Pay‑Later(TNPL). 선결제 데이터 구매 대신, 모델 빌더는 데이터를 하류 사용/결과(로열티/가치 공유)에서 지불합니다. 구매자 채택 마찰을 줄이는 동시에 기여자에게는 장기 업사이드를 제공합니다. 사람 중심 소싱. 시스템은 자격 있는 지식 기여자를 식별·유치·유지하도록 설계되었습니다. 자격 신호, 실적/성과, 큐레이션된 태스크 퍼널이 적합한 사람을 드러내며, 인정 + 소유권 + 반복 업사이드가 장기적인 참여를 이끕니다. 검증 우선 품질 엔진(신뢰로서의 스테이킹 + 평판). 검증은 타협할 수 없습니다. 스테이킹과 평판은 QA를 대체하지 않고 자금을 조달·우선순위화·집행합니다:- 증거 + 출처와 함께 제출; 스테이크는 신뢰(책임)를 신호합니다.
- 자동 점검이 이상치를 표시; 블라인드 동료 검토가 주장을 검증; 이견은 자동 에스컬레이션.
- 전문가 감사 & 교차 인증이 쟁점 항목을 결정; 아이덴티티/KYC는 위험이 정당화될 때만 사용.
- 배포 후 챌린지와 오류 리포트는 재검증을 트리거; 스테이크 삭감과 로열티 재배분이 가능합니다. 이는 검증을 게이트로 유지하면서, 전문가 시간을 최고 위험 항목에 배분하게 하고—폐쇄 정원 병목 없이 운영합니다.
누가 기여하는가—그리고 왜 이 모델이 그들을 오래 남기는가
| 페르소나(자격) | 현재의 장애물 | 왜 로열티 + TNPL이 유리한가 | 장기 적합성 |
|---|---|---|---|
| 도메인 전문가(MD/JD/PhD) | 일회성 보수; 저작 표시 없음; 높은 기회비용 | 소유권 + 반복 로열티; 영향에 대한 공적 인정 | 전문가는 영향/크레딧을 중시; 소유권 + 인정은 직업적 자부심/성과와 일치 |
| 시니어 애널리스트/큐레이터 | 제한적인 커리어/브랜드 이점 | 스테이크 지원 평판; 데이터셋 유지 보수에 대한 수익 공유 | 평판은 복리; 로열티는 지속 품질·지속 개선을 보상 |
| 커뮤니티 검증자 | 낮은 신뢰; 과소보상되는 QA | 스테이킹‑as‑confidence가 검증에 보상; 명확한 책임성 | 신뢰 유지에 대한 지속 보상; 보이는 신뢰 신호가 시간이 지남에 따라 위상을 구축 |
| 도구 파트너(index/RAG) | 하류 가치 공유 없음 | TNPL 계약 + 사용에서 오는 프로그램적 로열티 | 재협상 없이 배포 확장에 비례; 공유 업사이드는 장기 정렬을 촉진 |
기여자 장기 성공 지수
모델을 사람 중심으로 유지하기 위해, codatta는 기여자마다 장기 성공 지수를 추적합니다—(1) 검증 통과율/분쟁 생존성, (2) 그들의 기여가 가져온 하류 사용/로열티 누적, (3) 동료/전문가의 추천, (4) 시간에 따른 일관성을 결합한 내부 점수입니다. LTSI는 더 나은 태스크 라우팅, 공정한 수익 분배, 그리고 기여자 커리어를 복리로 키우는 인정을 가능하게 합니다.나란히 비교: 레거시 vs. Codatta
| 차원 | 레거시 휴먼 인텔리전스 SaaS | Codatta 로열티 + TNPL |
|---|---|---|
| 기여자 업사이드 | 일회성 지급 | 실제 사용에 연동된 반복 로열티 |
| 소유권/귀속 | 중앙 소유; 불투명한 계보 | 공유 소유권; 온체인 귀속/계보 |
| 품질 보증 | 비용 높은 샘플링; 불투명 QA | 검증 우선 파이프라인(스테이크 + 단계적 점검로 자금) |
| 인재 접근 | 톱 전문가 유치/유지 실패 | 사람 중심: 인정, 소유권, 반복 업사이드 |
| 구매자 현금흐름 | 선결제 데이터 비용 | TNPL(결과/사용에서 지불) |
| 지속 가능성 | 볼륨 기반, 마진 상한 | 시장 기반 가치평가; 프로토콜 인센티브; LTSI 기반 |