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现在AI训练数据有个通病：太便宜了。大量复制粘贴的观点、几分钱的机械标注，结果就是噪音被无限放大，模型越训越平庸，最后就是平均值的堆砌。
有个思路挺有意思的——把数据标注从纯劳动力变成真正的经济博弈。用下注判断的机制，参与者有实际盈亏、有声誉风险，这样信号才会稀缺、准确、真的可信。说白了，就是让激励机制本身就成为信号的过滤器。这套逻辑很像区块链里的经济设计思路：通过利益对齐来优化系统质量。