行动模型推出Chrome扩展，用于通过代币奖励训练人工智能

Action Model 最近宣布了一项仅限邀请的Chrome扩展，旨在让用户通过分享他们的浏览活动数据参与人工智能训练。这一创新举措为参与者提供治理代币$LAM作为奖励，创造了一种新的经济模型，贡献者在帮助开发系统的同时获得影响力。

运行方式：不同于传统的AI训练方法

与依赖API的自动化工具不同，该系统直接从用户在数字工作环境中的真实互动中学习。它不模拟行为，而是吸收人们真实浏览和执行任务的模式。这为开发更准确、更有用的AI模型提供了更相关、更具上下文的数据。

隐私优先：通知与数据控制

一个关键点是Action Model如何处理用户隐私。数据共享采用自愿参与方式，所有数据在用于训练前都经过匿名化。用户完全控制他们共享的信息，并可以管理Chrome通知，只接收与其贡献计划相关的活动提醒。此设计确保在参与AI训练的同时，隐私得到保护。

以$LAM为奖励的实质性激励

每次贡献都将获得$LAM代币，作为治理代币。这一结构为参与提供了直接激励，并在经济上认可用户提供高质量数据以训练AI的价值。随着时间推移，累积这些代币不仅意味着财务收益，还赋予用户对平台未来决策的投票权。

向DAO转型：共享所有权的AI

Action Model的路线图规划逐步转向去中心化自治组织（DAO）模式。在未来，这些$LAM代币持有者将拥有对AI系统演进和方向的民主控制权。这一方法重新定义了所有权问题：在AI驱动的自动化日益增长的时代，用户不再只是工具的使用者，而是技术的所有者。

此举为智能自动化技术的利益与控制权在整个生态系统中公平分配提供了创新视角。