Title: The Give-to-Get Model for AI Startups
Subtitle: New AI Startups Should Try an Old Trick for Crowdsourcing Proprietary Data

**Introduction**

Almost 20 years ago, a startup named Jigsaw pioneered a new crowdsourcing model where users would contribute data to a platform in exchange for access to its services. Jigsaw is largely forgotten today, but its so-called “give-to-get” model could be perfect for AI startups that need to obtain rich proprietary datasets to train their models. These datasets are crucial to improve accuracy and performance of AI models, to provide a competitive advantage over rivals, to allow customization and specialization for industry-specific needs, and to reduce reliance on third-party data sources. This post will discuss the Jigsaw model, its applicability to AI, the challenges in obtaining proprietary training datasets, and the industry verticals where it could be applied.

**Jigsaw and the Give-to-Get Model**

Jigsaw Data Corporation was founded in 2004 by Jim Fowler and Garth Moulton. The company’s primary product was a large, crowdsourced, searchable database containing millions of business contacts across various industries. In the days before everyone had a LinkedIn profile, this was particularly valuable to sales people looking for prospects.

Jigsaw’s crowdsourcing model revolved around a points system. Users could create a free account on Jigsaw’s platform by contributing their own business contact information. They could also add new contacts to the database to earn points, which they could then spend to see contacts posted by others. Users who didn’t want to contribute their own data could purchase points. Jigsaw also encouraged users to verify the accuracy of contact information in the database by rewarding them with points for each correction made.

<< Insert the table showing Jigsaw's point system here>>

In 2010, Salesforce.com acquired Jigsaw for $142 million, rebranded it as “Data.com” and integrated it with the Salesforce.com ecosystem. This allowed users to access updated business contact information within their CRM system directly.

**The Give-to-Get Model for AI**

The give-to-get model, where users earn points by contributing data and spend points to access services based on that data, could be an effective approach for AI startups. In many industry verticals, obtaining a rich proprietary dataset will be the key challenge to producing a differentiated AI model. By incentivizing professionals in that industry to share the necessary data, AI startups can rapidly train and improve their models to serve those professionals.

For example, an “AI architect” startup could give users points for contributing architectural plans and CAD drawings. Users could then spend points by asking the AI to design new plans. This approach could be used across a variety of industries where users have proprietary data and would be willing to contribute some of it in exchange for harnessing AI capabilities.

Incentivizing users to crowdsource could be a cost-effective way to acquire large amounts of data, as it leverages the efforts of a community rather than relying on paid data collection services. As users contribute more data and use the AI’s services, the model can be iteratively improved, leading to better performance and more valuable insights.

There will be some important issues to work out. Ensuring the quality and accuracy of the contributed data is critical. Startups may need to implement verification processes, such as peer review or expert validation, to maintain data quality. Handling proprietary data also comes with privacy and intellectual property concerns that will need to be addressed. Startups may need to ensure that certain data will be used for training purposes only and be transparent in how the contributed data is used. Compliance with industry-specific regulations is also crucial.

Finally, the need to monetize must be balanced against the points-based system; otherwise users may prefer to use the platform for free forever by contributing data
제목: AI 스타트업을 위한 기브 투 겟 모델
부제: 새로운 AI 스타트업은 독점 데이터를 크라우드소싱하는 오래된 방법을 시도해야 합니다.

소개** **소개

거의 20년 전, 직소라는 스타트업은 사용자가 플랫폼에 데이터를 제공하고 그 대가로 서비스를 이용할 수 있는 새로운 크라우드소싱 모델을 개척했습니다. 오늘날 직쏘는 거의 잊혀졌지만, 소위 '기브 투 겟' 모델은 모델 학습을 위해 풍부한 독점 데이터 세트를 확보해야 하는 AI 스타트업에 적합할 수 있습니다. 이러한 데이터 세트는 AI 모델의 정확도와 성능을 개선하고, 경쟁사보다 경쟁 우위를 확보하고, 산업별 요구 사항에 맞게 맞춤화 및 전문화할 수 있으며, 타사 데이터 소스에 대한 의존도를 낮추는 데 매우 중요합니다. 이 게시물에서는 직소 모델과 AI에 대한 적용 가능성, 독점적인 학습 데이터세트를 확보하는 데 따르는 어려움, 그리고 직소를 적용할 수 있는 산업 분야에 대해 설명합니다.

**직소 및 기브투겟 모델** 소개

직소 데이터 코퍼레이션은 2004년에 짐 파울러와 가스 멀튼이 설립했습니다. 이 회사의 주요 제품은 다양한 산업에 걸쳐 수백만 명의 비즈니스 연락처가 포함된 크라우드 소싱 방식의 검색 가능한 대규모 데이터베이스였습니다. 모든 사람이 LinkedIn 프로필을 보유하기 전에는 이 데이터베이스가 잠재 고객을 찾는 영업 담당자에게 특히 유용했습니다.

직쏘의 크라우드소싱 모델은 포인트 시스템을 중심으로 운영되었습니다. 사용자는 자신의 비즈니스 연락처 정보를 제공하여 직소 플랫폼에서 무료 계정을 만들 수 있었습니다. 또한 데이터베이스에 새 연락처를 추가하여 포인트를 적립한 다음 다른 사람이 게시한 연락처를 보는 데 사용할 수 있었습니다. 자신의 데이터를 제공하고 싶지 않은 사용자는 포인트를 구매할 수 있었습니다. 또한 Jigsaw는 사용자가 데이터베이스의 연락처 정보를 수정할 때마다 포인트를 보상함으로써 사용자가 데이터베이스의 연락처 정보의 정확성을 확인하도록 장려했습니다.

<< 여기에 직쏘의 포인트 시스템을 보여주는 표 삽입>>

2010년 Salesforce.com은 1억 4,200만 달러에 Jigsaw를 인수하여 "Data.com"으로 브랜드를 변경하고 Salesforce.com 에코시스템과 통합했습니다. 이를 통해 사용자는 CRM 시스템 내에서 업데이트된 비즈니스 연락처 정보에 직접 액세스할 수 있게 되었습니다.

**AI를 위한 기브투겟 모델**

사용자가 데이터를 제공하여 포인트를 획득하고 포인트를 사용하여 해당 데이터에 기반한 서비스를 이용하는 기브투겟 모델은 AI 스타트업에게 효과적인 접근 방식이 될 수 있습니다. 많은 산업 분야에서 풍부한 독점 데이터 세트를 확보하는 것이 차별화된 AI 모델을 만드는 데 있어 핵심 과제입니다. 해당 업계의 전문가들이 필요한 데이터를 공유하도록 인센티브를 제공하면 AI 스타트업은 해당 전문가들에게 서비스를 제공하기 위해 모델을 빠르게 학습하고 개선할 수 있습니다.

예를 들어, 'AI 건축가' 스타트업은 건축 계획과 CAD 도면을 제공하는 사용자에게 포인트를 제공할 수 있습니다. 그런 다음 사용자는 포인트를 사용하여 AI에게 새로운 설계도를 설계하도록 요청할 수 있습니다. 이 접근 방식은 사용자가 독점 데이터를 보유하고 있고, AI 기능을 활용하는 대가로 데이터의 일부를 기꺼이 제공하고자 하는 다양한 산업 분야에서 사용될 수 있습니다.

사용자가 크라우드소싱에 참여하도록 장려하는 것은 유료 데이터 수집 서비스에 의존하지 않고 커뮤니티의 노력을 활용하기 때문에 대량의 데이터를 확보하는 비용 효율적인 방법이 될 수 있습니다. 사용자가 더 많은 데이터를 제공하고 AI 서비스를 사용함에 따라 모델은 반복적으로 개선되어 더 나은 성능과 더 가치 있는 인사이트로 이어질 수 있습니다.

해결해야 할 몇 가지 중요한 문제가 있습니다. 기여한 데이터의 품질과 정확성을 보장하는 것이 중요합니다. 스타트업은 데이터 품질을 유지하기 위해 동료 검토 또는 전문가 검증과 같은 검증 프로세스를 구현해야 할 수도 있습니다. 독점 데이터를 처리하는 데에는 개인정보 보호 및 지적 재산권 문제도 수반되므로 이를 해결해야 합니다. 스타트업은 특정 데이터가 교육 목적으로만 사용되도록 보장하고 제공된 데이터의 사용 방법을 투명하게 공개해야 할 수 있습니다. 산업별 규정을 준수하는 것도 중요합니다.

마지막으로, 수익 창출의 필요성은 포인트 기반 시스템과 균형을 이루어야 합니다. 그렇지 않으면 사용자가 데이터 제공을 통해 플랫폼을 영원히 무료로 사용하는 것을 선호할 수 있습니다.