LinkedIn は、人々の学歴や職業上の業績を示すのに役立ちますが、技術を独学で身につけた才能がネットワーク サイトに簡単に反映されない世界が存在します。 むしろ、彼らの専門知識は、彼らが書くコード行に隠されています。
Aspecta は、LinkedIn のような ID ページを自分で作成したい開発者向けに、AI を利用したプロファイル ビルダーを提供することで、そのギャップを埋めようとしています。 これは、大規模な言語モデルを使用して、貢献するプロジェクトのコードの品質をレビューすることによって行われます。 このプラットフォームは、社会的支持も考慮し、ネットワーク分析を適用して、プログラマーの作品が他の認められた専門家によって「気に入られた」かどうかを確認します。
web3 開発者の数 急増している 暗号通貨の冬にもかかわらず、当然のことながら、Aspecta のデータ範囲はブロックチェーンの世界にまで及びます。 そのアルゴリズムは、ユーザーのウォレット アドレスがスマート コントラクトとどのように相互作用するかから手がかりを得て、それに応じてアクティビティの種類にタグを付けます。He 氏によると、これは、たとえば GitHub データを精査するよりも「簡単な」プロセスです。 」
Aspecta は現在 GitHub と統合されているため、ユーザーがコード ホスティング サイトのアカウントでサインインすると、ゲーマーのトロフィー ページのように見える、すべての技術的成果を含む自動生成された ID ページを受け取ります。 このプラットフォームには、データ ソースに Google、Stackoverflow、MetaMask も含まれており、Twitter のオンボーディングも進行中です。
Aspecta のアルファ版は、約 130,000 人のユーザーを待機リストに登録しています。 投資家はその牽引力に注目しており、本日、スタートアップは、主力のデジタル ID 製品である Aspecta ID のベータ版を立ち上げることができる 350 万ドルのシード資金調達ラウンドを終了したことを発表しました。
このラウンドの主要な機関投資家には、グローバルに拡大する中国の起業家を支援することで知られるベンチャーキャピタル会社であるZhenFundや、暗号に焦点を当てたHashKey CapitalとForesight Venturesが含まれていました。 このスタートアップは、Galxe、Dorahacks、CyberConnect、Mask Network、P12 など、ID サービスを利用する可能性のある戦略的投資家も何人か引き付けました。
DAO ガバナンス
最近のデジタル ID スペースで活動する多くのスタートアップと同様に、Aspecta は、web3 の分散型ガバナンス メカニズムに惹かれていることに気づきました。
「私たちは本質的にアイデンティティ エコシステムを作成しており、サードパーティ企業によって管理されるべきではないと考えています。 むしろ、DAO によって管理されるべきです。」 ジャック・ヒーTechCrunch とのインタビューで、Aspecta の共同設立者である .
DAO (分散型自律組織) は、中央の当事者ではなく、組織のメンバーによって制御されるコンピューター プログラムとしてエンコードされた規則によって運営されます。 DAO のメンバーは、重要な決定に投票できるトークンを所有しています。 このコンセプトは、仮想通貨の強気相場で大流行し、多くの人を魅了しました。 アーティスト、 起業家と投資家 DAO を開始しようとしていますが、市場の低迷以降、多くの企業が勢いを失っています。
Aspecta の DAO はまだ実装されていません。 彼は、プラットフォームの AI によって発掘された才能の洞察が最終的に収益を生み出すと推論しました。これは、コミュニティのルールに基づいて分割するのが最適です。 つまり、したい させて ユーザーまたはデータプロバイダーは、デジタルフットプリントを利用する当事者であるデータコンシューマーがデータをどのように使用するかを決定します。
このプラットフォームは、プログラマーにサービスを提供するだけでなく、「サービスとしてのアイデンティティ」を通じて消化可能な開発者データを利用できる組織も対象としています。 たとえば、ハッカソンでは、Aspecta の ID システムが参加者の登録に役立つだけでなく、ハッカーの習熟度を確認できるため、Aspecta が役立つ可能性があります。 あるいは、企業が開発者を採用している場合、Aspecta のデータを使用して、コードを 1 行ずつ調べるのではなく、候補者の概要を簡単に把握できます。
Aspecta の次のステップは、ソフトウェア開発者と同じジレンマに直面しているコンテンツ クリエーターをターゲットにすることです。彼らの成果は、既存のプロフェッショナル ネットワーキング サイトではすぐには公開できません。 そのため、このスタートアップはアルゴリズムを適用してクリエイターのツイートや Youtube ビデオの人気度を調べ、グラフ学習アルゴリズムを使用して偽のレビューを見つけることを計画しています。
「Twitter のフォローを偽造することはできますが、Expecta のアルゴリズムを操作することはできません」と He 氏は述べています。