OpenLedger قد تركز على المشكلة الأكثر تجاهلاً في بنية الذكاء الاصطناعي
كلما درست مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية، زادت قناعتي بأن الاختناق الحقيقي لم يعد ذكاء النموذج.
إنه التنسيق.
حالياً، لا تزال معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل من خلال بنية تحتية مركزية للغاية:
• مجموعات البيانات تحت السيطرة الخاصة
• خطوط تدريب غير شفافة
• الاستدلال يحدث داخل صناديق سوداء
• المساهمون نادراً ما يحصلون على مشاركة اقتصادية طويلة الأجل
هذا النموذج يعمل بينما يظل الذكاء الاصطناعي موجهًا أساسًا للمستهلكين.
ولكن بمجرد أن تبدأ وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلون في العمل عبر الأنظمة المالية، وبيئات DeFi، والأسواق، وبيئات السلسلة، تصبح عدم وجود بنية تحتية للتنسيق الشفاف قضية أكبر بكثير.
لهذا السبب يبدو أن نهج OpenLedger حول طبقات النسب والتنفيذ يصبح أكثر أهمية.
بدلاً من التركيز فقط على "وكلاء الذكاء الاصطناعي" كترند سردي، تواصل OpenLedger بناء البنية التحتية حول:
• إثبات النسب
• الشبكات البيانية
• أنظمة استدلال شفافة
• توزيع مكافآت المساهمين
• تنسيق التنفيذ على السلسلة
المفهوم وراء الشبكات البيانية مثير للاهتمام بشكل خاص لأنه يغير كيفية عمل بيانات الذكاء الاصطناعي اقتصاديًا.
عادةً ما يتم استهلاك مجموعات البيانات مرة واحدة أثناء التدريب ويختفي المساهمون تمامًا من سلسلة القيمة.
تحاول OpenLedger إنشاء رابط اقتصادي دائم بين:
• المساهمين
• مجموعات البيانات
• مخرجات النموذج
• نشاط الاستدلال
هذا قد يحول بيانات الذكاء الاصطناعي من مورد ثابت إلى طبقة بنية تحتية يمكن monetization باستمرار.
وبصراحة، أعتقد أن معظم الناس لا يزالون يقدرون كيف تصبح النسب مهمة بمجرد أن تبدأ وكلاء الذكاء الاصطناعي في التفاعل مع أنظمة اقتصادية حقيقية.
لهذا السبب يبدو أن تركيز OpenLedger على التنفيذ القابل للتحقق والنسب الشفاف يبدو أكثر مثل تطوير بنية تحتية طويلة الأجل من ضجة الذكاء الاصطناعي قصيرة الأجل.
لا يزال الأمر مبكرًا جدًا بشكل واضح.
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger #CreatorPad