Emilee adams

كلما فكرت في الأمر، أدركت أكثر أن السمعة دائمًا ما تبدو كإشارة اجتماعية حتى تعتمد القيمة الحقيقية عليها. في الأنظمة البشرية، يمكن أن تحمل الثقة الناس بعيدًا بشكل مدهش، ولكن بمجرد أن تصبح الأخطاء مكلفة، تتوقف المصداقية عن كونها إدراكًا وتبدأ في أن تصبح بنية تحتية.

لهذا السبب لفت انتباهي OpenLedger من زاوية مختلفة.

لا يزال معظم الناس يضعون الذكاء الاصطناعي في إطار المنافسة حول الأداء الحاسوبي ونماذج الأداء. ولكن إذا كانت الوكلاء المستقلون في النهاية يتعاملون مع المعاملات، وينسقون الخدمات، وينقلون رأس المال، أو يتخذون قرارات بشكل مستقل، فمن المحتمل أن تكون الذكاء وحده غير كافٍ. ستحتاج الأنظمة إلى طرق لتقييم ما إذا كان الوكيل موثوقًا به بشكل مستمر على مدى الوقت.

هذه هي النقطة التي تجعل $OPEN مثيرًا للاهتمام بالنسبة لي.

قد لا يكون الأمر مجرد التقاط نشاط الذكاء الاصطناعي، بل إنشاء طبقة اقتصادية حول ثقة الآلات نفسها.

وبصراحة، قد تصبح مصداقية الآلات أكثر قيمة من الذكاء الخام.
@OpenLedger $OPEN
#OpenLedger

رؤية OpenLedger تبدو أكبر بكثير من مجرد إطلاق رمز سردي آخر للذكاء الاصطناعي.

أقدّر أن المشروع يتعامل مع مشاكل تقنية غير لامعة.

توكن الاقتصاد الذكي
أنا أستمر في التفكير في مدى سرعة تطور اقتصاد الذكاء الاصطناعي. قبل عام، كان معظم الناس يناقشون ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيحل محل محركات البحث. الآن نحن ندخل بالفعل مرحلة حيث تصبح مجموعات البيانات، ومخرجات النماذج، والاستدلال، وحتى الانتباه نفسه أصولًا مالية.

هذا التحول هو السبب في أن مشاريع مثل OpenLedger جذبت انتباهي.

في البداية كنت أعتقد بصراحة أن توكن الاقتصاد الذكي كان مجرد عبارة أخرى في عالم الكريبتو تحاول أن تبدو أكبر مما هي عليه. الكريبتو له عادة في تغليف البنية التحتية العادية بلغة توكن معقدة. لكن كلما تعمقت أكثر، أدركت أن الحديث الحقيقي يتعلق بالنسب.

من الذي يحصل على أجر عندما يتعلم الذكاء الاصطناعي من بياناتك؟
من يملك القيمة التي أنشأتها النماذج؟
من يتحقق من مصدر الذكاء فعلاً؟

الآن، تبدو معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي اقتصادية من جانب واحد. مجموعة صغيرة من الشركات تلتقط تقريبًا كل الفوائد بينما يبقى المساهمون غير مرئيين. يبدو أن OpenLedger تدفع نحو هيكل مختلف حيث تصبح البيانات والنماذج والمساهمون جزءًا من طبقة اقتصادية مفتوحة بدلاً من منصات مغلقة.

هذه هي الجزئية التي أجدها مثيرة للاهتمام.

الاقتصاد الذكي يتم توكينه ليس لأن كل شيء يحتاج إلى توكن، ولكن لأن الذكاء الاصطناعي نفسه يصبح اقتصادًا. بمجرد أن يصبح الذكاء قابلاً للبرمجة، وعالميًا، وقابلًا للتكوين، يبدأ الناس بشكل طبيعي في بناء حوافز حوله.

وبصراحة، لا أعتقد أن معظم الناس يفهمون تمامًا مدى قربنا من البداية.

نحن ربما نشاهد النسخة الأولى من مستقبل حيث تتعامل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع بعضهم البعض، وتدفع مقابل البيانات، وتتحقق من المخرجات على السلسلة، وتوزع القيمة تلقائيًا. يبدو الأمر مستقبليًا حتى تدرك أن أجزاء منه تحدث بالفعل.

لا يزال هناك الكثير من الضوضاء في القطاع. والكثير من الضجيج أيضاً.

لكن تحت تلك الضوضاء يتشكل شيء مهم هيكليًا.
@OpenLedger $OPEN
#OpenLedger

يصبح توكن OpenLedger أكثر منطقية عندما تنظر إليه كأداة تنسيق بدلاً من كونه عملة ذكاء اصطناعي مضاربة أخرى.

النماذج المتخصصة هي على الأرجح المستقبل. كان يبدو لي أن وجود ذكاء اصطناعي عالمي واحد ضخم غير واقعي.

الكل مجنون بعملاء الذكاء الاصطناعي الآن. زميلي في العمل لا يتوقف عن إرسال تجارب لروبوتات التداول الذاتية كما لو كنا نعيش بالفعل داخل طائفة إنتاجية من الخيال العلمي. وبصراحة، نصفها يبدو قابلًا للتبادل بعد فترة.

ما أعود إليه هو الطبقة التي تحت كل ذلك وهي الملكية. صادفت OpenLedger في حوالي الساعة 2 صباحًا قبل بضعة ليالٍ، وفكرة إثبات الملكية كانت أكثر تأثيرًا عليّ من علامة "بلوكشين الذكاء الاصطناعي". الفكرة أن مجموعات البيانات والمساهمين يمكن تتبعهم فعليًا إلى المخرجات... نعم، هذا يغير المحادثة قليلاً.

لأن النظام بالكامل يبدو الآن مقلوبًا. الناس هم من يولدون القيمة، والمنصات تمتص معظمها، والجميع يتظاهر أن هذا طبيعي.

وOpenClaw يبدو منعشًا بشكل غريب بالمقارنة. إطار عمل مفتوح المصدر، تنفيذ أدوات حقيقية، دعم متعدد النماذج — أمور عملية بدلاً من روبوت محادثة مصقول آخر يتظاهر بأنه ثوري. لا أدري، يبدو أنه أقرب إلى كيفية استخدام هذه الأنظمة بالفعل.

مع ذلك، أتساءل إذا ما كانت الملكية على نطاق واسع ستصبح فوضوية بسرعة. مثل، تتبع التأثير عبر النماذج يبدو رائعًا حتى تبدأ الحوافز والمال في الاصطدام. يبدو أصعب اجتماعيًا من الناحية التقنية، بصراحة.

لا زلت أعتقد أن طبقة الملكية تهم أكثر من العملاء أنفسهم. العملاء سيظهرون ويغيبون. من يتحكم في الملكية ربما يتحكم في الاقتصاد المحيط بالذكاء الاصطناعي.
@OpenLedger $OPEN
#OpenLedger

قد تكون أكبر قيمة لـ OpenLedger في الوقت الحالي هي جعل الناس يتساءلون عن النموذج الحالي

لا يزال معظم الناس يعتقدون أن سباق الذكاء الاصطناعي يتعلق بالحوسبة.
المزيد من وحدات معالجة الرسومات. نماذج أكبر. استدلال أسرع.
لا أعتقد أن هذا هو مكان المعركة الحقيقي بعد الآن.
الحرب الحقيقية هي الملكية.
لأنه بمجرد أن يبدأ الذكاء الاصطناعي في توليد مليارات من القيمة الاقتصادية، يجب أن يجيب شخص ما على سؤال غير مريح للغاية:
من يملك البيانات، والمساهمة، والمخرجات، والإيرادات الناتجة عن هذه الأنظمة؟
في الوقت الحالي، الجواب هو في الغالب "منصات مركزية كبيرة".
بياناتك تدرب النموذج.
سلوكك يحسن المنتج.
محتواك يصبح وقود ذكاء اصطناعي اصطناعي.
وقليل جداً من الأشخاص يحصلون على الفضل في ذلك.
لهذا السبب لفتت انتباهي OpenLedger.
إنهم لا يحاولون أن يصبحوا "سلسلة ذكاء اصطناعي" أخرى بكلمات موضة اللامركزية المعاد تدويرها. الجزء المثير هو المحاولة لبناء قضبان نسبة موثوقة للذكاء الاصطناعي نفسه. نظام يمكن فيه تتبع المساهمة في البيانات، والتحقق منها، وربطها اقتصادياً بالناس أو المصادر التي تخلق القيمة.
هذا يغير المحادثة تماماً.
لأن الذكاء الاصطناعي بدون الفضل يصبح استغلالياً بسرعة كبيرة. النماذج تستمر في التزايد في القيمة بينما يصبح المساهمون غير مرئيين. وإذا استمر ذلك، فإن اقتصادات الذكاء الاصطناعي تصل في النهاية إلى جدار الثقة.
تشعر أطروحة OpenLedger بأنها أقرب إلى ما كان من المفترض أن تحله العملات المشفرة في الأصل:
الملكية، والتحقق، والتنسيق، وتوزيع القيمة بشكل شفاف.
ليس مجرد مضاربة.
يقلل الناس من حجم هذا إذا كانت وكلاء الذكاء الاصطناعي، والتطبيقات الذاتية، والاقتصادات المولدة بالآلة تتوسع فعلاً. قد تصبح الطبقة التحتية التي تقرر "من يحصل على الفضل والدفع" أكثر أهمية من النموذج نفسه.
لهذا السبب أستمر في القول إن ملكية الذكاء الاصطناعي هي الحرب القادمة في عالم الكريبتو.
ليس عملات الميم.
ليس سرديات وحدات معالجة الرسومات.
ليس رمز آخر مغلف للذكاء الاصطناعي.
الملكية.
لأن البروتوكول الذي يحل مشكلة الفضل على نطاق واسع لا يدعم الذكاء الاصطناعي فقط. بل يصبح طبقة المحاسبة لذكاء الآلة نفسه.

@OpenLedger $OPEN
#OpenLedger

يملك الناس سببًا للمساهمة ببيانات ذات جودة عندما تزيد النماذج الأفضل من الاستخدام مباشرةً، والاستخدام هو ما يمنح الرمز الفائدة الحقيقية. هذا يخلق حلقة تعزيز ذاتي - مساهمة، تحقق، مكافآت، إعادة استثمار - حيث يمكن للاقتصاد أن يستمر من خلال المشاركة الفعلية بدلاً من الاعتماد فقط على السيولة الخارجية.

بصراحة، الكل في عالم الكريبتو يتحدث عن "عملاء الذكاء الاصطناعي"، لكن تقريبًا لا أحد يتحدث عن البنية الاقتصادية التي تدعمهم.

إذا انتهى الأمر بالعملاء باستخدام مجموعات البيانات، والنماذج، وواجهات برمجة التطبيقات، والمعرفة الخارجية بشكل مستمر، فمن المحتمل أن تصبح عملية النسبة مهمة ضخمة.

لقد أصبحت غير مبالي تقريبًا بمعظم عروض "الذكاء الاصطناعي + العملات المشفرة" لأن كل دورة تبدو مكررة. كلمة رنانة جديدة، توكن جديد، نفس القصة تحت السطح. لذا عندما رأيت OpenLedger لأول مرة، افترضت أنه مجرد سرد آخر للتجارة بالذكاء الاصطناعي.

لكن كلما تعمقت في الأمر، أدركت أن الجزء المثير للاهتمام ليس النماذج أو سباق الحوسبة. إنه الملكية.

الآن، يساهم الناس والشركات باستمرار في قيمة تجعل الذكاء الاصطناعي أذكى، ومع ذلك لا يرى تقريبًا أي منهم عوائد. OpenLedger تحاول إنشاء مسارات شفافة حيث يمكن تتبع المساهمات ومكافأتها على السلسلة.

التنفيذ سيكون صعبًا، لا شك في ذلك. لكن المشكلة نفسها تبدو حقيقية جدًا حتى بدون التوكن. وهذا عادةً هو الفلتر الذي يهمني أكثر.
@OpenLedger $OPEN
#OpenLedger

يبدو أن Octoclaw مثير للاهتمام لأنه يميل أكثر نحو التنفيذ بدلاً من ضجة الذكاء الاصطناعي الخالصة. من المحتمل أن يبدأ الاستخدام الحقيقي في عالم الكريبتو عندما تتمكن أدوات الذكاء الاصطناعي من القيام بأشياء على السلسلة بدلاً من مجرد توليد إشارات.

معظم الناس لا يزالون لا يفهمون المشكلة الحقيقية مع الذكاء الاصطناعي بصراحة. ليست النماذج هي المشكلة بعد الآن. إنها ملكية البيانات والنسب.

قبل أيام قليلة كنت أتحدث مع صديقي الذي يدير شركة ناشئة صغيرة في مجال الذكاء الاصطناعي. لقد قضوا أشهرًا في تنظيف مجموعات بيانات مالية نادرة، وتحسين المخرجات يدويًا، وتدريب نماذج متخصصة، والقيام بكل العمل المزعج الذي لا يراه أحد. ثم قام لاعب أكبر بكثير بإعادة إنشاء نفس الشيء بمال وتوزيع أكبر. لا نسبة، لا اعتبار، لا طريقة حقيقية لإثبات من أين جاء العمل أصلاً.

تلك المحادثة هي ما دفعني للبحث بشكل أعمق في OpenLedger. كانت ردة فعلي الأولى بصراحة هي الارتباك لأن كل مشروع يقول "الذكاء الاصطناعي + البلوكشين" الآن ومعظمها يبدو معاد تدويره. ولكن بعد المزيد من البحث، أعتقد أن ما يحاولون فعله فعلاً هو بناء بنية تحتية للنسب للذكاء الاصطناعي. مثل تتبع أي مجموعات بيانات حسنت نموذجًا، من ساهم بماذا، أي وكيل خلق قيمة، وكيف يجب أن تتدفق المكافآت بدلاً من أن تختفي كل شيء في صندوق أسود بمجرد دخوله في خط الأنابيب.

لا أزال متشككًا بالطبع لأن هذا يعمل فقط إذا كانت النسب يمكن أن تبقى دقيقة على نطاق واسع، ويبدو أن ذلك صعب بشكل لا يصدق. لكنني أعتقد أنهم يشيرون إلى مشكلة حقيقية يتجاهلها معظم الناس الآن.

فضولي لمعرفة ما يفكر فيه الآخرون بخصوص هذا بصراحة. إذا أصبح الذكاء الاصطناعي بحجم ما يقوله الجميع، هل تصبح النسب طبقة خاصة بها من البنية التحتية؟

@OpenLedger $OPEN
#OpenLedger