لقد لاحظت أن العديد من مشاريع الكريبتو تبدو متشابهة في النهاية. التفاصيل تتغير، لكن الرسالة غالبًا ما تكون نفسها: المزيد من السرعة، المزيد من الأدوات، المزيد من الكفاءة. ما يُفقد في هذه الدورة هو ما إذا كان المشروع يعالج مشكلة تصبح أكثر أهمية مع زيادة التبني.
بالنسبة لي، ما يميز Genius Terminal ليس مجرد سرد آخر في عالم التداول. بل كانت الفكرة أن الخصوصية يمكن أن تصبح جزءًا أساسيًا من تجربة السلسلة بدلاً من أن تكون ميزة اختيارية. لقد أنشأت السلاسل العامة شفافية غير مسبوقة، لكن الشفافية ليست دائمًا نفس الشيء مثل الحرية. في كثير من الحالات، يمكن أن يؤدي الكشف المستمر عن النوايا والمراكز والإجراءات إلى خلق قيود خاصة به.
بالنسبة لي، وزن Genius Terminal يأتي من الإدراك أن البنية التحتية المالية الناضجة تتطلب خيارات. يجب أن يكون المستخدمون قادرين على المشاركة في السلسلة دون الشعور بأن كل قرار مرئي على الفور للسوق بأسره. هذه ليست مجرد اعتبارات تداول؛ إنها مسألة كيفية تفاعل الناس مع الشبكات المفتوحة على نطاق واسع.
السبب في أنني أتابع مشاريع مثل Genius Terminal هو أنها تركز على تحدٍ يصبح أكثر صلة بمرور الوقت، وليس أقل. مع انتقال الكريبتو من المضاربة إلى الاستخدام الأوسع، قد تثبت الخصوصية أنها واحدة من الأسس التي تجعل الأنظمة على السلسلة عملية على المدى الطويل.
لقد لاحظت أن الكثير من مشاريع الذكاء الاصطناعي تدور حول نفس الوعود. نماذج أقوى، وكلاء أذكى، وبيئات أكبر. القصة عادةً ما تتعلق بما يمكن أن ينتجه الذكاء الاصطناعي، وليس كيف تتدفق القيمة مرة أخرى إلى الأشخاص والموارد التي تجعل تلك الأنظمة ممكنة.
ما جذب انتباهي مع OpenLedger هو أنه يبدو أنه يبدأ من الجانب الآخر من المعادلة. المشروع مبني حول فكرة أن البيانات، والنماذج، ووكلاء الذكاء الاصطناعي هي أصول يجب أن تكون قابلة للتخصيص والت monetization، بدلاً من أن تكون موارد تختفي في صندوق أسود.
بالنسبة لي، هذا هو التحدي الحقيقي في الذكاء الاصطناعي. مع تزايد دمج الذكاء الاصطناعي في المنتجات والأعمال، تصبح الأسئلة حول الملكية، والمساهمة، والحوافز ذات أهمية متزايدة. من الصعب بناء أنظمة مستدامة عندما لا يتمكن المشاركون الذين يخلقون القيمة من التقاطها بوضوح.
OpenLedger تشعر وكأنها محاولة لتحويل تلك المساهمات إلى شيء مرئي ومتصل اقتصاديًا. قد يبدو ذلك تفصيلًا صغيرًا، ولكن له آثار كبيرة على كيفية تنسيق شبكات الذكاء الاصطناعي ونموها بمرور الوقت.
لهذا السبب أجد OpenLedger مثيرة للاهتمام. إنها ليست مركزة فقط على جعل الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة. إنها تركز على جعل اقتصادات الذكاء الاصطناعي أكثر مسؤولية، وهذا يبدو كأنه مشكلة تستحق الحل.
OpenLedger والسؤال المتزايد حول من يمتلك مكونات الذكاء الاصطناعي
أعتقد أن OpenLedger تصبح أكثر إثارة للاهتمام عندما أتوقف عن النظر إليها كمشروع مرتبط بالذكاء الاصطناعي وأبدأ في رؤيتها كرد فعل على عدم التوازن المتزايد الذي تطور بهدوء تحت اقتصاد الذكاء الاصطناعي. على مدار السنوات القليلة الماضية، كان معظم الاهتمام موجهًا نحو النماذج. نماذج أكبر، نماذج أذكى، نماذج أسرع. كل نقاش كان يبدو أنه يدور حول من لديه أفضل تقنية ومن يمكنه بناء الأنظمة الأكثر قدرة. ما نادرًا ما دخل في المحادثة هو أن هذه الأنظمة تعتمد على كمية هائلة من المدخلات الخارجية لتوجد في المقام الأول.
تعافي قوي بعد الانسحاب، المشترون يدافعون عن القيعان العالية والزخم يدفع العودة نحو القمة الأخيرة. قد يؤدي الاختراق فوق 248$ إلى إشعال المرحلة التوسعية التالية.
هدف الربح 1: 0.3200 هدف الربح 2: 0.3640 هدف الربح 3: 0.4200
وقف الخسارة: 0.2180
تم طباعة شمعة اختراق ضخمة مع توسع قوي في السعر والحجم. طالما أن المشترين يدافعون عن منطقة الاختراق، فإن الاستمرار نحو الأهداف الأعلى يبقى قيد اللعب. ترقب التصحيحات الصحية إلى منطقة الدخول قبل المرحلة التالية للأعلى.
هدف الربح 1: 0.3200 هدف الربح 2: 0.3640 هدف الربح 3: 0.4200
وقف الخسارة: 0.2180
شمعة اختراق ضخمة تم طباعتها للتو مع توسع قوي في السعر والحجم. طالما أن المشترين يدافعون عن منطقة الاختراق، فإن الاستمرار نحو الأهداف الأعلى يبقى في اللعب. تابع الانخفاضات الصحية نحو منطقة الدخول قبل المرحلة التالية للأعلى.
معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي و blockchain تُقدَّم بنفس السرد المألوف: نماذج أكبر، مزيد من التوسع، مزيد من الأتمتة. العرض غالبًا ما يكون صاخبًا، لكن السؤال الأصعب - من الذي أنشأ القيمة وراء الذكاء الاصطناعي في الواقع - نادرًا ما يحظى بالكثير من الاهتمام.
ما لفت انتباهي في OpenLedger هو أنه يركز على الفائدة بدلاً من مجرد الحساب. المشروع مبني حول فكرة أن المساهمين في البيانات، وبناة النماذج، ومشاركي الذكاء الاصطناعي يجب أن يكونوا قابلين للتتبع ومكافأتهم على الدور الذي يلعبونه في إنشاء أنظمة الذكاء الاصطناعي. إطار عمل إثبات الفائدة الخاص به يهدف إلى ربط المخرجات بالمدخلات التي جعلتها ممكنة.
بالنسبة لي، هنا يكمن المعنى الحقيقي. الذكاء الاصطناعي يصبح بسرعة بنية تحتية، لكن الكثير من النظام البيئي لا يزال يعمل كصندوق أسود. عندما لا يستطيع المساهمون التحقق من كيفية استخدام بياناتهم أو ما إذا كانوا يستحقون التعويض، يصبح من الصعب الحفاظ على الثقة. OpenLedger تحاول جعل تطوير الذكاء الاصطناعي أكثر مسؤولية من خلال إدخال الأصل، والتحقق، والمحاذاة الاقتصادية في العملية نفسها.
سواء كان هذا النموذج سيصل إلى اعتماد واسع النطاق يبقى سؤالًا مفتوحًا، لكن المشكلة التي يتناولها تبدو أساسية. OpenLedger تستحق الانتباه لأنها تركز على طبقة الملكية والمساءلة للذكاء الاصطناعي، وليس فقط على طبقة الذكاء.
OpenLedger: استكشاف من الذي يلتقط القيمة حقًا في اقتصاد الذكاء الاصطناعي
OpenLedger هو واحد من المشاريع القليلة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في عالم الكريبتو التي جعلتني أقضي وقتًا أطول في التفكير في المشكلة بدلاً من التوكن. هذا لا يحدث كثيرًا. معظم المشاريع في هذه الفئة تجذب الانتباه مباشرة نحو البنية التحتية، مقاييس الأداء، الشراكات، أو بعض النسخ من الادعاء بأن الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى البلوكشين. OpenLedger يبدو مختلفًا قليلًا لأن نقطة انطلاقه ليست التكنولوجيا حقًا. بل هي القيمة. المشروع مبني حول ملاحظة بسيطة تصبح مزعجة بشكل مدهش عندما تفكر في الأمر. أنظمة الذكاء الاصطناعي تولد قيمة هائلة، لكن الأشخاص الذين يساهمون في تلك القيمة غالبًا ما يكونون غير مرئيين. المبدعين في البيانات، خبراء المجال، المجتمعات، الباحثين، وحتى المستخدمين يساعدون بشكل جماعي في تشكيل الذكاء، ومع ذلك فإن المكافآت الاقتصادية عادةً ما تتركز في أماكن أخرى. يبدو أن OpenLedger يسأل عما إذا كان هذا الاختلال مستدامًا مع زيادة دور الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد.