El elemento frustrante de contribuir a un sistema de IA es que no siempre haces el trabajo.” Más tarde observa que el sistema trata el ruido fuerte y la entrada útil como el mismo tipo de entrada.
Ese es el detalle de OpenLedger x Perceptron con el que sigo reflexionando. La superficie trata sobre la reputación del contribuyente, pero el elemento útil no es la palabra reputación. Es la premisa de que la reputación debería basarse en la entrada real, prueba de esfuerzo y transparencia sobre el impacto de esa entrada en el resultado.
Lo pienso desde la perspectiva del contribuyente. Devuelvo algo beneficioso, quizás datos, información, comentarios o una corrección. La primera pantalla podría simplemente decir que participé. Pero la participación es una palabra sucia. Lo que querría saber más tarde es: ¿el sistema todavía considera que mi entrada importa incluso después de que la salida de IA, decisión o calificación ya ha avanzado?
Ahí es donde esto se vuelve más agudo que la puntuación comunitaria usual. Un contribuyente activo puede sonar ruidoso. Un contribuyente útil puede ser callado. Si juzgas a ambos por la actividad superficial, el hombre equivocado recibe el crédito y el excelente trabajo se queda en segundo plano.
OpenLedger es significativo porque es primero en atribución, buscando hacer que la inteligencia sea trazable. Perceptron incorpora el lado de la reputación donde la contribución verificada podría ser algo que se mantenga en el tiempo. Evaluaría todo esto en un punto de presión básico: Cuando se crea valor más tarde, ¿aumenta la reputación del contribuyente porque su participación realmente ayudó a dar forma a algo, o porque el sistema simplemente notó que estaban presentes?
La huella más ruidosa no debería ser recompensada en una capa de reputación.” Debería dificultar la eliminación de trabajo útil.
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger $CITY $EPIC
Ese es el detalle de OpenLedger x Perceptron con el que sigo reflexionando. La superficie trata sobre la reputación del contribuyente, pero el elemento útil no es la palabra reputación. Es la premisa de que la reputación debería basarse en la entrada real, prueba de esfuerzo y transparencia sobre el impacto de esa entrada en el resultado.
Lo pienso desde la perspectiva del contribuyente. Devuelvo algo beneficioso, quizás datos, información, comentarios o una corrección. La primera pantalla podría simplemente decir que participé. Pero la participación es una palabra sucia. Lo que querría saber más tarde es: ¿el sistema todavía considera que mi entrada importa incluso después de que la salida de IA, decisión o calificación ya ha avanzado?
Ahí es donde esto se vuelve más agudo que la puntuación comunitaria usual. Un contribuyente activo puede sonar ruidoso. Un contribuyente útil puede ser callado. Si juzgas a ambos por la actividad superficial, el hombre equivocado recibe el crédito y el excelente trabajo se queda en segundo plano.
OpenLedger es significativo porque es primero en atribución, buscando hacer que la inteligencia sea trazable. Perceptron incorpora el lado de la reputación donde la contribución verificada podría ser algo que se mantenga en el tiempo. Evaluaría todo esto en un punto de presión básico: Cuando se crea valor más tarde, ¿aumenta la reputación del contribuyente porque su participación realmente ayudó a dar forma a algo, o porque el sistema simplemente notó que estaban presentes?
La huella más ruidosa no debería ser recompensada en una capa de reputación.” Debería dificultar la eliminación de trabajo útil.
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