Mirando cómo la IA se convierte lentamente en una parte inseparable de nuestras vidas. Está por todas partes, está en auge, ha subido, está evolucionando, moviéndose constantemente y transformándose en mejores versiones de sí misma. No puedo evitar notar que hay algo que falta, que no está del todo resuelto, de hecho, no es tan pequeño, es una parte muy importante de todo esto. Aún no hemos encontrado una forma de responder la pregunta que se impone naturalmente: con todos estos modelos y logros de IA, ¿quién está sosteniendo el valor?
Es una pregunta que es muy real y me ha estado molestando desde el principio. Imagina el proceso: un usuario aporta los datos básicos, un programador al otro lado de la pantalla lo perfecciona en código, un tercer usuario o corporación ama la idea y realmente la construye, y así es como se generan millones de dólares. Pero, ¿quién los recibe? ¿Podemos rastrear quién hizo qué con precisión? ¿Qué pasa si tres usuarios tenían una idea similar? ¿Cómo sabemos cuál fue perfeccionada? ¿Ves mi punto? Es un verdadero lío de acciones entrelazadas que por ahora aún no podemos rastrear con precisión.
Y aquí es exactamente donde @OpenLedger entra en la imagen.
Este es uno de los problemas centrales que quieren resolver. Lo que OpenLedger está construyendo está lejos de ser "solo otra blockchain de IA". La parte que los separa es la Capa de Atribución, y más específicamente su protocolo de Prueba de Atribución. La situación de la procedencia de datos en este momento está en un total desorden. Escuchamos todos los días sobre alguna empresa que fue demandada o acusada de entrenar modelos con datos no verificados o de usar el modelo de otra persona, y lo peor es que no hay forma de probar quién tiene la razón y quién no. La propiedad de una idea es muy difícil de rastrear.
Por eso #OpenLedger creó el sistema de Prueba de Contribución. Construyeron un libro mayor descentralizado que no solo registra transacciones como cualquier libro mayor, sino que realmente calcula el valor de tus datos, tu ajuste fino, tu retroalimentación, y te recompensa automáticamente a través del token $OPEN cada vez que se utiliza tu contribución. También construyeron Datanets: redes de datos de propiedad comunitaria con procedencia verificada, y ModelFactory, un panel sin código donde cualquiera puede afinar y probar modelos de IA. Además, OctoClaw acaba de lanzarse: su agente de IA que automatiza y ejecuta flujos de trabajo complejos en la cadena en tiempo real, conectando investigación, ejecución y automatización en un solo lugar.
Lo que aún no está completamente resuelto es: ¿qué pasa si esta solución añade demasiado peso? ¿Qué pasa si aumenta las tarifas de gas o ralentiza el proceso? Entonces te haría la vida más difícil en lugar de más fácil y la idea estaría muerta antes de empezar. Así que el desafío ahora es que OpenLedger haga el rastreo efectivo, automático, barato e incluso invisible para el usuario: así es como se convertirían en el motor DeFAI de la economía de IA del mañana.
Si no cumplen, será solo otra hermosa teoría...
