Sigo notando cómo la gente trata los papers de investigación en IA en estos días. Reciben mucha atención por un tiempo.
Estos papers son tendencia en X. Cuentas grandes hablan de ellos y los fundadores los mencionan en entrevistas.
Después de un tiempo, la gente pierde interés. El valor se va a otro lado.
Por lo general, el paper solo beneficia a las empresas que ya tienen mucho poder.
Los investigadores reciben algo de reconocimiento. Quizás algo de dinero para hacer su trabajo.
Quizás incluso consigan un trabajo en una empresa.
La gente que realmente gana dinero con la investigación a menudo no son los que hicieron el trabajo.
Son otras.
Pasé un tiempo mirando OpenLedger.
Empecé a ver este problema claramente.
Lo que encontré interesante no fue la tecnología.
Era la idea de que la investigación puede ser parte de un sistema que genera dinero
no es algo que publicas y luego olvidas.
Esto cambia mi forma de pensar sobre el desarrollo de la IA.
Normalmente, un artículo de investigación es como una señal.
Lo publicas para mostrar lo que puedes hacer.
Luego, otras personas deciden si vale algo.
El propio artículo generalmente no genera ingresos.
OpenLedger es diferente.
No creo que cada artículo de repente genere ganancias.
Así no funciona.
La mayoría de las investigaciones no generan ganancias.
Algunas ideas son buenas para aprender.
No son prácticos.
Algunos sistemas son noticia después de meses.
Openledger trata la investigación como si estuviera viva.
Está conectado a las personas que lo usan y a las personas que contribuyen a ello.
Eso es diferente de lo que estoy acostumbrado.
Recuerdo haber leído artículos de personas que no eran parte de una empresa.
Estos artículos se utilizaron para crear sistemas que generaron mucho dinero.
Las personas que escribieron los artículos no recibieron nada del dinero.
Las personas que poseían los sistemas se quedaron con toda la pasta.
La gente habla sobre innovación
La verdad es que quienes hacen el dinero son a menudo los que poseen los sistemas.
Creo que OpenLedger es interesante porque intenta hacer una conexión
entre las personas que hacen la investigación y quienes sacan ganancias de ella.
Hay problemas con esta idea.
Cuando la investigación está conectada al dinero
la gente comienza a pensar en dinero. Lo que es interesante.
Algunos investigadores pueden trabajar solo en cosas que generen dinero
no en cosas que son difíciles de hacer.
Esto puede ser un problema.
También está el problema de averiguar quién hizo qué.
Los sistemas modernos de IA están hechos de partes.
Es difícil saber quién contribuyó con qué.
No creo que haya una solución a este problema.
No creo que podamos ignorarlo más.
Ahora la industria de la IA depende de personas que trabajan gratis.
Los investigadores publican su trabajo
La gente lo prueba gratis.
Los desarrolladores contribuyen a los sistemas
Las personas que proporcionan datos no reciben ningún crédito.
Luego, las personas que poseen los sistemas se quedan con toda la ganancia.
Cuanto más aprendo sobre sistemas de IA descentralizados,
cuanto más me doy cuenta de que el problema no es ser abierto.
Se trata de asegurarse de que las personas que contribuyen al sistema reciban crédito.
Por eso OpenLedger es importante para mí.
También cambia mi forma de pensar sobre los artículos de investigación.
Un artículo no es algo que publicas para mostrar lo que puedes hacer.
Puede ser el inicio de algo que genera ingresos.
Esto significa que los investigadores tienen que ser más cuidadosos.
Si la investigación va a generar dinero
entonces tiene que ser transparente.
Tenemos que saber quién hizo qué y cómo se está generando el dinero.
Tenemos que asegurarnos de que el sistema sea justo.
Se necesita tiempo para construir confianza en un sistema así.
La gente tiene que creer que el sistema es justo
y que las personas que contribuyen a ello recibirán reconocimiento.
En el mundo de la IA, la gente siempre tiene prisa por cerrar operaciones.
Los sistemas que perduran son aquellos que son justos y honestos.
