Ce qui est intéressant à propos de #OpenLedger , ce n'est pas que les Datanets peuvent devenir précieux.
Bien sûr qu'ils le peuvent.
Si les contributeurs possèdent les données, si l'attribution est visible, si les modèles peuvent être entraînés via ModelFactory, et si la valeur finit par revenir grâce au Proof of Attribution, alors certains Datanets deviendront naturellement plus attractifs que d'autres.
Cette partie n'est pas surprenante.
Ce qui attire mon attention, c'est ce qui se passe après que les builders aient compris quels Datanets créent constamment le chemin le plus fluide entre l'entraînement et les revenus.
Parce qu'une fois que cela arrive, la conversation change discrètement.
Un Datanet cesse d'être jugé uniquement par ce qu'il sait.
Cela commence à être jugé par ce qu'il produit.
Un constructeur entrant dans OpenLedger ne cherche pas nécessairement le jeu de données le plus philosophiquement important. Ils recherchent généralement quelque chose de pratique. Quelque chose qui s'entraîne de manière fiable, se comporte de manière prévisible, récupère un contexte utile et peut supporter la demande d'inférence du monde réel.
Objectif raisonnable.
Mais le résultat est que certains Datanets commencent à accumuler des préférences.
Pas parce qu'ils sont la source la plus profonde de connaissances.
Parce qu'ils sont la source de résultats la plus facile.
Le schéma est facile à imaginer.
Deux Datanets contiennent des informations utiles.
Un est large, désordonné, plein de cas limites et de contributions difficiles à vérifier. Il capture la complexité, mais la complexité crée des frictions.
L'autre est structuré, propre, facile à valider, facile à entraîner et facile à attribuer plus tard.
Lequel attire plus de constructeurs ?
La réponse semble évidente.
La plupart des constructeurs ne choisiront pas délibérément la complexité si un chemin plus clair existe.
Pas parce qu'ils ont tort.
Parce qu'ils optimisent.
Et l'optimisation a une habitude de remodeler les systèmes.
Au fil du temps, les Datanets les plus efficaces opérationnellement commencent à recevoir plus d'activité d'entraînement, plus de déploiements, plus de trafic d'inférence, et finalement plus d'attention économique.
L'effet s'accumule.
Les constructeurs voient des modèles réussis émerger d'une catégorie particulière de Datanets et y reviennent naturellement. Les contributeurs remarquent où la demande se concentre et commencent à emballer les futures données de manière à ressembler à ces sources réussies.
Le réseau commence à s'adapter autour de la visibilité et de la demande.
Rien n'est techniquement cassé.
En fait, tout peut fonctionner exactement comme prévu.
C'est ce qui rend le changement difficile à remarquer.
OpenLedger résout l'attribution.
Cela crée de la responsabilité.
Cela crée la propriété.
Mais la propriété seule ne détermine pas ce que les gens choisissent de construire.
Les gens suivent toujours les incitations.
Si une certaine classe de Datanets mène systématiquement à des performances de modèles plus propres, des pistes d'attribution plus claires, une demande d'inférence plus forte et une distribution de récompenses plus prévisible, les constructeurs s'y dirigeront.
Finalement, le Datanet commence à ressembler moins à un réseau de connaissances et plus à une infrastructure productive.
Quelque chose auquel vous voulez être exposé.
Quelque chose auquel vous voulez que vos modèles soient connectés.
Quelque chose qui se trouve sous l'activité future et la création de valeur future.
Cette distinction est importante.
Parce que la connaissance et les actifs productifs ne sont pas toujours perçus de la même manière.
La connaissance est censée être explorée.
Les actifs sont optimisés.
Une fois que les constructeurs commencent à classer les Datanets en fonction des résultats attendus plutôt qu'en fonction de la richesse informationnelle, le caractère du système commence à changer discrètement.
Personne ne l'annonce.
Aucun vote de gouvernance ne le déclare.
Aucun tableau de bord ne clignote d'avertissement.
Les préférences s'accumulent simplement.
Les Datanets les plus économiquement lisibles attirent plus d'attention.
Le plus d'attention attire plus de modèles.
Plus de modèles attirent plus d'inférence.
Plus d'inférence attire plus de récompenses.
Et soudain, une boucle de rétroaction existe.
À ce moment-là, la question n'est pas de savoir si les contributeurs peuvent être payés.
OpenLedger fait déjà avancer cette discussion.
La question plus difficile est quel type de connaissance continue d'attirer la demande des constructeurs une fois que les incitations deviennent visibles.
Parce qu'au moment où les Datanets deviennent quelque chose autour duquel les constructeurs sont en concurrence active, ils ne sont plus évalués uniquement comme des dépôts de connaissances.
Ils sont évalués comme des moteurs de valeur future.
Et c'est là que les choses deviennent intéressantes.
@OpenLedger can rendre les données possédables.
Cela peut rendre l'attribution transparente.
Cela peut rendre la contribution mesurable.
Ce qu'il ne peut pas entièrement prévenir, c'est la tendance des constructeurs à traiter les Datanets les plus réussis de la même manière que les marchés traitent chaque ressource productive :
Pas seulement comme quelque chose d'utile.
Mais en tant que quelque chose de digne d'accumuler.
