Dulu saya pikir sebagian besar masalah infrastruktur AI sebagian besar bersifat teknis.
Model yang lebih baik. Inferensi lebih cepat. Komputasi yang lebih efisien. Asumsinya adalah bahwa begitu kecerdasan meningkat cukup, sistem di sekitarnya akan secara alami mengatur diri di sekelilingnya.
Akhir-akhir ini, saya tidak begitu yakin.
Semakin saya mengamati bagaimana ekosistem AI sebenarnya berkembang, semakin jelas bahwa gesekan lebih bersifat perilaku daripada komputasional. Model tidak menjadi berguna hanya karena mereka ada. Mereka menjadi berguna ketika cukup banyak orang terus berpartisipasi di sekitarnya — menyempurnakan keluaran, berkontribusi data, menyesuaikan agen, memvalidasi hasil, dan kembali cukup sering agar kebiasaan terbentuk.
Itu mengubah cara saya melihat infrastruktur.
Membaca tentang @OpenLedger OpenLedger, yang mencolok bagi saya bukan hanya ide menjalankan sistem AI onchain. Itu adalah upaya untuk membentuk partisipasi itu sendiri sebagai lapisan permanen alih-alih aktivitas sementara yang terjadi di latar belakang.
Dari pelatihan model hingga penyebaran agen, setiap interaksi menjadi dapat dipertanggungjawabkan, persisten, dan terlihat secara ekonomi.
Pada awalnya, itu terdengar seperti fitur transparansi.
Tapi saya pikir itu diam-diam mengubah insentif.
Ketika orang tahu sejarah kontribusi tetap terhubung dengan sistem, mereka berperilaku berbeda. Kualitas data meningkat perlahan. Kontributor berpikir jangka panjang. Agen berkembang melalui interaksi yang berulang alih-alih siklus penyebaran yang terisolasi. Keputusan kecil mulai terakumulasi karena sistem mengingatnya.
Sebagian besar jaringan saat ini mengoptimalkan untuk keluaran.
#OpenLedger sepertinya lebih fokus pada menjaga proses.
Dan proses biasanya adalah tempat perilaku manusia bersembunyi.
Ketegangan yang menarik adalah apakah pasar benar-benar memberi imbalan pada jenis struktur itu cukup awal agar itu berpengaruh. Sebagian besar perhatian masih berfokus pada kinerja yang terlihat — agen yang lebih cepat, model yang lebih besar, utilitas langsung. Infrastruktur partisipasi lebih sulit untuk diperhatikan karena efeknya muncul secara bertahap melalui pengulangan.
Tapi saya terus memperhatikan bahwa sistem AI menjadi rapuh ketika partisipasi diperlakukan sebagai sesuatu yang bisa dibuang.
Kontributor pergi ketika atribusi menghilang. Kualitas data merosot ketika insentif meratakan nuansa. Agen menjadi kurang dapat diandalkan ketika umpan balik melemah seiring waktu. Tidak ada yang ini pecah secara instan. Degradasi biasanya halus.
Itu mungkin mengapa partisipasi onchain lebih penting daripada yang awalnya terlihat.
Bukan karena segala sesuatu perlu terdesentralisasi, tetapi karena sistem berperilaku berbeda ketika memori, atribusi, dan insentif ada dalam lingkungan yang sama alih-alih terfragmentasi di berbagai lapisan.
Saya masih tidak yakin apakah pengguna peduli tentang perbedaan itu secara sadar.
Kebanyakan orang mungkin hanya ingin sistem yang terasa berguna, responsif, dan cukup dapat dipercaya untuk kembali lagi besok.$OPEN
Tapi di bawah kebiasaan tersebut, infrastruktur diam-diam membentuk perilaku.
Dan perilaku, lebih dari arsitektur, mungkin akan menentukan jaringan AI mana yang sebenarnya bertahan.
