Saya sudah cukup lama berkecimpung di dunia crypto untuk tahu bahwa setiap kali sebuah proyek bilang akan memperbaiki insentif, saya seharusnya menurunkan ekspektasi saya.
Sebagian besar waktu, insentif hanya diperbaiki untuk pendiri, VC, dan orang dalam awal. Semua orang lainnya hanya mendapatkan token, peran di Discord, dan pelajaran.
Itu sebagian alasan mengapa OpenLedger menarik perhatian saya.
Bukan karena saya yakin itu akan berhasil.
Karena saya tidak yakin.
Tapi mungkin ini pertanyaan yang tepat.
Saya ingat melihat ledakan NFT di tahun 2021 ketika semua orang tiba-tiba terobsesi dengan kepemilikan kreator. Seniman seharusnya akhirnya dibayar dengan adil. Beberapa memang mendapatkan, banyak yang tidak. Platform masih menangkap sebagian besar nilai.
Kemudian beberapa tahun kemudian AI meledak dan entah bagaimana kita berakhir dalam situasi serupa lagi.
Kali ini bukan seniman.
Itu adalah kontributor data.
Jutaan orang menciptakan informasi, percakapan, label, pengetahuan, umpan balik, dan keahlian domain yang akhirnya memberi makan sistem AI. Model-model tersebut menjadi bernilai miliaran. Orang-orang yang secara tidak langsung membantu melatihnya mendapatkan hampir tidak ada apa-apa.
Itulah bagian dari ekonomi AI yang terasa rusak bagi saya.
OpenLedger berusaha membangun di sekitar masalah itu.
Penawaran, seperti yang saya pahami, sederhana - membuat kontribusi data dapat dilacak, dapat diverifikasi, dan terhubung ke imbalan ekonomi. Jika dataset membantu menciptakan nilai di dalam aplikasi AI, kontributor harus dapat berpartisipasi dalam nilai itu alih-alih menghilang ke latar belakang.
Terasa jelas.
Di situlah biasanya semua menjadi rumit.
Saya telah melihat bagian dari ide ini sebelumnya. Ocean Protocol menghabiskan bertahun-tahun menjelajahi pasar data dan kepemilikan data. Filecoin berhasil membuktikan bahwa infrastruktur terdesentralisasi dapat menyelesaikan masalah nyata ketika insentif selaras dengan benar.
Tapi OpenLedger terasa berbeda karena tidak fokus pada penyimpanan atau perdagangan data. Ini fokus pada menghubungkan kontribusi data langsung ke keluaran AI dan nilai yang dihasilkan oleh keluaran tersebut.
Setidaknya itulah tujuannya.
Dan jujur, tujuan itu masuk akal.
Satu hal yang ditemukan crypto bertahun-tahun yang lalu adalah bahwa orang berkontribusi lebih banyak ketika ada kepemilikan. AI tampaknya sedang mempelajari pelajaran itu dengan cara yang sulit.
Tetap saja, saya terus-menerus berpikir apakah blockchain benar-benar alat yang tepat di sini.
Di satu sisi, jika Anda mencoba membuat catatan yang transparan, mengoordinasikan orang asing, dan mendistribusikan imbalan tanpa mengandalkan perusahaan pusat, blockchain terasa seperti cocok alami.
Di sisi lain, apakah kita benar-benar perlu melibatkan blockchain setiap kali data berpindah tangan?
Itulah bagian yang belum sepenuhnya saya selesaikan di kepala saya.
Karena masalah yang sulit bukanlah merekam kontribusi.
Masalah yang sulit adalah membuktikan persis berapa banyak nilai yang diciptakan oleh sepotong data tertentu.
Itu tantangan yang jauh lebih rumit.
Saya ingat mendengar janji serupa selama siklus crypto sebelumnya. Sosial terdesentralisasi. Penyimpanan terdesentralisasi. Segala sesuatu terdesentralisasi. Beberapa berhasil. Banyak yang tidak.
Eksekusi adalah di mana ide-ide ambisius diuji.
Dan OpenLedger masih harus membuktikan bahwa ia dapat mengeksekusi.
Tapi firasat saya?
Positif dengan hati-hati.
Bukan karena saya pikir setiap perusahaan AI tiba-tiba akan mulai berbagi pendapatan dengan kontributor.
Mereka tidak akan.
Tapi karena data menjadi terlalu berharga untuk tetap tidak terlihat selamanya. Pada akhirnya, seseorang akan membangun sistem yang menghargai orang-orang yang membantu menciptakan nilai AI alih-alih memperlakukan mereka seperti bahan mentah gratis.
Mungkin OpenLedger menjadi sistem itu.
Mungkin ini menjadi eksperimen ambisius lainnya yang mengajarkan industri apa yang tidak berhasil.
Saya benar-benar tidak tahu.
Apa yang saya tahu adalah bahwa AI terus menjadi lebih kaya dari data yang dihasilkan manusia, dan orang-orang yang menyediakan data itu terus tertinggal.
Jika OpenLedger dapat mengubah persamaan itu, bahkan sedikit, itu penting.
Pertanyaannya adalah apakah kontributor benar-benar akan mendapatkan nilai yang berarti atau apakah kita akan belajar, sekali lagi, betapa sulitnya itu dalam praktik.
