Jujur saja, kecerdasan umum itu berguna, tapi pengetahuan lokal adalah tempat di mana banyak nilai sebenarnya tersembunyi.

Kedengarannya agak biasa, tapi itu penting.

Model yang besar bisa menjawab banyak hal. Ia bisa menjelaskan, merangkum, menulis, menerjemahkan, coding, dan menganalisis berbagai topik. Itu mengesankan. Tapi saat pekerjaan menjadi spesifik, model sering kali membutuhkan sesuatu yang lain.

Ia butuh konteks.

Bukan sekadar konteks apa pun.
Konteks yang tepat.

Proses internal sebuah perusahaan.
Alur pasien sebuah rumah sakit.
Aturan risiko seorang trader.
Tiket masa lalu dari tim dukungan.
Keterlambatan kecil dari jaringan logistik.
Pola dokumen dari tim hukum.
Kebiasaan kode dari tim pengembang.

Ini tidak selalu hal-hal yang bisa diajarkan dengan baik oleh internet terbuka.

Mereka lokal.
Spesifik.
Berantakan.
Seringkali pribadi.

Dan di situlah AI mulai menjadi lebih menarik.

Karena masa depan mungkin tidak hanya tentang siapa yang memiliki model terbesar. Ini juga mungkin tentang siapa yang dapat menghubungkan model berguna dengan pengetahuan lokal yang paling relevan tanpa kehilangan kendali atasnya.

@OpenLedger cocok dengan pemikiran itu.

Bukan sebagai janji keras tentang AI dan blockchain. Lebih sebagai sistem yang mencoba memberi aset AI lokal cara untuk ada di pasar yang lebih luas.

Data, model, dan agen tidak semuanya sama. Tapi mereka memiliki satu kesamaan: mereka menjadi lebih berharga ketika terhubung dengan kasus penggunaan yang tepat.

Dataset dari satu bisnis mungkin terlihat membosankan dari luar.
Model kecil yang dilatih untuk satu tugas sempit mungkin tidak terlihat penting.
Agen yang dibangun untuk satu alur kerja mungkin tidak terasa seperti produk besar.$PORTAL

Tapi di dalam lingkungan yang tepat, hal-hal ini bisa sangat berarti.

Kamu biasanya bisa tahu ini setelah melihat AI dalam pekerjaan nyata. Jawaban umum seringkali hanya awal. Jawaban yang berguna muncul setelah sistem memahami setting-nya. Istilah yang digunakan orang. Jalan pintas yang mereka ambil. Risiko yang mereka hindari. Pola yang berulang dengan tenang seiring waktu.

Jenis pengetahuan itu sulit untuk dikemas.

Dan bahkan lebih sulit untuk dimonetisasi.

Jika sebuah perusahaan memiliki data lokal yang berguna, mungkin mereka tidak ingin menjualnya. Jika seorang pengembang memiliki model yang disesuaikan untuk satu industri, mereka mungkin tidak ingin itu diserap ke dalam platform yang lebih besar. Jika seorang agen bekerja dengan baik dalam alur kerja tertentu, nilainya mungkin tidak jelas sampai seseorang benar-benar menggunakannya.

Jadi pasar terjebak.

Pengetahuan yang berguna tetap pribadi.
Model yang berguna tetap terisolasi.
Agen yang berguna tetap kecil.

#OpenLedger sepertinya mencoba menciptakan jalan tengah untuk itu.

Sebuah cara agar aset AI dapat digunakan tanpa menjadi sepenuhnya terputus dari sumbernya. Sebuah cara agar pengetahuan lokal dapat bergerak di bawah aturan. Sebuah cara agar nilai kembali jika pengetahuan itu membantu seseorang membangun sesuatu yang berguna.

Itu adalah ide yang halus.

Ini tidak sama dengan membuat semuanya terbuka. Beberapa pengetahuan tidak boleh terbuka. Beberapa data membutuhkan batasan. Beberapa agen hanya boleh beroperasi di bawah kondisi tertentu.

Tapi pengetahuan tertutup juga memiliki masalah. Jika tidak pernah terhubung dengan apa pun, nilainya tetap terperangkap.

Jadi mungkin pertanyaan sebenarnya bukan terbuka versus tertutup.

Ini adalah kegunaan yang terkontrol.

Bisakah sebuah aset tetap terlindungi dan masih berpartisipasi?
Bisakah sebuah model menjadi spesialis dan masih menemukan permintaan?
Bisakah seorang agen menjadi sempit dan masih mendapatkan keuntungan dari pekerjaan nyata?
Bisakah pengetahuan lokal menjadi bagian dari AI tanpa ditelan sepenuhnya?

Di situlah blockchain dapat berperan, jika digunakan dengan hati-hati.

Buku besar dapat membantu melacak akses, penggunaan, dan imbalan. Itu dapat memberi aset AI beberapa kontinuitas. Itu dapat membuat hubungan antara kontributor dan pengguna kurang bergantung pada kepercayaan pribadi. Tentu saja tidak sempurna. Tapi mungkin cukup untuk membuat jenis berbagi baru menjadi mungkin.$PLAY

Dan ini penting karena AI semakin menjadi lebih kontekstual.

Model yang luas hanyalah satu lapisan. Di sekelilingnya, akan ada dataset kecil, memori pribadi, model spesialis, alur kerja, dan agen yang memahami satu domain lebih baik daripada sistem umum.

Itu tidak membuat mereka lebih besar.

Itu membuat mereka berguna.

Ada perbedaan.

Agen kecil yang menangani satu proses bisnis dengan baik mungkin menciptakan lebih banyak nilai nyata daripada alat umum yang melakukan banyak hal dengan setengah hati. Dataset dari bidang niche mungkin lebih berarti daripada dataset publik raksasa ketika tugasnya sempit. Model yang dilatih untuk satu alur kerja mungkin menjadi berharga karena mengurangi kesalahan di satu tempat itu.#StrategyHintsNewBTCBuy

Setelah beberapa saat, menjadi jelas bahwa nilai AI tidak hanya akan datang dari skala.

Ini akan datang dari kesesuaian.

Fokus OpenLedger pada data, model, dan agen tampaknya berada di sekitar pergeseran itu. Ini memberikan kerangka untuk potongan-potongan yang membuat AI cocok dengan lingkungan tertentu. Potongan-potongan itu membutuhkan kepemilikan, aturan akses, dan beberapa jalur untuk monetisasi.

Tanpa itu, pengetahuan lokal tetap terkurung, atau diserap oleh platform yang lebih besar tanpa banyak visibilitas.

Kedua hasil tersebut tidak terasa lengkap.

Jalan yang lebih seimbang lebih sulit. Itu berarti membiarkan aset AI yang berguna bergerak, tetapi dengan memori. Dengan aturan. Dengan beberapa cara bagi kontributor untuk tetap terhubung dengan nilai yang mereka bantu ciptakan.

OpenLedger berusaha untuk bekerja di suatu tempat di ruang itu.

Bukan di sekitar versi AI yang paling keras.

Di sekitar yang lebih tenang.

Yang di mana sepotong pengetahuan kecil, di tempat yang tepat, bisa lebih berarti daripada model yang sangat besar mencoba mengetahui segalanya.

@OpenLedger #OpenLedger $OPEN