Saya pikir salah satu pertanyaan terbesar di AI bukan hanya 'siapa yang membangun model?' tetapi 'data siapa yang membantu model menjadi berguna?'
Pertanyaan itu tetap terbayang di pikiran saya saat saya melihat @OpenLedger .
Banyak model AI tidak menjadi berguna dengan sihir. Mereka butuh data. Mereka butuh contoh. Mereka butuh sinyal dari orang nyata, komunitas nyata, dan kasus penggunaan nyata. Tapi bagian anehnya adalah bahwa kontributor data sering kali didorong ke latar belakang begitu model mulai menciptakan nilai.
Saya rasa itu adalah celah serius.
Openledger mencoba mengatasi celah ini dengan sistem AI-blockchain yang dibangun di sekitar dataset yang dimiliki oleh komunitas yang disebut datanets. Saya melihat datanets sebagai kumpulan data terfokus di mana orang dapat memberikan informasi berguna untuk model AI yang spesialis. Ini penting karena data umum tidak selalu cukup. Beberapa kasus penggunaan AI membutuhkan data yang lebih bersih, lebih dalam, dan lebih spesifik.
Di situlah bukti atribusi menjadi penting.
Bagi saya, bukti atribusi terasa seperti sistem tanda terima untuk data AI. Ini dirancang untuk menghubungkan kontribusi data dengan output model AI. Dalam kata-kata sederhana, jika seseorang menambahkan data berguna dan data tersebut membantu model tampil lebih baik, sistem ini bertujuan untuk membuat kontribusi itu dapat dilacak.
Saya suka ide ini karena mengubah cara kita berpikir tentang nilai AI.
Hari ini, banyak orang berbicara tentang model, token, dan aplikasi. Tapi lebih sedikit orang yang berbicara tentang lapisan data di belakangnya. Saya pikir pendekatan #OpenLedger menarik karena menempatkan kontributor lebih dekat ke rantai nilai. Ini tidak memperlakukan data sebagai sumber daya yang tersembunyi. Ini memperlakukan data sebagai sesuatu yang bisa diverifikasi, dilacak, dan dihargai.
Ini juga bisa meningkatkan kualitas data. Jika kontributor tahu bahwa karya mereka bisa diakui, mereka punya lebih banyak alasan untuk memberikan data yang berguna alih-alih informasi acak.
Tapi, saya tidak akan menyebut ini masalah yang mudah. Melacak pengaruh data nyata dalam AI itu sulit. Ideanya terdengar kuat, tetapi ujian sebenarnya adalah apakah Openledger dapat membuat atribusi akurat dalam skala besar.
Bagi saya, poin kuncinya sederhana. Masa depan AI tidak hanya harus memberikan imbalan kepada pemilik model. Ini juga harus mengenali orang-orang di balik data.