Lo spazio AI e crypto è pieno di progetti che inseguono le tendenze. Molti di questi progetti stanno semplicemente tokenizzando una tendenza, facendo grandi affermazioni e chiamandosi infrastruttura. Tuttavia, se guardi più a fondo, scoprirai che la maggior parte di questi progetti sta semplicemente ripackaggiando le stesse idee sotto un marchio diverso.
Fabric Foundation è un progetto che sembra seguire un percorso diverso. Non si stanno concentrando sulla parte facile della narrativa AI, che sono le macchine intelligenti. Si stanno invece concentrando su come le macchine possono funzionare in un sistema che richiede fiducia, verifica e responsabilità.
Il problema che la maggior parte dei progetti ignora:
Parlare di macchine intelligenti è un argomento entusiasmante. Ma non appena le macchine iniziano a svolgere un lavoro reale, sorgono una serie di domande difficili.
Chi verifica che una macchina abbia completato un compito correttamente?
Chi viene pagato per il lavoro?
Cosa succede quando qualcosa fallisce o produce risultati negativi?
E chi è responsabile quando le cose vanno male?
Questi non sono problemi glamour, ma sono fondamentali per far funzionare le macchine autonome nel mondo reale. Fabric sembra capire che il vero problema non è rendere le macchine più intelligenti, ma è rendere le macchine che possono tracciare e verificare il loro comportamento.
Creare regole per le economie delle macchine:
Quello che abbiamo realmente non è una storia ben confezionata sull'AI, ma più un tentativo di definire regole attorno all'attività delle macchine.
L'attenzione è su aspetti che molti altri progetti sembrano trascurare:
Identità della macchina
Verifica dei compiti
Risoluzione delle controversie
Incentivi economici
Responsabilità
Questi mattoni fondamentali potrebbero non sembrare così entusiasmanti come una svolta dell'AI, ma sono essenziali per un sistema che deve funzionare al di fuori di un ambiente di laboratorio.
Il ruolo del token ROBO:
Il ruolo del #ROBO token all'interno di questo processo è anche descritto. Il token è destinato ad avere un ruolo specifico da svolgere, in contrapposizione ad essere usato puramente come token speculativo.
I partecipanti all'interno della rete potrebbero dover investire capitale, convalidare i risultati delle macchine e agire onestamente perché ci sono implicazioni finanziarie se si sbagliano o si è disonesti. Questo è come dovrebbero andare le cose, in teoria.
Sembra indicare che il token è stato creato per avere uno scopo all'interno della rete, piuttosto che essere aggiunto per rendere le cose più interessanti.
Una grande idea che ha ancora bisogno di prove:
Ma la storia delle criptovalute è piena di progetti che sembravano fantastici sulla carta ma hanno faticato quando l'uso nel mondo reale si è materializzato. È possibile costruire sistemi che sembrano belli sulla carta, solo per vederli crollare quando la complessità del mondo reale si presenta.
Con Fabric, le vere domande devono ancora venire:
La verifica rimarrà accessibile?
Gli incentivi rimarranno allineati?
Il sistema funzionerà bene con l'attività delle macchine nel mondo reale disordinato?
Queste sono le aree in cui molte grandi idee sono fallite.
La fiducia potrebbe essere la vera sfida:
Un'altra realizzazione chiave dietro Fabric è che un'economia delle macchine non è solo un problema di intelligenza ma anche un problema di fiducia.
Non solo le macchine devono agire, ma le loro azioni devono anche essere registrate, misurate e talvolta penalizzate. Non farlo rende impossibile fidarsi delle macchine.
Fabric sembra costruire la propria infrastruttura tenendo questo a mente piuttosto che fidarsi che la fiducia emergerà in qualche modo.
Presto, ma vale la pena osservare:
È ancora molto presto per @Fabric Foundation , un concetto che, sebbene promettente, deve ancora dimostrare successo in condizioni del mondo reale.
Quello che si può dire al momento è che il progetto sembra essere focalizzato sull'infrastruttura delle economie delle macchine, non sullo spettacolo.
Come nota storica, sono spesso le organizzazioni disposte a fare il duro lavoro, gli aspetti meno glamour di un dato problema, a creare alla fine le soluzioni durature.
Se Fabric avrà successo nel costruire un sistema dove l'attività delle macchine può essere verificata, contestata, risolta e di cui ci si può fidare, ha il potenziale per svolgere un grande ruolo nel futuro dei sistemi autonomi.
Se non è così, sarà stato solo un altro concetto ambizioso che alla fine non è riuscito a superare la prova della realtà.
Lo spazio tra il concetto e la realtà è dove si svolge realmente l'azione in questo momento.
