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La prossima domanda seria nell'IA potrebbe non essere chi co

Monaliza Cutie · 2026-05-28T17:18:22.000Z

La prossima domanda seria nell'IA potrebbe non essere chi costruisce il modello più grande. Potrebbe essere chi riesce a dimostrare cosa ha reso utile il modello. È qui che OpenLedger mi sembra interessante. Si concentra sulla parte dell'IA che di solito rimane in silenzio. Il layer dei dati. Attraverso DataNets, OpenLedger dà un ruolo più organizzato ai dati di dominio invece di lasciarli sedere come materiale di sfondo invisibile. Attraverso il Proof of Attribution, punta a collegare i contributi con i risultati del modello in modo che l'influenza possa essere tracciata e ricompensata. Questo è importante perché l'IA specializzata ha bisogno di segnali più puliti. Un modello costruito per un compito reale è forte solo quanto i dati che lo supportano. Se quei dati non hanno una provenienza, la fiducia diventa labile. Se quei dati hanno un record visibile, allora costruttori, contributori e utenti possono comprendere il valore in modo più chiaro. Mi piace questo inquadramento perché sposta i dati dell'IA dalle rivendicazioni di proprietà alle evidenze di impatto. Il vero test non è il rumore. È se l'uso dei contributi, l'attribuzione e le ricompense possono allinearsi nella pratica. Open sta cercando? @OpenLedger #OpenLedger $OPEN