Ieri sera ho scrollato un po' di notizie, poi mi sono preparato a spegnere il telefono per andare a dormire.
Poi, all'improvviso, mi è venuto in mente un pensiero che mi ha tenuto sveglio per quasi un'ora.
Il pensiero è semplice, ma più ci rifletto, più mi sento un po' ansioso:
Negli ultimi anni ho messo insieme quei dati, quelle analisi di settore, testi annotati, registrazioni strutturate—se sono stati usati per addestrare un modello AI, l'impatto che hanno lasciato potrebbe non essere mai veramente svanito.
Non sto dicendo che i file dei dati siano ancora su qualche server.
Si riferisce all'impatto che quei dati hanno sui parametri del modello.
Dopo che un modello è stato addestrato, non esiste un 'tasto elimina' che possa estrarre l'influenza di dati specifici dai pesi. Tecnicamente, questa questione non è ancora completamente risolta—nel campo del machine learning c'è un'area di ricerca specifica chiamata 'Machine Unlearning', che studia come far dimenticare a un modello dati di addestramento specifici in modo efficace.
Questo campo è ancora nelle fasi iniziali.
Significa che ora la maggior parte dei modelli AI, una volta che usano i tuoi dati, quell'insieme di dati ha un impatto codificato in modo permanente.
Perché questa cosa mi ha fatto pensare a @OpenLedger ?
Perché quando mi sono reso conto che "l'impatto dei dati non scomparirà", ho iniziato a pensare a un'altra domanda:
Se l'impatto è permanente, a chi dovrebbe andare il valore economico di questo impatto permanente?
La risposta attuale è: all'ente che addestra il modello.
I tuoi dati entrano, il tuo impatto è codificato nei pesi, ma sei trasparente economicamente in questo processo.
Non è perché nessuno voglia cambiare questa situazione, è perché l'infrastruttura non riesce a tracciare "quali dati in quale momento hanno influito su quale inferenza".
Senza capacità di tracciamento, non ci sono basi per il regolamento.
La Proof of Attribution di OpenLedger sta cercando di stabilire questa capacità di tracciamento al momento dell'inferenza.
Ogni volta che il modello viene chiamato, il sistema calcola in tempo reale: quanto pesano i vari dati di addestramento in questo output.
Questo non può risolvere il problema "i dati storici sono già incorporati nel modello".
Ma può risolvere cosa dovrebbero ricevere i contributori se i nuovi dati influenzano l'inferenza.
Questo è un confine.
Non perfetto, ma un confine reale.
Poi ho pensato a un altro aspetto, che mi fa pensare che questo progetto vada oltre ciò che capivo prima.
Se in futuro i modelli AI si immergono sempre di più nelle decisioni ad alto rischio—medicina, finanza, legge—la regolamentazione richiederà a un certo punto: non solo "cosa può fare questo modello", ma anche "i dati di addestramento di questo modello sono puliti, tracciabili e con uno stato di autorizzazione chiaro".
Quando quel momento arriverà, due categorie di fornitori di servizi AI si troveranno in situazioni completamente diverse:
Una classe è quella dei modelli addestrati con un sacco di dati di origine sconosciuta. Nessun record di attribuzione, nessun certificato di autorizzazione.
Un'altra classe è quella dei modelli con una traccia di attribuzione completa on-chain. Ogni contributore di dati di addestramento, fonte, stato di autorizzazione, è tutto verificabile.
Non è solo una questione di trasparenza.
In uno scenario di acquisto conforme, questa è la differenza tra ciò che può essere utilizzato.
Cosa voglio davvero dire
In passato consideravo "l'incentivo ai contributori di dati" come il valore centrale di questo progetto.
Ieri notte, mentre non riuscivo a dormire, ho capito: è solo uno strato superficiale.
A un livello più profondo: OpenLedger sta cercando di stabilire un archivio economico leggibile per la storia dei dati dell'AI.
Questo insieme di documenti, quando l'AI funziona senza intoppi, è la base per i meccanismi di divisione.
Quando l'AI va in crash e qualcuno inizia a chiedere conto, è l'unica prova che può chiarire "da dove viene questo output".
Quando la regolamentazione si fa più severa e i requisiti di conformità aumentano, questo è il certificato di accesso al mercato regolamentato.
Tre scenari, tre livelli di valore.
In passato ho visto solo il primo.
Ora penso che il secondo e il terzo possano essere più grandi del primo.
$OPEN mantieni, continua a pensare.
