Recentemente ho riletto le informazioni su @OpenLedger e mi sono reso conto che in precedenza la mia attenzione su questo progetto potrebbe essere stata un po' fuorviata.
Quando l'ho notato per la prima volta, la maggior parte delle discussioni riguardavano l'attribuzione dei dati, la prova di contributo e la tokenizzazione dei dati AI. Questi sono sicuramente componenti importanti di OpenLedger, ma se mettiamo insieme le collaborazioni e le direzioni di prodotto rivelate negli ultimi sei mesi, comincio a pensare che ciò che vogliono veramente risolvere sia un problema ben più complicato nel settore dell'AI.
Chi dovrebbe portare la responsabilità, alla fine?
Negli ultimi anni, tutti hanno notato la velocità con cui le capacità dell'AI sono aumentate, ma la costruzione delle regole chiaramente non è riuscita a tenere il passo.
Da dove provengono i dati di addestramento?
Hai ottenuto l'autorizzazione?
Chi è responsabile quando il contenuto generato coinvolge diritti d'autore?
Chi è responsabile per le perdite causate dalle decisioni dell'agente AI?
Queste domande esistono da sempre nel settore, ma prima le capacità dei modelli erano limitate e i contrasti non si erano completamente manifestati. Con l'ingresso dell'AI in scenari finanziari, di produzione di contenuti e di decisione commerciale, la responsabilità sta diventando un argomento ineludibile.
È anche per questo motivo che ho prestato particolare attenzione alla collaborazione tra OpenLedger e Story Protocol a gennaio di quest'anno.
Entrambi hanno lanciato uno standard di proprietà intellettuale per scenari di addestramento AI, sperando di far sì che le regole di licenza, le informazioni sulla proprietà e le condizioni di licenza possano essere direttamente riconosciute e verificate dalle macchine. Secondo le informazioni pubbliche, il framework supporta i sistemi AI nella verifica dello stato della licenza e nell'esecuzione di licenze automatizzate e distribuzione di diritti d'autore sotto regole di protocollo.
La parte di questo design che mi attrae di più non è il pagamento automatico.
Ma è il tentativo di scrivere in anticipo molte cose che originariamente dipendevano dal giudizio umano nelle regole.
Si discute di violazioni solo dopo che si sono verificati problemi.
In futuro, se le regole possono essere verificate dal sistema in anticipo, molte controversie teoricamente avranno già dei confini prima che i dati vengano utilizzati.
Penso che questa sia la parte più preziosa.
Un altro aspetto che mi interessa è la collaborazione tra OpenLedger e Theoriq.
Ora ci sono molte discussioni sul mercato riguardo agli agenti AI, ma una volta che si concretizzeranno, un problema reale emergerà rapidamente.
Quando un agente inizia a gestire asset, eseguire transazioni o invocare protocolli, chi può dimostrare cosa ha realmente fatto?
Molti prodotti Agent sottolineano la decisione autonoma, ma pochi discutono se il processo decisionale stesso possa essere verificato.
Secondo le informazioni pubblicamente divulgate dalle parti, OpenLedger sta cercando di registrare la generazione delle strategie dell'agente, le azioni esecutive e le variazioni di stato sulla blockchain, formando registri di audit tracciabili tramite verifica crittografica.
Se questa direzione può continuare a progredire, allora ciò che l'agente AI mostrerà in futuro non sarà solo il risultato, ma un intero percorso comportamentale.
Quando prendere decisioni.
Perché eseguire.
Cosa è stato eseguito.
Queste informazioni hanno tutte l'opportunità di essere verificate.
A mio avviso, l'importanza di questa capacità non è inferiore al livello di intelligenza dell'agente stesso.
Perché il mercato reale alla fine si basa spesso non su chi è più intelligente, ma su chi è più affidabile.
Dopo aver messo insieme queste cose, la mia comprensione di OpenLedger è cambiata.
Sembra che non stia facendo solo attribuzione dei dati.
Sembra stia cercando di stabilire un quadro di responsabilità per l'AI.
Chi fornisce i dati.
Chi possiede l'autorizzazione.
Chi addestra il modello.
Chi prende decisioni.
Chi ottiene i profitti.
Questi passaggi, che in passato erano facilmente confusi, sono ora suddivisi in registrazioni on-chain verificabili e tracciabili.
Per quanto riguarda se questi meccanismi possano diventare standard di settore in futuro, è ancora troppo presto per trarre conclusioni.
Ma su un punto sono sempre più d'accordo.
Le capacità del modello possono continuare a migliorare e i costi di calcolo diminuire, ma una volta che l'AI inizia a gestire asset reali e relazioni di interesse reale, il mercato tornerà comunque alla questione della responsabilità e della fiducia.
E ciò che OpenLedger sta facendo è proprio trasformare queste regole che in passato dipendevano da vincoli umani in qualcosa che può essere eseguito a livello di protocollo.
Se l'AI diventerà davvero la prossima generazione di infrastrutture digitali, allora la responsabilità stessa dovrebbe, forse, diventare parte di quell'infrastruttura.