Ieri sera ho dedicato un'ora a provare il processo operativo di @OpenLedger di ModelFactory. Non per costruire un modello, ma per confermare personalmente una cosa: quanto è realmente bassa la soglia per dire 'anche le persone comuni possono usarlo'.
Dopo aver completato il processo, il mio primo pensiero è stato: è più utilizzabile di quanto mi aspettassi, ma ci sono anche alcuni aspetti che mi hanno fatto fermare a riflettere.
Iniziamo a spiegare cos'è ModelFactory.
ModelFactory è la fabbrica di modelli senza codice di OpenLedger, progettata per consentire a chi non conosce Python o non sa come regolare i parametri, di creare un modello AI semplicemente trascinando componenti. I dati della testnet ufficialmente pubblicati mostrano che attualmente sono stati creati oltre 20.000 modelli AI, un numero che dimostra che almeno per quanto riguarda la soglia di ingresso, effettivamente permette a più persone di entrare nel mercato.
Ma ModelFactory non è la fine. Il suo vero significato sta nella combinazione con il mercato delle missioni OpenTask.
OpenTask è il mercato delle missioni all'interno dell'ecosistema di OpenLedger. I progetti o gli sviluppatori pubblicano su OpenTask richieste per la raccolta dati, annotazione, test di modelli, ecc., e i membri della comunità possono accettare le missioni e completarle. Ogni missione completata viene registrata sulla blockchain attraverso un meccanismo di attribuzione PoA, confermando il tuo grado di contributo al modello.
Questa registrazione del contributo non è una tantum. Quando questo modello viene successivamente utilizzato da altri o da aziende, i profitti verranno automaticamente distribuiti a te, che hai contribuito con i dati, in base alla registrazione di attribuzione sulla blockchain.
⚡ La genialità di questo design sta nel tentativo di inserire il concetto di 'un contributo, guadagni continuativi' in un sistema con registrazioni sulla blockchain. In passato, potresti aver contribuito con dati di annotazione su una piattaforma, e la piattaforma si sarebbe presa tutto il valore, lasciandoti a mani vuote. OpenLedger cerca di rendere questo processo trasparente, permettendo che i contributi possano essere tracciati, valutati e distribuiti.
Tre modi in cui le persone comuni possono partecipare:
In primo luogo, i contribuenti di dati: partecipare a missioni di annotazione Datanet corrispondenti al proprio campo di specializzazione. Chi ha un background medico può annotare immagini mediche, mentre chi ha un background finanziario può gestire dataset di governance crittografica.
In secondo luogo, sviluppatori di modelli: utilizzare ModelFactory per creare un piccolo modello dedicato a uno scopo specifico, e una volta distribuito sulla blockchain, guadagnare profitti ogni volta che viene utilizzato.
In terzo luogo, chi prende le missioni: accettare compiti pubblicati su OpenTask, completare la raccolta dati o i requisiti di test e guadagnare token OPEN in base alla qualità del lavoro svolto.
«È la prima volta che una piattaforma cerca di trasformare le persone comuni da osservatori a beneficiari nel settore AI, e mette l'intero processo sulla blockchain in modo che tutti possano vederlo.»
Ma durante il processo di ricerca, c'è un aspetto che mi ha lasciato incertezza: cosa si intende per 'contributo di alta qualità' e come farà la piattaforma a prevenire un'abbondanza di missioni a bassa qualità che spammerebbero dati. Le spiegazioni che ho visto finora non sono abbastanza specifiche. Questa è la questione centrale su cui si basa la possibilità di funzionamento a lungo termine di ModelFactory + OpenTask, e anche un indicatore che continuo a monitorare.