Es pirmo reizi ievēroju OpenLedger, jo mājaslapā bija redzams ļoti aktuāls atjauninājums — "OctoClaw ir dzīvā" — un tajā pašā laikā norādīja cilvēkiem uz tās izpētes rīku, likmēm un AI studiju. Mana pirmā reakcija bija viegla skepsīze, jo esmu redzējis daudz kriptovalūtu projektus, kas parasto infrastruktūru ģērbj grandiozā valodā. Bet es turpināju lasīt, un ideja sāka liekas mazāk kā sauklis un vairāk kā atbilde uz kaut ko, par ko nozare joprojām izvairās runāt: AI turpina uzlaboties, bet dati un darbs aiz tā joprojām galvenokārt tiek uzskatīti par neredzamām ieejām.
Tas ir tas, kas man palika prātā. Es vienmēr atgriezos pie atšķirības starp to, cik daudz vērtības AI var radīt, un cik maz no šīs vērtības atgriežas cilvēkiem, kuri nodrošināja apmācības materiālus, kurēja datu kopas vai izveidoja specializētās sistēmas zem tā. OpenLedger sevi raksturo kā AI blokķēdi, kas vēlas padarīt datus, modeļus un aģentus likvīdus, un tas izklausās abstrakti, līdz es to tulkoju vienkāršāk: tas mēģina pārvērst AI ieguldījumus kaut kas, kas faktiski var piederēt, tikt izsekti un par to maksāt, nevis pazust melnajā kastē.
Mehānisms ir tas, kas man šķiet interesantāks. Savā Attribution of Proof dokumentā OpenLedger saka, ka sistēma ir veidota ap DataNets, kas ir onchain datu kopas, ko sniedz kopienas. Modeļi reģistrē savu apmācības izcelsmi, un atribūcija tiek aprēķināta pēc inferenci, lai protokols varētu izsekot, kuri dati ietekmēja kuri iznākumi. Mazākiem modeļiem tiek izmantotas ietekmes funkciju stila metodes; lielākiem valodas modeļiem tiek izmantota token-līmeņa atribūcija pret saspiestu korpusu. Tas ir īstais tēzes šeit: ja modelis gūst labumu no datiem, datiem jābūt pietiekami izsekojamiem, lai ieguldītāji varētu dalīties peļņā.
Tas ir arī tas, kur token sāk man likties saprotams. OpenLedger studija saka, ka pārbaudītas ieguldījumi nopelna $OPEN, un dokuments apraksta, ka inferences maksa tiek dalīta starp platformu, modeli, likmju liktājus un ieguldītājus. Tātad token nav tikai simbols tirdzniecībai vai uzmanībai; tas ir paredzēts, lai atrastos tīkla ekonomiskajā ciklā, maksājot par izmantošanu un atlīdzinot cilvēkus, kuru dati patiešām uzlabo sistēmu. Es nedomāju, ka tas atrisina visu, bet es domāju, ka tas ir godīgāks mēģinājums AI stimulus nekā parastie “kopienas” valodas projekti, ko izmanto.
Es arī domāju, ka reālās pasaules problēmu šeit ir viegli palaist garām, ja es skatos tikai uz kriptovalūtu iesaiņojumu. Lielākā daļa AI sistēmu joprojām paļaujas uz vienvirziena attiecību: tās patērē datus, rada rezultātus un atstāj sākotnējos ieguldītājus ar gandrīz nekādu redzamību. Tas kļūst par lielāku problēmu, kad AI kļūst specializētāks. Niša juridiskais modelis, tirdzniecības asistents vai robotikas sistēma ir tikpat laba kā dati, ar kuriem tā ir veidota. OpenLedger cenšas padarīt šo atkarību redzamu un ekonomiski nozīmīgu, kas šķiet kā nobriedušāks jautājums, nekā tikai jautāt, kā piestiprināt token pie AI produkta.
Tomēr tas, kas liek man domāt par nākotni, ir iespēja, ka šāda veida atribūcijas slānis kļūst par normu, nevis jaunu. Ja AI aģenti turpina pāriet no vienkāršām tērzēšanas saskarnēm uz faktisku izpildi — apstrādājot makus, darba plūsmas, pētījumus un varbūt beidzot fiziskas sistēmas — tad izcelsme sāk kļūt daudz svarīgāka. OpenLedger pašreizējā vietne jau ir veidota ap reālā laika AI aģentiem, un tās blogs ir virzījis ideju, ka AI nepieciešama auditable, onchain koordinācija, nevis trauslas, slēptas integrācijas. Tas norāda uz pasauli, kur intelekts nav tikai izmantots, bet arī ņemts vērā.
Es joprojām nedomāju, ka grūtā daļa ir atrisināta. Atribūcija ir sarežģīta problēma, jo īpaši, kad modeļi kļūst lielāki, dati tiek atkārtoti izmantoti, un stimuli sāk piesaistīt cilvēkus, kuri zina, kā spēlēt sistēmas. Pat OpenLedger paša dokuments izlasās kā nopietns mēģinājums pie grūtas mērījumu problēmas, nevis pabeigta atbilde. Bet tas ir arī iemesls, kāpēc man tas šķita interesanti. Tas lika man domāt, ka nākamā AI infrastruktūras fāze nebūs tikai par mērogu vai ātrumu. Tā varētu būt par pierādījumu, no kurienes intelekts nāk, kurš palīdzēja to radīt un kā vērtība tiek dalīta, kad mašīnas sāk ražot kaut ko noderīgu rūpnieciskā mērogā. Tas šķiet kā lielāks pagrieziens, kurā OpenLedger cenšas atrasties.