Jo dziļāk es iegrimstu pašreizējā kriptogrāfijas un mākslīgā intelekta konverģencē, jo vairāk man šķiet, ka uzdodam visas nepareizās jautājumus. Mēnešus mani ekrāni ir bijuši piepildīti ar vienām un tām pašām atkārtotajām naratīvām: kam ir vislielākais GPU klasteris, kuriem LLM rādītāji ir ieguvuši procenta daļu augstāku standartizētajā testā, un kurš decentralizētais skaitļošanas protokols izstrādā visvairāk neapstiprinātas hashing vai inferencēšanas jaudas. Tas mani garlaiko. Tam trūkst strukturālas iztēles.
Visi ir apsēsti ar finiša līniju – apmācīto modeli, spilgto lietotāja interfeisu, tūlītēju tekstu vai attēlu ģenerēšanu – kamēr pilnībā ignorē milzīgo, neredzamo cauruļvadu, kas padara visu šo aparātu funkcionētu.
Kad skatos uz projektiem, kas mēģina savienot Web3 un AI, manas acis neapstājas pie spekulatīvajiem grafikiem vai mārketinga saukļiem. Es skatos tieši uz cauruļvadiem. Un, tuvāk aplūkojot to, ko platformas kā OpenLedger klusi mēģina izstrādāt, esmu nonācis pie izteiksmīgas, nedaudz satraucošas atziņas: galīgā vērtība nākamajā ekonomikas epizodē nepiederēs tām entītēm, kas veido visinteliģentākos modeļus. Tā piederēs tam, kurš kontrolē neredzamo maksas ceļu cilvēku ieguldījumiem.
Mēs stāvam pie dziļa strukturāla pārmaiņu sliekšņa. Lai saprastu, kāpēc, mums jāpaskatās atpakaļ, jānoņem tehnoloģiju romantika un jāizpēta, kā tīkli patiesībā iegūst vērtību, kad pamattehnoloģija piedzīvo paradigmas maiņu.
Rūpnīcas spoks
Apskatīsim to atpakaļ pie decentralizācijas pamata psiholoģijas. Pēdējo desmit gadu laikā nezinātāji skatījās uz kripto ieguvi un redzēja kazino, kas balstīts uz digitālajām monētām. Viņi vēroja noliktavu grīdas, kas bija pilnas ar ASIC, kas patērē gigavatus enerģijas, un domāja, ka šī vingrinājuma mērķis ir vienkārši spekulatīva žetona radīšana.
Bet, ja jūs uz to paskatāties caur infrastruktūras prizmu, žetoni nekad nebija patiesais rezultāts. Tie bija vienkārši ekonomiskā izplūde.
Agrākā pierādījuma darba ieguves patiesais produkts bija programmatiskā uzticības ražošana absolūti drošā vidē. Aparatūra un elektrība bija kolektīvs upuris, kas nepieciešams, lai no nekā radītu decentralizētu grāmatu. Finansiālā atlīdzība bija izcils uzvedības inženierijas gabals - stimulējoša cikla izstrāde, kas paredzēta, lai uzturētu mašīnu darbību vienā ritmā, līdz tīkls kļuva pārāk liels, lai to izjauktu. Vērtība bija pats tīkls.
Tagad paskatieties, kas notiek ar mākslīgo inteliģenci. Mēs esam liecinieki biedējošai, pastiprinātai atspoguļojuma attēlam tieši šai pārejai. Mēs pārejam no bloku ražošanas laikmeta uz inteliģences ražošanas laikmetu.
Bet šeit ir vēsturisks paradokss, kas mani fascinē: kamēr agrīnie kripto tīkli skaidri maksāja saviem mezglu operatoriem par katru vienu hash, kas tika ieguldīts tīklā, AI nozare ir uzbūvējusi triljonu dolāru impēriju uz pilnīgi neapmaksātas, neredzamas cilvēku darba pamata.
Katru dienu miljoniem cilvēku sēž pie ekrāniem, mijiedarbojoties ar AI modeļiem. Mēs domājam, ka vienkārši patērējam pakalpojumu, bet patiesībā mēs strādājam par to. Kad jūs noraidāt atbildi un lūdzat pārveidot, jūs marķējat datus. Kad jūs runājat ar aģentu, pielāgojot savu frāzi, līdz tas beidzot saprot jūsu nodomu, jūs pilnveidojat tā semantisko kartēšanu. Kad jūs tam sniedzat noslēpumainu robežgadījumu no jūsu konkrētā profesionālā lauka, jūs nododat augsti specializētu apmācības materiālu.
Vecajā Web2 paradigmas gadījumā klišeja bija, ka, ja produkts ir bez maksas, jūs esat produkts. AI ekonomikā šī likums ir mutējusi par kaut ko daudz invazīvāku: jūs neesat tikai produkts; jūs esat aktīvā, neapmaksātā pētniecības un attīstības nodaļa.
Mēs ne tikai izmantojam šīs sistēmas. Mēs katru dienu elpojam dzīvību tajās, caur nepārtrauktu, nemērītu uzvedības atgriezenisko saiti. Tomēr, kad modelis atjaunojas, kad tā novērtējums strauji pieaug, un kad korporatīvās entītēs monetizē šo kopējo pilnveidošanu, ekonomiskā cikla noslēgums stingri apņem centralizētu valdi. Vērtība, ko jūs radījāt, izzūd no jūsu rokām brīdī, kad tā šķērso interfeisu.
Suverēnā modeļa ilūzija
Pašreizējā tehnoloģiju naratīvā ir iestrādāta fundamentāla meli - mīts par pašpietiekamo, suverēno AI modeli. Tehnoloģiju monopoli vēlas, lai jūs ticētu, ka modelis ir statisks, dievišķīgs aktīvs, kas sēž uz servera, kam ir iekšēja inteliģence, kas pilnībā pieder uzņēmumam, kas samaksāja par aprēķinu stundām, lai to apmācītu.
Es šo viedokli pilnībā noraidu. Kad es skatos, kā mūsdienu AI patiesībā darbojas zem motora pārsega, es redzu, ka inteliģence nekad nebija patstāvīgs produkts. Inteliģence vienmēr ir bijusi piegādes ķēde.
LLM vai specializēts aģents nav piemineklis, kas izgrebts no akmens; tas ir ļoti nestabils virpuļplūsmu, kas prasa pastāvīgu, niknu jaunu ievades plūsmu, lai paliktu aktuāls. Tas ir kompozīta arhitektūra. Galīgais rezultāts, ko lietotājs redz savā ekrānā, ir delikāts, reāllaika gobelēns, kas austs no neapstrādāta aprēķina, pamata modeļa svara, reāllaika atgūšanas sistēmām, semantiskās vaicājumu loģikas, konteksta injekcijām un cilvēku pastiprināšanas cikliem.
Ja jūs pārtraucat piegādes ķēdi – ja jūs izolējat modeli no cilvēku uzvedības un jaunāko zināšanu dzīves, reāllaika konteksta – tas sāk sapuvis. Tas stagnē.
Tas mūs noved pie mūsu paaudzes galvenās ekonomiskās krīzes: absolūta cilvēku intelekta grāmatvedības robežu sabrukums. Šobrīd AI piegādes ķēdē nav nekādas skaidrības. Miljoniem prātu iegulda kolektīvajā cilvēku zināšanu rezervē, kas baro šos modeļus, bet nav mehānisma, lai izsekotu, no kurienes nāk konkrēts ieskats, kā tas tika mainīts apmācības vai secinājumu procesā un kurš ir pelnījis ekonomisko kredītu, kad šis ieskats atrisina reālu pasaules problēmu.
Tas ir tieši tas strukturālais berzes punkts, kurā protokoli kā OpenLedger ienāk bildē. No manas skatupunkta šī veida infrastruktūras ilgtermiņa nozīme ir gandrīz nekādi saistīta ar jauna spekulatīva aktīva palaišanu vai došanās uz pagaidu tirgus viļņa. Es to neskatījos kā veidu, kā decentralizēt AI modeļus pašus.
Tā vietā es to redzu kā izmisīgu, augsti attīstītu mēģinājumu izveidot universālu atribūcijas slāni - programmējamu žurnālu, kas paredzēts, lai padarītu neredzamo inteliģences piegādes ķēdi redzamu ekonomikas likumiem.
Iedomājieties sistēmu, kur katrs datu gabals, katrs specializēts uzdevums, katrs labojuma atgriezeniskās saites cikls un katra automatizētā aģenta mijiedarbība tiek sadalīta modulāros ieguldījumu elementos. Ja jūs varat izsekot šiem elementiem, jūs varat tos novērtēt. Ja jūs varat tos novērtēt, jūs varat tos tirgot. Un, ja jūs varat tos tirgot, jūs beidzot varat nostiprināt mašīnu inteliģences ekonomisko vērtību atpakaļ pie cilvēkiem, kuri patiesībā radīja tās izcilību. Tas ir mēģinājums pārvērst cilvēku mijiedarbību no neapmaksāta digitāla izplūdes formas par formalizētu, suverēnu ekonomisko virsmu.
Kad metrikas kļūst par mērķiem
Tas izklausās pēc atbrīvojošas, utopiskas nākotnes vīzijas, vai ne? Pasaule, kurā jūsu digitālā inteliģence ir mērīta, aizsargāta un apmaksāta. Bet tieši šeit mans optimisms saskaras ar grūtu filozofisku skepticisma sienu. Esmu apmācīts skatīties pāri sākotnējai protokola solījumam un tieši skatīties uz neparedzētajām psiholoģiskajām deformācijām, ko tas rada.
Kas notiek ar cilvēka prātu, kad mēs pārvēršam katru nejaušu, organisku mijiedarbību ar tehnoloģiju par skaidru finansiālu darījumu?
Ja mēs veiksmīgi uzbūvēsim infrastruktūru, kas var izmērīt, izsekot un apbalvot katru vienīgu datu ieguldījumu, mēs neizbēgami izraisīsim masveida uzvedības maiņu. Brīdī, kad sistēma padara datu vērtību skaidru, cilvēku uzvedība pārstāj būt organiskā. Tā kļūst hiper-optimizēta pēc šīs metrikas.
Es jau redzu lejupvērstās sekas, kas attēlojas manā prātā kā lēnas kustības avārija. Ja cilvēki sapratīs, ka noteikti datu ievades veidi vai atgriezeniskās saites cikli nodrošina augstākas protokola atlīdzības, viņi pārtrauks mijiedarboties ar AI, lai risinātu problēmas vai izteiktu patiesas domas. Viņi sāks mijiedarboties ar AI tikai, lai radītu precīzus signālus, ko atlīdzības algoritms meklē.
Mēs redzēsim decentralizētu atgriezeniskās saites lauksaimniecības pieaugumu, kas padara vecos sociālo mediju iesaistes ciklus par primitivām. Digitālā ainava tiks piepildīta ar sintētiskiem datu kopumiem, inženierētiem robežgadījumiem un izsmalcinātiem surogātpasta cikliem, kas nav paredzēti, lai uzlabotu inteliģenci, bet gan, lai spēlētu atribūcijas protokola sadales mehāniku.
Tas ievieš biedējo ironiju: pašas ekonomiskās stimulēšanas, kas paredzētas cilvēku datu ieguldījumu kartēšanai un apbalvošanai, var beigties ar datu kvalitātes saindēšanu.
Ja pamatinfrastruktūra nevar atšķirt starp organisku cilvēku atziņu un ļoti optimizētu finansiālu datu atkritumu, AI modeļi, kurus baro šie tīkli, sāks degradēties. Mēs riskējam ieiet kognitīvās datu piesārņojuma laikmetā.
Es skatos uz modeļu apmācības bīstamību, pamatojoties uz saviem rezultātiem vai apmācību uz cilvēku ievadēm, kas ir bijušas nedaudz sagrozītas programmatisko atlīdzību vēlmes dēļ, un es redzu slēgtu, deģeneratīvu atgriezenisko ciklu. Sistēmas kļūs lielākas, darījumu apjoms žurnālā izskatīsies iespaidīgs, un grafiki rādīs eksponenciālu izaugsmi - bet zem trokšņa modeļu faktiskā kognitīvā oriģinalitāte sāks sabrukt tukšā, atkārtojošā eho kamerā.
Atvērtā tīkla centralizācijas paradokss
Tas noved mūs pie galīgā šauruma visa decentralizētā AI tēzē, problēmas, kas turpina mani vērot šo telpu ar intensīvu fascināciju: nežēlīgā, nepielūdzamā apliecinājuma realitāte.
Relatīvi viegli ir izveidot decentralizētu tīklu, kur ikviens var izmest datus, aprēķinus vai modeļus kopējā rezervē. Patiesais murgs - problēma, kas iznīcina lielāko daļu arhitektūru - ir saprast, kā pierādīt, ka kāds no tā patiesi ir labs, godīgs vai noderīgs, nepaļaujoties uz centralizētu tiesnesi.
Tīrā Web3 vidē apliecinājums ir galīgā kaujas lauks. Ja infrastruktūras slānis vēlas apbalvot lietotāju par "vērtīgu ieguldījumu" AI modelī, tam ir jāapliecina, ka ieguldījums bija patiess, ka tas nebija plagizēts, ka tas netika ģenerēts no lētāka, ļauna bota un ka tas patiešām uzlaboja sistēmas sniegumu.
Bet patiesai pārbaudei ir neticami augstas izmaksas. Tas prasa milzīgu aprēķina jaudu, lielus laika apjomus, stingru arhitektūras koordināciju un smagas kriptogrāfiskas apliecināšanas.
Šeit ir paradokss, ko es nevaru pārtraukt analizēt: kad tīkls paplašinās, lai apstrādātu miljoniem decentralizētu dalībnieku, apliecinājuma slogs var viegli kļūt smagāks par AI modeļa darbības izmaksām. Ja apliecinājuma protokols kļūst pārāk sarežģīts, tīkls ir spiests kompromitēt. Tas sāk grupēt apliecināšanas pienākumus ap dažiem spēcīgiem mezgliem, kas spēj apstrādāt slodzi.
Un tā, cik ātri cikls pabeidz sevi. Jūs sākāt ar romantisku, decentralizētu vīziju par brīvu, atvērtu suverēno cilvēku dalībnieku tīklu, bet neapstājošie datorzinātnes un ekonomikas likumi pakāpeniski piespiež sistēmu pārstrukturēt centralizētas varas struktūras citu nosaukumu. Vārti turētāji nepazūd; viņi tikai maina savus titulus no "uzņēmumu izpilddirektoriem" uz "validēšanas tīkliem."
Mums ir jāturpina būt skaidriem par to. Atvērtie tīkli nepieder kādai burvju izņēmuma tiesībai no fizikas, inženierijas vai pamata cilvēku alkatības likumiem. Protokols var saukt par savu apņemšanos decentralizācijai no jumtiem, bet, ja tā latentums ir pārāk augsts, ja tās uzglabāšanas slānis ir saplēsts un ja tās aprēķinu izmaksas ir ekonomiski neizdevīgas salīdzinājumā ar centralizētu serveri Virdžīnijā, tirgus galu galā to nežēlīgi sagraus. Tehnoloģija beigu beigās pielāgojas efektivitātei, nevis ideoloģijai.
Vērtība vidū
Tātad, kur tas mūs atstāj? Kad es skatos uz ainavu caur šo analītisko prizmu, es nonāku pie secinājuma, kas būtiski atšķiras gan no bull tirgus hype, gan no kritiķu cinisma.
Projekti, kas mēģina kartēt AI piegādes ķēdi, var vai nevar pilnībā atbrīvot cilvēku datus no tehnoloģiju monopolu nagiem. Tehniskie šķēršļi ir monumentāli, uzvedības deformācijas ir bīstamas, un re-centralizācijas risks pastāvīgi karājas virs arhitektūras.
Bet man šie protokoli patiesā veiksme netiek mērīta ar to, vai tie nodrošina pastāvīgu, nevainojamu risinājumu AI īpašumtiesību krīzei. To patiesā spēks slēpjas faktā, ka tie piespiež krīzi uz gaismu.
Viņi padara ekspluatāciju redzamu. Mēģinot izveidot sistēmu, kur datiem ir skaidra izcelsme, skaidra cenu zīme un izsekojama ceļa, viņi atklāj pašreizējā status quo absurditāti. Viņi piespiež vidējo lietotāju, pētnieku un investoru paskatīties uz AI modeli un beidzot jautāt: no kurienes patiesībā nāk šī inteliģence un kāpēc esmu apmierināts ar to, ka saņemu absolūti neko pretī manai lomai tās radīšanā?
Ilgtermiņā, vērienīgie finansiālie uzvarētāji AI revolūcijā, iespējams, nebūs uzņēmumi, kas pieder vispopulārākajām patērētāju lietojumprogrammām, un viņi noteikti nebūs decentralizētie indivīdi, kas mājās raksta uzdevumus.
Ja jūs tuvāk aplūkojat, kā bagātība uzkrājas industriālās pārmaiņās, visilgtspējīgākie ieguvumi reti nonāk pie priekšējā līmeņa pionieriem vai izejvielu piegādātājiem. Patiesā bagātība uzkrājas garlaicīgajos, neglamūrīgajos starpposma slāņos - entītēs, kas pārvalda koordināciju, tulkošanu un satiksmi starp abām pusēm.
Galīgā vērtība, visticamāk, koncentrēsies tieši maksas ceļā, kas savieno cilvēku uzvedības ieguldījumus ar ekonomisko monetizāciju. Protokols, kas spēs izdzīvot apliecinājuma karos, saglabāt švīku saprotamības un tikt galā ar nekārtīgu, haotisku cilvēku intelekta kompresiju tīros ekonomiskajos signālos, kļūs par neaizvietojamu nākamās ēras mugurkaulu.
Es vēroju šo telpu ne tāpēc, ka ticu nevainojamām tehniskām utopijām, bet tāpēc, ka mani fascinē eksperimenta tīrā berze. Mēs vērojam arhitektūru, kas cenšas saspiest plašo, nekontrolējamo un nekārtīgo cilvēku domu realitāti strukturētā, programmējamā žurnālā. Tas ir skaists, biedējošs un dziļi nepilnīgs centiens. Un, kad šīs digitālās piegādes ķēdes slāņi lēnām kļūst redzami, es būšu šeit, vērojot caurules.
