Katrs cikls galu galā rada jaunu apsēstību ap īpašumu. Ne tikai žetonu īpašumu… bet arī paša rezultāta īpašumu.
Pirms dažiem gadiem tas bija blokķēde. Pēc tam likviditāte. Pēc tam uzmanība. Pēc tam GPU jauda. Pēc tam dati.
Tagad ienāk AI, un pēkšņi jautājums atkal mainās.
Kurš patiesībā pieder inteliģencei?
Ne filozofiskā nozīmē. Operatīvi.
Kurš pieder datiem, kas to veidoja. Kurš to apmācīja. Kurš pievienojās. Kurš saņem samaksu, kad šī inteliģence kļūst noderīga.
Un, godīgi sakot... lielākā daļa interneta joprojām nemaz nezina skaidru atbildi uz to.
Tur es beidzot iedziļinājos openledger.xyz� nesen. Nevis tāpēc, ka zīmols mani pārliecināja. Kripto zīmola nozīme reti ir liela. Bet tāpēc, ka pamatideja turpina vilkt mani atpakaļ domās.
“Atribūcijas pierādījums.”
Pirmajā mirklī tas izklausās gandrīz pārāk kārtīgi. Pārāk tīrs. Kripto ir pieradusi samazināt milzīgas cilvēku koordinācijas problēmas elegantiem trīs vārdu jēdzieniem.
Parasti realitāte ir juceklīgāka.
Bet es apstājos un domāju šeit…
Reālā problēma, ko viņi cenšas risināt, ir ļoti reāla.
Mūsdienu AI modeļi kļūst ekonomiski vērtīgi veidos, ko lielākā daļa cilvēku joprojām nenovērtē. Īpaši domēna specifiska inteliģence. Medicīnas domāšana. Juridiska interpretācija. Finanšu prognozēšana. Zinātniskā atgūšana. Industrijas darba plūsmas atmiņa. Mazas vertikālas datu kopas ar augstu signālu.
Šāda veida inteliģence kļūst par infrastruktūru.
Bet dīvainā lieta ir tā, ka cilvēki, kuri veido neapstrādāto inteliģences slāni — dalībnieki, kuratori, kopienas, eksperti — parasti ekonomiski pazūd, kad modelis ir apmācīts.
Modelis kļūst par aktīvu. Dalībnieki kļūst neredzami.
Šī asimetrija ir svarīgāka, nekā cilvēki domā.
Jo laika gaitā augstas kvalitātes datu radīšana palēninās, kad atribūcija izzūd.
Cilvēki reaģē uz stimulu, vai mēs to atzīstam, vai nē.
Un šeit ir kur m-121
pārveidojas par interesantu man. Vismaz konceptuāli.
Viņi nerunā tikai par AI infrastruktūru vispārējā "decentralizētā AI" veidā, kā to apgalvo katrs projekts tagad. Viņi tieši mēģina izveidot to, kas izskatās pēc pārbaudāmas atribūcijas slāņa, kas saistīts ar pašu domēna inteliģenci.
Vienkāršos vārdos…
Ja datu kopas, modeļa ieguldījums vai zināšanu avots palīdz ražot noderīgu AI izeju, teorētiski tam jābūt veidam, kā izsekot šo ieguldījumu un atlīdzināt to.
Vienkārša ideja.
Operatīva naktsmītne.
Un tā ir daļa, par kuru es turpinu domāt.
Jo kripto cilvēki bieži novērtē, cik grūti kļūst atribūcija, kad sistēmas mērogojas.
Izsekošana statisko aktīvu īpašumtiesībām ir viegla salīdzinājumā ar informācijas ietekmes izsekošanu.
Ja desmit tūkstoši dalībnieku laika gaitā veido konkrētu AI modeli, kā tieši tu mērītu ieguldījuma kvalitāti? Svars? Uzticamība? Relevances samazināšanās?
Kas notiek, kad viena niecīga, neskaidra ieguldījuma vērtība vēlāk kļūst nepamatoti liela?
Kā tu novērsti spēlēšanu?
Kā tu apturēt sintētiskās surogātpasta ieguldījumus no atribūcijas sistēmu saindēšanas?
Tas izklausās vienkārši, līdz tu padomā operatīvi.
Īpaši kriptovalūtās.
Cilvēki agresīvi optimizē stimulus. Dažreiz destruktīvi.
Mirklī, kad atribūcija kļūst monetizējama, uzvedība mainās nekavējoties.
Tu vairs neesi "dalībnieki." Tu esi ekonomiskie dalībnieki, kas cenšas maksimizēt ieguvi.
Un godīgi sakot, es domāju, ka šeit ir vieta, kur daudzas decentralizētas AI naratīvi klusi izjūk zem virsmas.
Teorija izklausās skaista.
Kolektīvā inteliģence. c-21 ieguldījums. Kopīga piederība. Atļauju neprasa inovācija.
Bet reālās sistēmas vienkārši saskaras ar berzi gandrīz nekavējoties.
Slikti dati. Zemas konteksta dalībnieki. Atlīdzību lauks. Koordinācijas sabrukums. Sybil uzvedība. Ieguldījumu inflācija.
Cilvēki ir ļoti paredzami, kad parādās stimuli.
Vēl…
Es nedomāju, ka tas pilnībā atspēko virzienu.
Jo pašreizējā AI ainavā jau veidojas liela nelīdzsvarotība.
Daži centralizēti subjekti uzkrāj ārkārtīgu inteliģences leģitimitāti, izmantojot patentētos datu kopas un slēgtos apmācību sistēmas. Visi redz patērētāju slāni — čatboti, palīgi, attēlu ģenerētāji — bet patiesais aizsargmūris arvien vairāk izskatās kā domēna specifiska datu īpašumtiesība.
Nevis neapstrādāti modeļi. Katalizētas inteliģences ekosistēmas.
Šī atšķirība ir svarīga.
Un OpenLedger šķiet labāk to saprot nekā daudzi projekti šajā sektorā.
Termins "Datanets" sākotnēji man izklausījās neskaidrs. Vēl viena kripto abstrakcija, kas cenšas radīt jaunu kategoriju, izmantojot terminoloģiju.
Bet pēc ilgākas domāšanas, es domāju, ka pamatideja būtībā ir šāda:
Mazās, specializētās, nepārtraukti attīstīgās cilvēku zināšanu tīklos var kļūt par neatkarīgi vērtīgām ekonomiskām vienībām.
Nevis milzīgs ģenerāls AI. Fokuss uz inteliģences domēniem.
Un, ja šos domēnus var pārbaudīt, atribūtēt un ekonomiski koordinēt pareizi… tie potenciāli var kļūt par jaunu aktīvu klasi pavisam.
Pārbaudāma domēna inteliģence.
Šī frāze palika manā galvā ilgāk, nekā es gaidīju.
Jo dīvaini, kripto vienmēr ir cīnījies ar nemateriālo aktīvu cenu noteikšanu.
Mēs zinām, kā spekulēt uz tokeniem. Mēs tikko zinām, kā novērtēt ilgtspējīgu kolektīvās inteliģences ražošanu.
Īpaši decentralizēta inteliģence.
Lielākā daļa DAO izgāzās daļēji, jo pārvaldība pati ir nogurdinoša. Lielākā daļa dalībnieku galu galā atsakās. Dalība samazinās. Koordinācija kļūst ceremoniala, nevis funkcionāla.
Bet AI nedaudz maina vienādojumu.
Tagad zināšanu ieguldījumi potenciāli var būt izmērāma pēc tam.
Vismaz teorētiski.
Tomēr tas ir galvenais frāze.
Teorijā.
Praktiskā puse ir daudz skarbāka.
Piemēram…
Vai dalībnieki patiesi saglabās augstas kvalitātes domēna datu kopas konsekventi gadiem?
Vai iesaistīšanās sabruks, kad spekulatīvā sajūsma izzudīs?
Kripto lietotāji vēsturiski mīl ieguves fāzes vairāk nekā uzturēšanas fāzes.
Uzturēšana ir garlaicīga. Katalizācija ir atkārtota. Verifikācija prasa pacietību.
Spekulācija ir vieglāka.
Es par to daudz domāju, jo decentralizētas sistēmas bieži klusi izgāžas operatīvās noguruma dēļ, nevis dramatiska sabrukuma dēļ.
Neviens neizsludina, ka sistēma pārtrauc darboties.
Cilvēki vienkārši pakāpeniski pārstāj rūpēties.
Un datu ekosistēmas ir īpaši ievainojamas pret to.
Domēna specifiska inteliģences tīkls darbojas tikai tad, ja: dati paliek svaigi, dalībnieki paliek motivēti, kvalitātes kontrole izdzīvo mērogā un atribūcija paliek uzticama.
Šī pēdējā daļa ir svarīgāka, nekā cilvēki apzinās.
Uzticība atribūcijas sistēmām ir trausla.
Ja dalībnieki uzskata, ka atlīdzības ir neprecīzas vai manipulējamas, dalības kvalitāte ātri pasliktinās.
Īpaši vidū augstas signālu dalībnieki, kuri patiesībā ir vissvarīgākie.
Eksperti parasti necieš salauztus stimulu sistēmas ilgi.
Tas rada vēl vienu interesantu spriedzi OpenLedger plašajā tēmā.
Sistēmai, iespējams, ir nepieciešama pietiekama atklātība, lai augtu… vienlaikus prasa pietiekamu struktūru, lai saglabātu signāla kvalitāti.
Šis līdzsvars ir ārkārtīgi grūti.
Pārāk atvērts, un troksnis pārpludina tīklu. Pārāk ierobežojošs, un dalība mirst.
Kripto atkārtoti svārstās starp šiem ekstrēmiem.
Un AI pievieno vēl vienu sarežģītības slāni, jo inteliģence pati par sevi ir probabilistiska.
Atribūcija deterministiskās sistēmās ir vieglāka.
Bet ar AI izejām, cēloņsakarība kļūst ļoti neskaidra.
Kurš dalībnieks ietekmēja kuru izeju precīzi? Cik daudz? Pāri kuram laika horizontam?
Es apstājos un domāju šeit vēlreiz, jo tas, iespējams, ir slēptais izaicinājums, ko lielākā daļa novērotāju nenovērtē.
Nevis blokķēdes slānis. Nevis tokenomika. Nevis mērogošanas infrastruktūra.
Epistemiskais grāmatvedība.
Cenšoties ņemt vērā informācijas ietekmi, kas notiek attiecībā uz attīstīgām mašīnu sistēmām.
Tas ir dziļi sarežģīts jautājums.
Varbūt pat grūtāk nekā decentralizētā finansēšana dažos veidos.
Jo finansēm vismaz ir skaidrāki darījumu robežas.
Zināšanas to nedara.
Un tomēr…
Pat ar visu šo skeptiskumu, es joprojām nevaru pilnībā noliegt šo ideju.
Jo internets skaidri virzās uz mašīnu starpniecību zināšanu ekonomikā, neatkarīgi no tā, vai cilvēkiem tas patīk vai nē.
AI aģenti arvien vairāk mijiedarbosies ar citiem AI aģentiem. Modeļi patērēs izejas no citiem modeļiem. Sintētiskās informācijas slāņi ātri uzkrāsies.
Šādā vidē izcelsme var kļūt ekonomiski kritiska.
Kādā veidā šī inteliģence radās? Vai tai var uzticēties? Kurš to izveidoja? Kurš saņem atlīdzību?
Šie jautājumi nepazūd.
Tie pastiprinās.
Īpaši, kad AI ģenerēts saturs pārpludina visu.
Ironiski, jo vairāk sintētiska kļūst internets, jo vērtīgāka var kļūt pārbaudīta cilvēka domēna ekspertīze.
Varbūt šeit OpenLedger tēze gūs atbalstu beigu beigās.
Nevis tāpēc, ka decentralizācija pati par sevi vairs nav pievilcīga. Kripto naratīvi ir nobrieduši tālāk.
Bet jo atribūcija pati var kļūt par nepieciešamu infrastruktūru.
Nepieciešama… bet joprojām ārkārtīgi grūti realizējama.
Un godīgi sakot, tas, iespējams, ir veselīgākais veids, kā šobrīd skatīties uz tādiem projektiem.
Nevis garantēti uzvarētāji. Nevis revolucionāri glābēji. Nevis acīmredzami izgāšanās arī.
Tik nopietni mēģinājumi risināt jaunattīstības koordinācijas problēmas, pirms tās pilnībā virzās uz publisko telpu.
Dažreiz kripto ir priekšā realitātei par gadiem.
Dažreiz tas izdomā elegantas teorijas, kuras nevienam patiesībā nav vajadzīgas.
Neērta patiesība ir tāda, ka abi rezultāti var izskatīties identiski sākumā.
Es domāju, ka tāpēc OpenLedger man šķiet dīvainā kategorijā.
Pamatideja šķiet arvien aktuālāka. Ieviešanas riski šķiet milzīgi. Laiks var būt agrs. Vai tieši pareizs.
Grūti pateikt.
Jo praksē, funkcionējoša tirgus izveide ap pārbaudāmu inteliģences ieguldījumu prasa kaut ko, ar ko kripto vēsturiski cīnās:
ilgtermiņa uzvedības konsekvence.
Un cilvēki ir nesakārtoti radījumi.
Mēs sekojam stimuliem. Mēs pametam sistēmas. Mēs optimizējam īsus ceļus. Mēs zaudējam interesi.
Tas nekad nemainās.
Vēl…
Ja atribūcijas infrastruktūra patiešām nobriest — patiesa atribūcija, nevis simboliski informācijas paneļi, kas izskatās pēc ieguldījuma mērīšanas — tad visa šī kategorija varētu kļūt pārsteidzoši svarīga vēlāk.
Ne uzreiz. Ne nakti.
Lēnām.
Gandrīz neredzami vispirms.
Un varbūt tā ir daļa, kas liek man skatīties uz projektiem, piemēram, OpenLedger, neskatoties uz manu skeptiskumu.
Nevis pārliecība.
Tik vienkārši piesardzīga ziņkāre.
Sajūta, ka zem visa troksņa AI un kripto varētu galu galā saplūst vienā pārsteidzoši vienkāršā jautājumā:
Kas pieder inteliģencei, kad inteliģence pati kļūst par ekonomiski produktīvu?
Es neesmu pilnībā pārliecināts, ka kāds to ir atrisinājis.
Bet es arī nedomāju, ka tirgus ir pilnībā sapratis, cik svarīgs var kļūt šis jautājums.