AI industrija attīstās ārkārtīgi ātri, taču lielākā daļa sarunu joprojām koncentrējas gandrīz pilnībā uz pašu inteliģenci:
labākas modeļi,
labāka loģika,
labāki iznākumi.
Es domāju, ka lielāka ilgtermiņa problēma patiesībā var būt ekonomiskā infrastruktūra.
Jo, kad AI sistēmas sāk darboties patstāvīgi decentralizētās vidēs, inteliģence pati par sevi vairs nav pietiekama.
Ekosistēmai arī ir nepieciešams:
Atribūcija
Koordinācija
Atbildība
Izpildes caurredzamība
Kontributoru ekonomika
Tas šķiet ir slānis, ko OpenLedger mēģina uzbūvēt.
AI sistēmas pašlaik darbojas caur neredzamu vērtības izsūknēšanu
Mūsdienu AI sistēmas ģenerē milzīgu vērtību no datu kopām un ieguldītājiem, bet ļoti maz no šīs vērtības atgriežas pie cilvēkiem, kas palīdzēja radīt inteliģenci.
Parasti process izskatās šādi:
Kopienas ģenerē datus
Centralizētās sistēmas tos absorbē
Modeļi tiek apmācīti
Platformas monetizē rezultātus
Ieguldītāji pazūd no ekonomiskā loka
Šī struktūra efektīvi mērogojas, bet rada ilgtermiņa problēmas ap īpašumtiesībām un atskaitīšanu.
Šeit OpenLedger Datanets ietvars kļūst interesants.
Tā vietā, lai uzskatītu datu kopas par statiskiem resursiem, OpenLedger cenšas izveidot nepārtraukti izsekojamas ieguldījumu sistēmas, kur datu kopas, ieguldītāji un lejupvērsta inferēšana paliek ekonomiski saistīti.
Tas pamatīgi maina attiecības starp AI infrastruktūru un cilvēkiem, kas to nodrošina.
Atskaitīšanas pierādījums var kļūt būtisks vēlāk
Viens no spēcīgākajiem jēdzieniem OpenLedger ekosistēmā ir Atskaitīšanas pierādījums.
Lielākā daļa AI sistēmu šodien joprojām darbojas kā melni kasti:
Izvades parādās
Racionāls pamatojums paliek apslēpts
Ieguldījumu ceļi pazūd
Atbildība kļūst grūta
OpenLedger cenšas atrisināt šo problēmu, izveidojot infrastruktūru, kas spēj izsekot:
Datu kopu ietekme
Modeļa ieguldījums
Inferēšanas ceļi
Ieguldītāju dalība
Svarīgā daļa šeit nav tikai caurredzamība.
Tas ir ekonomiskās atbildības jautājums.
Jo galu galā AI ekosistēmām var būt nepieciešama infrastruktūra, kas spēj atbildēt:
Kurš ieguldīja?
Kura modelis rīkojās?
Kuri dati ietekmēja rezultātu?
Kam būtu jāsaņem vērtības sadalījums?
Pašreizējā AI infrastruktūra joprojām smagi cīnās ar šiem jautājumiem.
Autonomi AI aģenti rada jaunas infrastruktūras problēmas.
AI aģentu pieaugums pilnībā maina infrastruktūras diskusiju.
Kad autonomās sistēmas sāk:
Koordinēt darījumus
Pārvaldīt likviditāti
Sazināties starp ķēdēm
Automatizēt operatīvos lēmumus
Izpildīt finanšu aktivitāti
izpildes caurredzamība kļūst kritiska.
Tāpēc OpenLedger jaunākais fokuss ir:
Onchain izpilde
Decentralizēta inferēšana
Aģentu koordinācija
Caurspīdīgas norēķinu sistēmas
jūtas arvien nozīmīgāka.
Ekosistēmas virziens norāda, ka OpenLedger gatavojas AI sistēmām, kas darbojas ekonomiski, nevis tikai sarunvalodā.
Un, godīgi sakot, es domāju, ka lielākā daļa cilvēku joprojām nenovērtē, cik svarīga šī pāreja vēlāk kļūst.
Krustķēžu koordinācija var kļūt par lielu AI šaurumu.
Vēl viens interesants virziens ir OpenLedger pieaugošā ekosistēmas sadarbība ap savietojamību un decentralizētām koordinācijas sistēmām.
Kad AI aģenti sāk darboties vairākās blokķēžu vidēs, atskaitīšana kļūst ievērojami grūtāka.
Autonomā sistēma var:
Lasīt datus no vienas ķēdes
Izpildīt citur
Norēķināties citā tīklā
Koordinēt ar ārējām protokolām vienlaikus
Bez caurredzamas koordinācijas infrastruktūras atbildība ātri izjūk.
Tas ir viens no iemesliem, kāpēc OpenLedger integrācijas virziens, kas saistīts ar krustķēžu infrastruktūru un pārbaudāmām izpildes sistēmām, jūtas stratēģiski svarīgs.
Projekts šķiet fokusēts uz atskaitīšanas redzamības saglabāšanu, pat ja AI vides kļūst arvien savstarpēji savienotas.
Sarežģītākā problēma joprojām ir mērogojamība
Protams, atskaitīšana mērogā ir ārkārtīgi grūta.
Mūsdienu AI sistēmas ir:
Probabilistiskas
Slāņotas
Nepārtraukti attīstošas
Kompjūterizēti sarežģītas
Ieguldījumu precīza izsekošana pa datu kopām, modeļiem, aģentiem un inferēšanas ceļiem, neradot manipulācijas vektorus vai neefektivitātes, var kļūt par vienu no grūtākajām infrastruktūras problēmām decentralizētajā AI.
Tāpēc īstais tests OpenLedger ir nevis mārketings.
Tas ir izpilde.
Jo, lai izveidotu atbildīgas AI ekonomikas, nepieciešama infrastruktūra, kas patiešām var pielāgoties reālās pasaules sarežģītībai.
Secinājums
Decentralizētais AI sektors lēnām pāriet no vienkāršiem čatbota stāstiem un spekulatīva AI zīmola.
Lielākā iespēja arvien vairāk šķiet saistīta ar:
Atskaitīšanas infrastruktūra
Transparanta izpilde
Decentralizēta koordinācija
Atbildīgas AI ekonomikas
Šī ir slāņa OpenLedger mērķauditorija.
Ja autonomās AI sistēmas turpina paplašināties decentralizētās finanšu un aprēķinu vidēs, projekti, kas veido caurredzamu infrastruktūru zem AI, var kļūt daudz svarīgāki, nekā to pašlaik apzinās lielākā daļa cilvēku.
