Es pirmo reizi labāk sapratu openledger, kad pārstāju to skatīties kā uz vēl vienu ai kripto stāstu.
Es paskatījos uz bankflow 12 iekš openledger studijas, un tas šķita praktiskāks nekā parasta projekta lapa. Tas parādīja 9.7k rindas un vairāk nekā 12,800 skatījumu ekrānā, ko es pārbaudīju. Šis mazais sīkums man bija svarīgs. Tas padarīja ideju mazāk abstraktu.
Bankflow 12 nav tokenu grafiks. Tas nav tirdzniecības signāls. Tas izskatās pēc strukturētas finanses datu kopas, kas veidota ap jautājumiem un atbildēm. Tēma ir digitālā banku darbība, klientu uzvedība, kredīta novērtējums, atbilstība, darījumu plūsma, likviditātes pārvaldība un datu balstītas lēmumu pieņemšanas.
Es domāju, ka šeit openledger kļūst vieglāk izskaidrot.
Lielākā daļa cilvēku runā par AI, it kā modelis būtu viss produkts. Es to vairs neredzu šādi. Modelis ir tik noderīgs, cik noderīgi ir dati, kas to atbalsta. Tīri dati sniedz labākas atbildes. Fokusēti dati sniedz noderīgas atbildes. Vāji dati sniedz vājas atbildes, neatkarīgi no tā, cik spēcīgs modelis izskatās no ārpuses.
Tāpēc banku datu kopums piesaistīja manu uzmanību.
Finanses nav maiga tēma. Bankas nodarbojas ar risku, uzticību, noteikumiem, klientu ieradumiem un ātriem lēmumiem. Datu kopums, piemēram, bankflow 12, var palīdzēt AI sistēmai saprast, kā darbojas digitālā banku darbība, vismaz no pētniecības viedokļa. Es nesaku, ka tajā ir reāli klientu bankas ieraksti. Es to nevaru pārbaudīt no ekrāna. Ko varu teikt, ir tas, ka tas ir skaidri veidots ap banku zināšanām un finanšu lēmumiem.
Tas tieši savienojas ar openledger.
Openledger raksturo sevi kā AI blokķēdes infrastruktūru, lai apmācītu un izvietotu specializētus modeļus, izmantojot kopienas īpašus datu kopumus, ko sauc par datanets. Vienkārši sakot, platforma cenšas nodrošināt datiem redzamu vietu AI vērtību ķēdē. Datu kopumu augšupielāde, modeļu apmācība, atlīdzības kredīti un pārvaldība var tikt risināta uz ķēdes.
Tas ir svarīgi, jo šodien dati bieži pazūd AI.
Kāds raksta, marķē, tīra vai organizē noderīgu informāciju. Pēc tam modelis no tā mācās. Vēlāk modelis sniedz atbildes, nopelna uzmanību un rada vērtību. Bet sākotnējais devējs var vispār netikt pamanīts. Es domāju, ka šī ir bojāta daļa, ko openledger cenšas labot.
Tās galvenā ideja ir atribūcijas pierādījums.
Es skatu atribūcijas pierādījumu kā vienkāršu jautājumu ar nopietnu ietekmi. Ja noteikti dati palīdzēja veidot noderīgu AI atbildi, vai mēs varam izsekot šo ietekmi un atlīdzināt devēju? Binance pētījums apraksta openledger ap šo ideju, kur datu punkti, kas veido modeļa izeju, var tikt identificēti un devēji var tikt atlīdzināti.
Tas maina stāstu no datu vākšanas uz datu īpašumtiesībām.
Krypto saikne šeit kļūst skaidrāka. Bankflow 12 pats ir vairāk saistīts ar banku un ekonomiku nekā ar krypto tirdzniecību. Bet iekš openledger, krypto slānis var atbalstīt maksas, stimulu, staking, pārvaldību un piekļuvi AI pakalpojumiem caur atklāto tokenu. Tāpēc token man nav galvenā stāsta daļa. Galvenais stāsts ir tas, vai noderīgi dati var kļūt par daļu no godīgākas AI ekonomikas.
Sociālā ietekme var būt nozīmīga.
Labāki finanšu datu kopumi var palīdzēt izveidot rīkus finanšu izglītībai, krāpšanas izpētei, risku analīzei, atbilstības atbalstam un gudrākai klientu apkalpošanai. Mazākiem veidotājiem tas var atvērt jaunu ceļu. Viņi var neizmantot lielu AI laboratoriju, bet var dziļi saprast reālo sektoru. Šīs zināšanas var kļūt vērtīgas, ja sistēma var izsekot un atlīdzināt to.
Ir arī nopietns brīdinājums.
Finanšu dati ir jutīgi. Ja datu kopumi ir vāji, aizspriedumaini vai neskaidri, iznākums var kaitēt cilvēkiem. Kredīta novērtēšana var kļūt negodīga. Klientu profilēšana var kļūt invazīva. Regulējums var tikt pārprasts. Tāpēc openledger netiks vērtēts tikai pēc tā, cik aizraujoša izklausās tā ideja. To vērtēs pēc datu kvalitātes, privātuma, caurspīdīguma un lietojuma.
Manuprāt, bankflow 12 padarīja openledger reālāku.
Tas parādīja, ka nākotne AI var nepiederēt tikai modeļu veidotājiem. Tā var piederēt arī cilvēkiem, kuri nodrošina noderīgus datus, kontekstu un nozares zināšanas. Šī ir daļa, kas mani visvairāk interesē.
Nākamajai AI ekonomikai nevajadzētu uzdot tikai jautājumu, kurš izveidoja modeli.
Tam arī jāuzdod jautājums, kurš baroja zināšanas aiz tā.