Es pēdējā laikā esmu skatījies uz @OpenLedger no praktiskākas puses, nevis tikai kā uz vēl vienu AI + blokķēdes projektu. Ideja nav tikai tāda, ka cilvēki var sniegt datus. Lielāks jautājums ir, vai šie dati kļūst pietiekami noderīgi, lai AI modeļi uz tiem paļautos.
Šeit OpenLedger kļūst interesants.
Lielākajā daļā AI sistēmu dati ieiet, modelis kļūst spēcīgāks, un sākotnējais devējs pamazām izzūd no stāsta. Neviens īsti nezina, kurš datu kopums palīdzēja izveidot galīgo atbildi, kurš pievienoja vērtību vai vai devējs pelnījis kaut ko pēc tam, kad modelis sāk tikt izmantots.
OpenLedger cenšas to mainīt caur Datanetiem un Atribūcijas Pārbaudi.
Dataneti palīdz organizēt specializētus datu kopumus ap fokusētiem lietošanas gadījumiem, savukārt Atribūcijas Pārbaude rada veidu, kā izsekot, kuri dati ietekmēja AI rezultātu. Tādējādi, nevis izturēt datus kā neredzamu degvielu, OpenLedger tos pārvērš par kaut ko, ko var izsekot, mērīt un atalgot.
Bet es domāju, ka reālais tests nav tikai atribūcija.
Reālais tests ir pieprasījums.
Datanet var būt pilns ar spēcīgiem datiem, bet ja to neizmanto neizstrādātāji, ne modeļi, ne AI aģenti, tad atlīdzības cikls paliek ierobežots. Vērtība sākas, kad reālas lietojumprogrammas sāk izmantot šos datu kopumus inferencē un dati patiešām palīdz radīt noderīgus rezultātus.
Tāpēc OpenLedger vairāk atgādina AI vērtības ciklu nekā vienkāršu datu tirgu. Ieguldītāji nes datus, Dataneti strukturē tos, modeļi tos izmanto, Atribūcijas Pārbaude izseko ietekmi, un atlīdzības var plūst atpakaļ, pamatojoties uz faktiskās lietošanas.
Man tas ir projekts spēcīgākā daļa.
OpenLedger ne tikai lūdz cilvēkus augšupielādēt datus un gaidīt. Tas cenšas izveidot sistēmu, kur noderīga ieguldījuma nozīme var palikt svarīga ilgtermiņā. Ja datu kopums palīdz modelim labāk atbildēt, labāk spriest vai labāk kalpot konkrētai nozarei, tad šim ieguldījumam nevajadzētu pazust pēc apmācības.
Protams, projektam joprojām ir jāpierāda adopcija.
Tam nepieciešami veidotāji, kas patiešām rada AI lietojumprogrammas tīklā. Tam nepieciešami aktīvi Dataneti, kas risina reālas problēmas. Tam nepieciešams inferenču pieprasījums, ne tikai kopienas hype. Bez reālas lietošanas pat labs atribūcijas sistēma paliek nepietiekami izmantota.
Bet, ja OpenLedger var apvienot šos elementus, $OPEN var kļūt par daļu no kaut kā daudz lielāka par īstermiņa AI naratīvu.
AI virzās uz specializāciju. Atšķirīgām nozarēm būs nepieciešami dažādi modeļi, un šiem modeļiem būs vajadzīgi augstas kvalitātes, fokusēti dati. OpenLedger pozicionē sevi ap šo precīzo maiņu, dodot datu devējiem redzamu lomu AI ekonomikā.
Tāpēc es to uzmanīgi vēroju.
Ne tikai tāpēc, ka OpenLedger izseko datus, bet tāpēc, ka tas cenšas pārvērst noderīgus datus par ilgtermiņa vērtības slāni AI.