Es agrāk domāju, ka lielākais izaicinājums AI ir inteliģence.
Labāki modeļi, ātrāki aģenti, tīrāki pieprasījumi, zemākas skaitļošanas izmaksas — tas šķita kā visa spēle. Bet jo vairāk es skatos, kā reālas kompānijas eksperimentē ar AI, jo vairāk es domāju, ka grūtākā problēma nav inteliģence. Tā ir atbildība.
Kam pieder dati aiz atbildes?
Kurš saņem samaksu, kad modelis izmanto datu kopu?
Kurš ir atbildīgs, kad AI aģents pieņem lēmumu?
Un kā kāds var pierādīt, kas patiesībā notika pēc fakta?
Tur ir vieta, kur saruna par @OpenLedger sāk izskatīties praktiskāka man. Nevis tāpēc, ka tā burvīgi atrisina katru AI problēmu, bet tāpēc, ka OpenLedger skatās uz AI infrastruktūras daļu, kas kļūst neizbēgama, kad AI sāk pieskarties naudai, līgumiem, lietotājiem un regulētām darba plūsmām.
Reālā problēma nav tikai AI izeja
Bankai nevar vienkārši teikt: “AI teica, ka viss izskatās labi.” Veselības aprūpes uzņēmums nevar ignorēt, no kurienes nāca apmācības dati. Tirdzniecības firma nevar ļaut aģentam rīkoties bez žurnāliem, atļaujām, norēķinu noteikumiem un auditable. Regulators nepieņems vibrācijas kā pierādījumus.
Tas ir attālums starp patērētāju AI un operatīvo AI.
Lietotājiem bažas ir uzticība.
Būvētājiem bažas ir monetizācija un atribūcija.
Iestādēm bažas ir atbildība.
Regulatoriem bažas ir, vai lēmumi var tikt izsekoti, pārskatīti un apstrīdēti.
Centralizētie AI sistēmas var darboties labi, kad likmes ir zemas. Bet, kad dati, modeļi, aģenti un maksājumi mijiedarbojas, sistēmai nepieciešams vairāk nekā tikai veiktspēja. Tam nepieciešami ieraksti.
Kāpēc norēķini ir svarīgi AI
Tieši šajā brīdī blokķēdes pamatinfrastruktūra kļūst nozīmīga.
Ja modelis izmanto datu kopu, tam jābūt skaidram veidam, kā uzzināt, vai šī datu kopa ir devusi vērtību. Ja aģents veic uzdevumu, tam jābūt veidam, kā pārbaudīt, ko tas piekļuva, ko tas aktivizēja, un kuram ir jādod atlīdzība. Ja vairāki dalībnieki piedalās datu, modeļu vai aģentu loģikas sniegšanā, vērtības sadale nevar būt atkarīga tikai no privātām izklājlapām.
Tieši šajā brīdī blokķēdes pamatinfrastruktūra kļūst nozīmīga.
OpenLedger uzmanība, atbloķējot likviditāti ap datiem, modeļiem un aģentiem, nav tikai par jauna kripto aktīvu stāsta radīšanu. Interesantāka ideja ir tāda, ka AI resursi varētu kļūt izsekojami, piederoši un monetizējami strukturētākā veidā.
Šajā kontekstā $OPEN pārstāv vairāk nekā kampaņas identifikators. Tas norāda uz ekonomiku, kur AI saistītām ieguldījumiem var būt vajadzīgas sliedes īpašumam, piekļuvei, norēķiniem un stimulēšanai.
OpenLedger kā infrastruktūra, nevis dekorācija
Spēcīgākais arguments ir tas, ka AI sistēmas kļūst par ekonomiskiem aktoriem. Aģenti var rezervēt pakalpojumus, izpildīt darījumus, pārvaldīt darba plūsmas, maršrutēt datus, salīdzināt piegādātājus vai aktivizēt maksājumus. Kad tas notiek, infrastruktūrai aiz tiem jāatbild uz pamata jautājumiem:
Kādus datus aģents izmantoja?
Vai modelim bija atļauts piekļūt tam?
Kas piedalījās izejas veidošanā?
Kā būtu jāizplata ieņēmumi?
Vai procesu var pārbaudīt vēlāk?
OpenLedger varētu būt nozīmīgs, jo tas uztver datus, modeļus un aģentus kā aktīvus ar ekonomiskajām attiecībām, nevis tikai neredzamiem komponentiem melnajā kastē.
Tas ir īpaši svarīgi būvētājiem. Daudzi būvētāji veido datu kopas, precīzi pielāgotus modeļus, rīkus, automatizācijas vai aģentus, bet cīnās monetizēt tos pāri abonentiem, API atslēgām vai vienreizējām licencēšanas darījumiem. Atvērtā infrastruktūras slāņa izveide varētu ļaut šiem ieguldījumiem tikt atklātiem, izmantotiem, verificētiem un apbalvotiem ar skaidrākiem noteikumiem.
Praktisks piemērs
Iedomājies atbilstības jaunuzņēmumu, kas veido AI aģentu starptautiskai rēķinu pārbaudei.
Aģents pārbauda piegādātāju dokumentus, salīdzina tos ar politikas noteikumiem, izceļ neparastu maksājumu uzvedību un rekomendē, vai rēķins jāapstiprina. Lai to izdarītu pareizi, tas var paļauties uz vairākām lietām: verificētu piegādātāju datu kopu, krāpšanas atklāšanas modeli, nozares specifisku risku modeli un iekšējiem uzņēmuma noteikumiem.
Parastā uzstādījumā liela daļa no tā kļūst grūti izsekojama. Uzņēmums var zināt galīgo ieteikumu, bet ne vienmēr visu ieguldījumu ķēdi aiz tā.
Ar tādām infrastruktūrām kā OpenLedger, jaunizveidotais uzņēmums teorētiski varētu izveidot sistēmu, kur katra datu avota, modeļa un aģenta mijiedarbības īpašumtiesības un izmantošanas ieraksti ir skaidrāki. Iestāde iegūst labāku auditu. Būvētāji iegūst labāku ceļu uz vērtības piesavināšanos. Regulators iegūst pārskatāmāku ceļu. Lietotāji iegūst sistēmu, kas mazāk atkarīga no aklās uzticēšanās.
Tas padara AI nevis perfektu. Bet tas padara ekonomisko un atbilstības slāni redzamāku.
Risks: Pieņemšana nebūs automātiska
Risks ir tas, ka šāda veida infrastruktūra var būt tehniski pareiza, bet sociāli lēna.
Iestādes darbojas uzmanīgi. Regulators var nekavējoties nesaprast jaunās norēķinu slāņus AI. Būvētāji var pretoties papildu sarežģītībai, ja lietotāja pieredze nav vienkārša. Uzņēmumi var dot priekšroku slēgtām sistēmām, jo tās šķiet vieglāk kontrolējamas.
Ir arī izmaksu jautājums. Ja izsekošana, verificēšana un norēķini pievieno pārāk daudz berzes, komandas var to izvairīties, ja vien regulējums vai klientu pieprasījums neuzspiež jautājumu.
OpenLedger izaicinājums nav tikai izveidot noderīgu infrastruktūru. Tam arī jāpierāda, ka pievienotā uzticība, likviditāte un atribūcija ir vērta operatīvo centienu.
Tas ir augsts bars.
Cilvēki, kas visvairāk varētu interesēties par OpenLedger, nav tikai tirgotāji, kas vēro #OpenLedger . Tie ir būvētāji, kas cenšas monetizēt AI darbu, iestādes, kas nepieciešami verificējamiem AI darba plūsmām, lietotāji, kuri vēlas lielāku pārliecību automatizētās sistēmās, un regulatori, kuriem nepieciešami skaidrāki pierādījumi, kad kaut kas noiet greizi.
Tas varētu darboties, jo AI pārvietojas no čata logiem uz reālām ekonomiskām procesiem, un ekonomiskajiem procesiem nepieciešami ieraksti, tiesības un norēķini.
Tas varētu neizdoties, ja infrastruktūra šķiet pārāk sarežģīta, ja iestādes paliek komfortablās slēgtās sistēmās, vai ja būvētāji neredz pietiekamu praktisku ieguvumu.
Man interesantā daļa no @OpenLedger nav solījums, ka viss uzreiz kļūs decentralizēts. Tas ir klusāka iespēja, ka AI varētu būt nepieciešama finanšu un juridiskā infrastruktūra, pirms tā var kļūt patiešām noderīga mērogā.
Tas nav finanšu padoms.
Kā tu domā, kas ir svarīgāk AI pieņemšanai: labāki modeļi vai labāki sistēmas uzticības, īpašumtiesību un norēķinu risinājumi?