Es domāju, ka tirgus joprojām skatās nepareizi uz AI infrastruktūru.
Lielākā daļa pašreizējās sarunas ir ap ļoti pazīstamu ietvaru: ātrāki čipi, jaudīgāki modeļi, garāka konteksta, lētāka secināšana. Viss ir par veiktspējas optimizācijas sacensībām. Šī perspektīva nav nepareiza, taču tā ir taisnīga tikai tad, ja AI tiek uzskatīts par tīru programmatūru, kur vecā versija tiek pilnībā aizvietota ar jauno versiju.
Patiesībā tas notiek reti.
Ja uzskatām to par ikdienišķu piemēru, tad tirgus, kas skatās uz AI, ir kā tirgus, kas interesējas tikai par to, kura prece ir lētāka, svaigāka, ātrāk piegādājama. Tu izvēlies labāko veikalu, nopērc un viss. Viss ir skaidrs, lineārs, neatstājot sekas pēc darījuma.
Bet AI uzņēmējdarbībā ir kā pilnīgi cita sistēma. Tā ir kā iepirkšanās tirgū, bet katru reizi, kad pērk, ir ilgtermiņa rēķins, juridiskais pienākums un atbildība par katra produkta izcelsmi. Tu nemaksā tikai par tagadni, bet arī jārisina saistības no pagātnes: kurš ir ieguldījis, kam ir īpašumtiesības un kādi nosacījumi joprojām ir spēkā, lai gan produkts ir 'uzlabots'.
Tādējādi problēma vairs nav aprēķinu izmaksās vai modeļa kvalitātē. Tā ir dziļākā līmenī: mantotās ekonomiskās saistības.
Iedomājies, ka uzņēmuma AI sistēma ir apmācīta no daudziem dažādiem datu avotiem, ir licences, ir partneri, kas iegulda, ir ārējie pielāgošanas modeļi, ir arī daži slāņi no trešajām pusēm. Pusstundā uzņēmums ievieš jaunu versiju labākas veiktspējas dēļ. Virsma šķiet vienkārša: vecā sistēma ir novecojusi.
Bet zem šīs virsmas, nekas nepazūd.
Daži dati joprojām iet kopā ar atlīdzības tiesībām. Dažas licences joprojām ir spēkā, lai gan modelis ir mainījies. Dažas prasības par datu izcelsmi joprojām ir jāizseko. Dažas juridiskās atbildības joprojām pastāv, ja jaunā modeļa izeja joprojām balstās uz 'vecā modeļa asinīm'.
Tas sāk izskatīties pēc kādas 'parāda' formas.
Tas nav tradicionālais finansiālais parāds, bet drīzāk saistību parāds - atbildības ķēde, kas ir iekļauta AI sistēmas darbības vēsturē. Un, jo vairāk tu uzlabo, jo tu to nenodzēš, tu tikai uzklāj jaunu slāni virs vecā.
Ja skatāmies uz būvniecības piemēru, tirgus domā, ka katra AI uzlabošana ir kā jaunas mājas būvniecība, nomainot ķieģeļus, cementu, plānojumu, un tad uzskata, ka vecais projekts vairs nav saistīts. Bet patiesībā tas ir kā jaunu māju būvēšana uz veca pamata ar juridiskiem ierobežojumiem, ar garantiju, ar tehniskajām atbildībām, kas vēl nav beigušās, un ar iesaistītajām pusēm, kurām joprojām ir tiesības pieprasīt pārbaudi visai struktūrai.
Tieši šajā punktā OpenLedger kļūst interesantāks.
Ja tā ir tikai datu reģistrācijas sistēma vai atlīdzība tiem, kas iegulda, tad stāsts nav nekas jauns. Bet, ja paskatāmies dziļāk, tā cenšas atrisināt citu uzdevumu: pārorganizēt visu AI saistību vēsturi tā, lai to varētu pārbaudīt un apstrādāt.
Tu neskaties, kurš modelis ir labāks. Tu skaties, kādas saistības tas modelis ir mantojis, kam ir tiesības uz to un vai šīs tiesības joprojām ir spēkā.
Šajā kontekstā OpenLedger ir kā 'saistību reģistrs' AI. Sistēma, kas ne tikai reģistrē datus, bet arī reģistrē atbildību, kas saistīta ar šiem datiem: īpašumtiesības, izmantošanas tiesības, maksājumu nosacījumi un audita iespēja caur dažādiem versijām.
Svarīgi ir tas, ka šīs lietas nepazūd laika gaitā. Tās uzkrājas.
Un, kad AI sāk tikt izmantots tādās jomās kā finanses, medicīna vai uzņēmējdarbības infrastruktūra, jautājums vairs nav 'vai šis modelis ir labs', bet gan 'kādas neizpildītas saistības šis modelis nes'.
No šī skatupunkta tirgus pašlaik varētu būt nepareizi novērtējis centrālo aspektu. Tas koncentrējas uz ātrumu, veiktspēju un izmaksām - lietām, kas ir viegli izmērīt. Savukārt slēptā vērtība atrodas kaut kur daudz grūtāk saskatāmā - spējā izsekot, pārbaudīt un atrisināt saistības laika gaitā.
Ja OpenLedger gūs panākumus, $OPEN nebūs tikai tokens kādai AI datu sistēmai, bet var kļūt par koordinācijas mehānismu pilnīgi citai infrastruktūrai: AI 'saistību parāda' apstrādes infrastruktūrai.
Tomēr tas joprojām ir tikai pieņēmums.
Jo katra šāda sistēma sastop lielu jautājumu: vai tirgus tiešām to vajag pietiekami ātri, pirms juridiskās problēmas kļūst pietiekami nopietnas, lai piespiestu to lietot.
Galu galā, AI nav tikai stāsts par labāku modeli. Tas ir stāsts par to, kas paliek pāri pēc katras modeļa nomaiņas.
Un varbūt, kas palicis pāri, nav tehnoloģija - bet neizpildītas saistību vēsture.