Jo vairāk laika es pavadīju, pētot OpenLedger, jo vairāk es sāku domāt par kaut ko, ko lielākā daļa cilvēku reti pamanīju, kad viņi mijiedarbojas ar AI.
Kas notiek pirms galīgās atbildes
No malas, AI pieprasījums šķiet neticami vienkāršs.
Tu ieraksti aicinājumu, gaidi dažas sekundes un saņem atbildi.
Viss izskatās gludi.
Bet jo dziļāk es ieskatījos sistēmās, kur AI iznākumi nes ekonomisko vērtību, jo vairāk es sapratu, ka process aiz šīs atbildes var būt daudz sarežģītāks.
Dažreiz iznākums tiek apstiprināts nekavējoties.
Dažreiz tas tā nav.
Atbilde var tikt pārskatīta, pārbaudīta, labota un nosūtīta caur papildu verifikāciju, pirms tā tiek beidzot pieņemta.
Lietotājs nekad neko no tā neredz.
Viņi redz tikai galīgo atbildi.
Tīkls redz katru mēģinājumu.
Un godīgi sakot, šī atšķirība šķiet svarīgāka, nekā es sākotnēji apzinājos.
Jo, kad AI radītais darbs kļūst par kaut ko, ko var atlīdzināt ekonomiski, saruna mainās.
Izaicinājums vairs nav tikai radīt izeju.
Izs challenges kļūst saprast, kā sistēma apstrādā nenoteiktību.
Šī doma palika ar mani, kamēr mācījos vairāk par OpenLedger.
Sākumā es pieņēmām, ka fokuss ir vienkārši uz AI līdzdalības iespējošanu decentralizētā tīklā.
Daudz projekti runā par to.
Bet dziļāka ideja šķiet interesantāka.
Kas notiek, kad divi dalībnieki piedalās tajā pašā darba plūsmā, tomēr viens konsekventi rada izejas, kas nekavējoties iziet validāciju, kamēr otrs regulāri prasa vairākus labojumu ciklus, pirms sasniedz to pašu rezultātu?
No lietotāja viedokļa abas darba plūsmas var izskatīties identiskas.
Galīgā atbilde pienāk jebkurā gadījumā.
Bet iekšēji, ceļš uz to var būt ļoti atšķirīgs.
Papildu validācija prasa papildu resursus.
Vairāk skaitļošanas tiek patērēts.
Vairāk maršrutēšanas lēmumu tiek pieņemti.
Vairāk laika tiek pavadīts, sasniedzot pārliecību.
Un tas lika man domāt, vai reālā vērtība, ko mēra, nav tikai pati inteliģence.
Varbūt tā ir uzticamība.
Jo laika gaitā tīkli dabiski sāk reaģēt uz sniegumu.
Dalībnieki, kas rada mazāk sarežģījumu, kļūst vieglāk strādāt.
Dalībnieki, kas rada vairāk nenoteiktības, prasa papildu resursus atbalstam.
Nav nepieciešamas dramatiska sankcijas.
Nav nepieciešama iejaukšanās no centralizētas varas.
Ekonomiskās stimulācijas pakāpeniski veido uzvedību pašas par sevi.
Un tur ir vieta, kur OPEN sāka man vairāk saprast.
Nevis vienkārši kā atlīdzības mehānisms.
Bet kā ietvars, kas palīdz kvantificēt slēpto nenoteiktības izmaksu AI darba plūsmās.
Interesantā daļa ir tā, ka nenoteiktība bieži ir neredzama no malas.
Darba plūsma, kas tūlīt izdodas, un darba plūsma, kas izdodas pēc vairākiem mēģinājumiem, var radīt tieši tādu pašu galīgo rezultātu.
Tomēr iekšēji tie pārstāv ļoti atšķirīgus efektivitātes līmeņus.
Šī atšķirība var nešķist nozīmīga klusajos periodos.
Bet, kad pieprasījums pieaug un resursi kļūst ierobežoti, tās slēptās izmaksas sāk kļūt daudz vieglāk pamanāmas.
Daži pieprasījumi gludi pārvietojas cauri sistēmai.
Citi ilgāk pavada navigējot validācijas un verifikācijas slāņos.
Un tie mirkļi atklāj, ko tīkls visvairāk novērtē.
Saskanība.
Uzticamība.
Prognozējamība.
Protams, tas rada citu jautājumu, uz kuru man joprojām ir grūti atbildēt.
Vai šāda veida sistēma rada spēcīgāku koordināciju decentralizētai AI?
Vai tas pakāpeniski veido reputācijas dinamiku, kas dabiski labvēlīgi izturas pret dalībniekiem ar izveidotiem snieguma vēstures?
Varbūt abi rezultāti parādās vienlaikus.
Es patiesi vēl nezinu.
Bet viena lieta šķiet arvien skaidrāka.
Jo vairāk es pētu maksājamās AI sistēmas, jo mazāk es domāju, ka izaicinājums ir radīt pašu inteliģenci.
Grūtākais uzdevums šķiet izlemt, kā nenoteiktība tiek absorbēta, kad inteliģence paliek probabilistiska, bet ekonomiskā noregulēšana prasa pārliecību.
Šis koordinācijas slānis ir tas, kas turpina pievērst manu uzmanību.
Un tas ir arī slānis, kur OpenLedger sāk kļūt daudz interesantāks man.
