Tas, kas man pievērsa uzmanību par #OpenLedge r, nebija tikai tā AI naratīvs. Jau ir neskaitāmi projekti, kas apgalvo, ka veido AI nākotni. Kas man padarīja OpenLedger unikālu, bija uzsvars uz izcelsmi, nevis tikai inteliģenci.
Lielākā daļa diskusiju par AI griežas ap lielākiem modeļiem, vairākām skaitļošanas jaudām un ātrāku veiktspēju. Bet aiz katra AI sistēmas stāv datu kopas, līdzstrādnieki, pētnieki, izstrādātāji un neskaitāmi neredzami elementi, kas reti tiek atzīti.
#OpenLedger izskatās, ka pieejai šai problēmai ir cita pieeja.
Vietā, lai uzdotu tikai jautājumu, kā AI var kļūt gudrāks, projekts pēta, kā ieguldījumi var kļūt izmērāmi un caurredzami. Ja AI aģentu datu kopas un modeļi rada vērtību, sistēma cenšas izsekot, no kurienes tā vērtība radusies.
Ideja kļūst vēl interesantāka, kad tu ņem vērā, kurp virzās mākslīgais intelekts.
Kā automatizēto aģentu skaits pieaug un AI sistēmas sazinās viena ar otru vairākās platformās, caurredzamība var kļūt arvien svarīgāka. Izpratne par to, no kurienes nāk rezultāti un kurš ir pievienojis savu ieguldījumu, var galu galā kļūt tikpat svarīga kā paši rezultāti.
Vai #OpenLedger šī vīzija tiks sasniegta, paliek neskaidrs. Bet doma, ka atribūcija pati par sevi var kļūt par kritisku infrastruktūru nākotnes AI ekonomikām, ir tā, kas sākotnēji pievērsa manu uzmanību.
