Nie planowałem spędzać czasu, aby przyjrzeć się OpenLedger (OPEN).
Na tym etapie każdy inny projekt wydaje się przyczepiać 'AI' do swojej nazwy i nagle ludzie zachowują się, jakby to był następny wielki hit. Większość czasu przewijam dalej, bo posty brzmią tak samo — wielkie obietnice, skomplikowane słowa, zero substancji.
Ale OpenLedger ciągle pojawiał się w rozmowach, które wydawały się... normalne.
Nie przymuszone. Nie przesadnie promocyjne. Po prostu ludzie szczerze dyskutują o tym, dokąd zmierza AI i kto na tym korzysta.
To mnie wciągnęło.
Im więcej w to zagłębiałem się, tym bardziej zdawałem sobie sprawę, że projekt naprawdę nie próbuje sprzedawać jakiejś fantazji o robotach przejmujących świat. Wiele dyskusji wokół tego dotyczy naprawdę własności, wkładu i dystrybucji wartości w systemach AI.
I szczerze mówiąc, myślę, że ten temat stanie się znacznie większy, niż większość ludzi się spodziewa.
W tej chwili firmy AI ścigają się w budowaniu mądrzejszych modeli, ale bardzo niewiele osób mówi o ludziach stojących za kulisami. Zbiory danych, współtwórcy, mniejsi deweloperzy, społeczności dostarczające informacje — to wszystko ma znaczenie, ale struktura nagród wciąż wydaje się dość nierówna.
Prawdopodobnie dlatego skupienie OpenLedger na atrybucji przykuło moją uwagę.
Widziałem ostatnio dyskusję o śledzeniu, skąd tak naprawdę pochodzi wartość generowana przez AI, i na chwilę mnie to zatrzymało, bo... tak, to pytanie ma znaczenie.
Jeśli dane, badania lub prace kogoś pomagają w szkoleniu systemów, które później generują zyski, czy nie powinno być czystszego sposobu na uznawanie tego?
Może za bardzo się nad tym zastanawiam, ale czuję, że internet powoli zmierza w kierunku tej rozmowy.
Interesujące jest to, że ton wokół AI zmienił się znacznie w porównaniu do zeszłego roku. Wtedy wszyscy byli obsesyjnie skupieni na tym, kto ma najpotężniejszy model. Teraz dyskusje wydają się bardziej ugruntowane. Ludzie zaczynają zadawać praktyczne pytania:
Kto jest właścicielem danych?
Jak korzystają twórcy?
Czy systemy AI mogą być audytowane?
Co się stanie, gdy agenci AI zaczną zajmować się rzeczywistą działalnością gospodarczą?
Te pytania wydają się teraz mniej teoretyczne.
Myślę, że dlatego projekty takie jak OpenLedger zaczynają się wyróżniać. Nie dlatego, że są najgłośniejsze, ale dlatego, że próbują budować wokół rzeczywistych problemów.
Niemniej jednak, wciąż jestem ostrożny.
Krypto ma tendencję do wyolbrzymiania wszystkiego, a AI prawdopodobnie jest w tym jeszcze gorsze. Staram się nie popaść w zwykły cykl przesadnego ekscytowania się narracjami.
Ale jednocześnie mogę przyznać, kiedy coś wydaje się kierunkowo interesujące.
OpenLedger wydaje się być na wczesnym etapie. Bardzo wczesnym.
Niemniej jednak, wolałbym obserwować projekty eksperymentujące z rzeczywistymi problemami infrastrukturalnymi niż kolejny token próbujący stać się viralem tylko na podstawie buzzwordów.
Może nic z tego nie wyjdzie.
Może cała gospodarka oparta na AI-agentach zajmie więcej czasu, niż ludzie myślą.
A może za kilka lat spojrzymy wstecz i uświadomimy sobie, że prawdziwa okazja nie polegała tylko na budowaniu mądrzejszej AI — chodziło o to, jak wartość związana z AI jest dzielona w pierwszej kolejności.
To jest część, nad którą ostatnio ciągle myślę.