Jedna rzecz wydaje się niedokończona w obecnym boomie AI. Wszyscy mówią o szybszych modelach, mądrzejszych agentach i lepszej automatyzacji, ale bardzo mało osób zadaje wolniejsze pytanie: jak system AI pamięta ludzi i zasoby, które pomogły stworzyć jego wartość? Nie pamiętać w sentymentalny sposób. Pamiętać w sposób ekonomiczny.
To pytanie ma znaczenie, ponieważ AI nie powstaje z pustej przestrzeni. Jest budowane na danych, zachowaniach, wiedzy z danej dziedziny, projektowaniu modeli, testowaniu, korektach i powtarzalnym użytkowaniu. Użyteczny produkt AI może wyglądać prosto na powierzchni, ale pod nią zazwyczaj znajduje się głęboki stos ukrytej pracy. Problem polega na tym, że gdy ta praca staje się częścią większego systemu, często traci swoją tożsamość.
Przed OpenLedger, to już była słabość w całym rynku AI. Dane mogą stać się wartościowe po wykorzystaniu w treningu, ale pierwotny wkład może nie mieć jasnego dowodu na swoją późniejszą rolę. Model może być ulepszony, ponownie użyty lub połączony z innymi systemami, a jednak łańcuch wartości za nim może pozostawać niejasny. Agenci mogą wykonywać zadania i tworzyć wyniki, ale ekonomiczne powiązanie między agentem, modelem a materiałem źródłowym może być trudne do śledzenia.
To nie zdarzyło się, ponieważ branża zapomniała dodać przycisk płatności. Problem jest głębszy. Wartość AI przemieszcza się przez wiele warstw. Zestaw danych może nie tworzyć wartości bezpośrednio. Może poprawić model. Ten model może poprawić aplikację. Ta aplikacja może wspierać agenta. Agent może dostarczyć coś użytecznego użytkownikowi. W momencie, gdy finalna wartość się pojawia, pierwotny wkład jest kilka kroków wstecz.
Poprzednie rozwiązania zajmowały się częściami tego, ale nie pełnym łańcuchem. Centralizowane platformy AI ułatwiały wdrożenie, ale także trzymały większość danych użytkowania w prywatnych systemach. Rynki danych umożliwiały kupno i sprzedaż, ale często traktowały dane jako jednorazowy produkt, a nie coś, co może ciągle generować wartość w czasie. Hubs modeli open-source poprawiły dostęp, ale nie zawsze rozwiązywały długoterminowe przypisanie czy rekompensatę.
Tutaj OpenLedger, znany jako OPEN, oferuje ciekawą strategię. Opisuje się jako AI blockchain zaprojektowany do odblokowania płynności wokół danych, modeli, aplikacji i agentów. Uważniejsze jest, aby przeczytać to jako nie "blockchain naprawia AI." To znaczy, że OpenLedger stara się dać aktywom AI wspólny zapis, aby ich ruch i wkład stały się łatwiejsze do śledzenia.
Ten zapis może mieć znaczenie. W normalnym przepływie pracy AI wiele wkładów staje się niewidocznych, gdy zostają wchłonięte w gotowy produkt. Pomysł OpenLedger polega na uczynieniu tych wkładów bardziej widocznymi poprzez połączenie ich z infrastrukturą on-chain. Jeśli zostanie to dobrze zrealizowane, może to pomóc budowniczym zrozumieć, które aktywa są używane, gdzie wartość się przemieszcza i kto może zasługiwać na uznanie.
Wybory projektowe projektu wydają się pochodzić z prostej wiary: AI potrzebuje więcej niż przechowywania. Potrzebuje pochodzenia. Potrzebuje sposobu na śledzenie, jak coś zostało stworzone, gdzie było używane i jak przyczyniło się do późniejszych systemów. To jest szczególnie istotne, gdy AI przechodzi z pojedynczych modeli do sieci wyspecjalizowanych modeli i autonomicznych agentów.
Niemniej jednak, pomysł ma swoje ograniczenia. Blockchain może rejestrować relacje, ale nie może automatycznie zdecydować, czy zestaw danych jest czysty, legalny, oryginalny czy użyteczny. Może pokazać, że coś zostało zarejestrowane, ale rejestracja nie jest tym samym co jakość. Ta luka jest ważna, ponieważ systemy AI są tylko tak silne, jak materiał, który je wspiera.
Istnieje również ryzyko, że monetyzacja zmienia zachowanie. Jeśli każdy zestaw danych, model czy agent mogą stać się aktywem, niektórzy uczestnicy mogą skupić się na ilości, zamiast użyteczności. Sieć wypełniona słabymi danymi i płytkimi modelami nie pomogłaby poważnemu rozwojowi AI. OpenLedger potrzebowałby silnych systemów do filtrowania, reputacji i weryfikacji, a nie tylko otwartych drzwi dla zgłoszeń.
Innym zmartwieniem jest prywatność. Przypisanie AI brzmi pozytywnie, ale śledzenie może stać się wrażliwe. Firmy mogą nie chcieć, aby każda część ich pipeline'u modelu była widoczna. Osoby prywatne mogą nie chcieć, aby ich historia danych była ujawniana. Deweloperzy mogą chcieć uznania, nie ujawniając wszystkiego, co stworzyli. Trudna równowaga polega na udowodnieniu wkładu bez przekształcania przejrzystości w nadzór.
Najsilniejszymi beneficjentami mogą być mniejsi budowniczowie AI, którzy obecnie są ściskani między dużymi platformami a ograniczoną dystrybucją. Dostawca danych w niszy, niezależny twórca modeli lub deweloper agentów mogą skorzystać z jaśniejszego dowodu, że ich praca ma wartość. Dla nich przypisanie nie jest luksusem. To część przetrwania.
Jednak dostęp może wciąż być nierówny. Techniczni użytkownicy zrozumieją system jako pierwsi. Duzi uczestnicy mogą przynieść lepsze zestawy danych i silniejsze sieci. Mniejsi uczestnicy mogą wciąż mieć trudności z udowodnieniem jakości lub zdobyciem uwagi. Zdecentralizowany system może zredukować część gatekeepingu, ale nie usuwa automatycznie wszystkich luk władzy.
OpenLedger stawia również szersze pytanie o własność. W AI własność nie zawsze jest prosta. Jeden model może zależeć od tysięcy źródeł. Jeden agent może używać wielu narzędzi. Jedna aplikacja może łączyć prace z kilku warstw. Jeśli wartość jest dzielona w całym tym stosie, to systemy nagród muszą stać się bardziej szczegółowe niż tradycyjne wypłaty platform.
To sprawia, że OpenLedger jest mniej interesujący jako slogan, a bardziej jako eksperyment. Testuje, czy wkład AI może być na tyle widoczny, aby wspierać nowy rodzaj gospodarki. To poważny pomysł, ale będzie miało znaczenie tylko wtedy, gdy infrastruktura przyciągnie rzeczywiste użycie i poradzi sobie z zawirowaniami rzeczywistych sporów.
Projekt powinien być oceniany z cierpliwością, a nie ekscytacją. Jego cel wskazuje na rzeczywisty problem, ale rozwiązanie będzie zależało od wykonania, adopcji, zarządzania i zaufania. W AI czysta teoria często staje się skomplikowana, gdy do systemu wchodzą rzeczywiste dane, rzeczywiści użytkownicy i rzeczywiste zachęty.
Może przyszła gospodarka AI nie będzie definiowana tylko przez to, kto zbuduje najinteligentniejszy model. Może być również definiowana przez to, kto potrafi zbudować najsprawiedliwszą pamięć wokół tego modelu. Jeśli maszyny uczą się z wielu źródeł, jak system powinien zapamiętać wartość, która pojawiła się przed odpowiedzią?