Coś w obecnej gospodarce AI ostatnio mnie niepokoi.
Nie sama technologia.
Nawet nie szybkość postępu.
Zachęty.
Przez lata internet działał na dość prostym kontrakcie społecznym. Ludzie dzielili się pomysłami publicznie, a w zamian otrzymywali pewną formę widoczności. Czasami były to pieniądze.
Czasami reputacja. Czasami uwaga. Ale relacja była zrozumiała. Jeśli twoja praca generowała wartość, ludzie zazwyczaj mogli tę wartość prześledzić z powrotem do ciebie.
Przynajmniej luźno.
Ta struktura ukształtowała całą psychologię świata online. Twórcy optymalizowali zasięg. Badacze optymalizowali uznanie.
Pisarze optymalizowani pod kątem zaangażowania. Nawet anonimowe konta cicho goniły jakąś formę widoczności, ponieważ sama widoczność stała się ekonomiczną grawitacją w internecie.
Ale myślę, że AI może zmieniać tę relację w sposób, którego ludzie wciąż nie w pełni przetworzyli.
Bo teraz wiedza niekoniecznie pozostaje przypisana do osoby, która ją stworzyła.
To się rozpuszcza.
Cicho.
Niszowa ścieżka badawcza.
Techniczne rozbicie.
Dziwny zbiór danych przesłany gdzieś lata temu.
Wzór rozpoznany przez jakiegoś anonimowego uczestnika, którego nikt wtedy nie zauważył.
Wszystko to powoli może stać się zakorzenione w systemach maszynowych, a oryginalne źródło nie pozostanie ekonomicznie widoczne później.
I dziwnie, internet wciąż zachowuje się tak, jakby stara struktura nagród istniała.
Nie sądzę, żeby to w pełni robiło już teraz.
To prawdopodobnie dlatego @OpenLedger zaczęło się wyróżniać dla mnie ostatnio w sposób, w jaki większość projektów AI nie robi. Nie dlatego, że obiecuje mądrzejsze modele lub głośniejsze narracje automatyzacji.
Szczerze mówiąc, rynek już ma wystarczająco dużo z tego. Co tydzień pojawia się kolejny projekt, który twierdzi, że AI zmieni wszystko, unikając jednocześnie trudniejszych pytań w tle.
Ale OpenLedger wydaje się niezwykle skoncentrowany na samym wkładzie.
Ta różnica ma większe znaczenie, niż się wydaje na pierwszy rzut oka.
Ludzie opisują infrastrukturę AI jako rywalizację pomiędzy modelami.
Większe modele.
Szybsze modele.
Bardziej inteligentne systemy.
Ale myślę, że bardziej istotne pytanie może w końcu brzmieć:
kto jest uznawany, gdy inteligencja staje się zbiorową infrastrukturą zamiast indywidualnego wkładu?
To wydaje się znacznie głębszą zmianą ekonomiczną.
Ponieważ gdy systemy maszynowe wchłoną ludzką wiedzę na dużą skalę, widoczność może przestać być głównym mechanizmem tworzenia wartości w sieci.
Ludzie generujący naprawdę użyteczne informacje mogą już nie być najgłośniejszymi osobami w pokoju. Mogą stać się niewidocznymi uczestnikami siedzącymi pod większymi systemami.
I tutaj rzeczy stają się niewygodne.
Obecny internet nagradza uwagę w niezwykle dobry sposób.
Niekoniecznie nagradza dobrze użyteczność.
To są różne rzeczy.
Osoba może wygenerować ogromną widoczność bez tworzenia trwałej wartości informacyjnej. W tym samym czasie ktoś cicho produkujący bardzo użyteczne zbiory danych, techniczne poprawki lub spostrzeżenia operacyjne może otrzymać prawie żadnego uznania.
Dopóki system AI nie skonsumuje wyniku.
Wtedy wartość kumuluje się gdzie indziej.
To tworzy dziwną asymetrię, na którą rynek wciąż wydaje się psychologicznie nieprzygotowany.
Ponieważ AI zmienia ekonomię samego wkładu.
Stary internet nagradzał wydajność publicznie. Nowa ekonomia AI może nagradzać użyteczność prywatnie poprzez integrację systemów.
Patrz A jeśli ta transformacja przyspieszy, zachowanie online może się dramatycznie zmienić w czasie.
Mniej uwagi na widoczność.
Więcej uwagi na zasilanie infrastruktury.
Może.
Przynajmniej wydaje się to możliwe w tym kierunku.
I wydaje się, że OpenLedger stara się umiejscowić się gdzieś wewnątrz tej transformacji, próbując ponownie połączyć ekonomiczne przypisanie z wkładami poprzez weryfikowalne systemy, a nie czystą widoczność społeczną.
Czy to działa na dużą skalę, to całkowicie inne pytanie.
Właściwie to prawdopodobnie najtrudniejsza część.
Ponieważ oparte na wkładach gospodarki brzmią elegancko koncepcyjnie, ale bardzo szybko stają się nieporządne operacyjnie. W momencie, gdy nagrody istnieją, pojawia się manipulacja.
Niskiej jakości przesyłki. Rolnictwo danych syntetycznych. Manipulacja zachętami. Skoordynowane zachowania spamu przebrane za uczestnictwo.
Otwarte systemy zawsze przyciągają hałas.
Czasami przytłaczające ilości tego.
To dlatego wciąż wracam do dziwnej napięcia wewnątrz filozofii projektowania OpenLedger.
Z jednej strony jest decentralizacja i otwarty wkład. Z drugiej strony jest mocny nacisk na walidację, zorganizowane uczestnictwo, systemy akceptacji i kontrolowane warstwy jakości.
Prawie jakby rozumieli, że nieograniczona otwartość w końcu niszczy niezawodność informacji.
I może to prawda.
Internet już raz nauczył się tej lekcji poprzez platformy społecznościowe. Nielimitowane zachęty do widoczności powoli optymalizowały ludzi w kierunku wydobywania zaangażowania zamiast jakości informacji.
Wzburzenie rosło szybciej niż użyteczność. Uwaga stała się bardziej opłacalna niż dokładność.
Systemy AI trenowane w tym środowisku dziedziczą te zniekształcenia również.
To tworzy kolejny poziom złożoności, o którym ludzie nie mówią wystarczająco dużo.
Ponieważ przyszłe systemy AI mogą nie tylko odzwierciedlać inteligencję.
Mogą odzwierciedlać struktury zachęt.
Ta możliwość wydaje się ważna.
Szczególnie przy patrzeniu na późniejsze przyjęcie przez przedsiębiorstwa.
Rynki tolerują hałaśliwe środowiska dłużej niż instytucje.
Instytucje w końcu wymagają pochodzenia, śledzenia, przypisania i odpowiedzialności. Gdy systemy AI zaczynają wchodzić do regulowanych systemów finansowych, procesów zdrowotnych, środowisk zamówień, infrastruktury prawnej czy warstw podejmowania decyzji operacyjnych, niewidoczne źródła stają się znacznie trudniejsze do uzasadnienia.
Ktoś w końcu zapyta:
Skąd pochodziła ta informacja?
Kto to wniósł?
Czy można to zweryfikować?
Czy można to audytować?
Czy własność może być śledzona?
Te pytania wydają się teraz nudne, ponieważ rynek wciąż jest upojony wzrostem możliwości.
Ale rozmowy o infrastrukturze zwykle zaczynają się cicho, zanim nagle staną się nieuniknione.
I może przypisywanie wkładów stanie się jedną z tych rozmów.
Nie dlatego, że brzmi to filozoficznie.
Ponieważ staje się ekonomicznie konieczne.
Wciąż jednak nie jestem w pełni przekonany, że jakikolwiek system rozwiązał to właściwie.
Sama złożoność koordynacji jest ogromna. Budowanie przejrzystych gospodarek wkładów bez tworzenia eksploatacyjnych pętli zachęt jest niezwykle trudne. Nawet zdefiniowanie „użytecznego wkładu” staje się subiektywne, gdy systemy skalują się globalnie w różnych dziedzinach.
I jest jeszcze jedna niewygodna możliwość.
Może ludzie po prostu emocjonalnie wolą gospodarki widoczności.
Internet przez lata uczył użytkowników, aby kojarzyli publiczną uwagę z osobistą wartością.
Systemy wkładów, które nagradzają niewidoczne uczestnictwo w infrastrukturze, mogą wydawać się psychologicznie zimniejsze, nawet jeśli są ekonomicznie sprawiedliwsze w tle.
Ludzie nie optymalizują tylko dla wynagrodzenia.
Optymalizują pod kątem uznania.
Ta różnica ma znaczenie.
Nie sądzę, żeby ta transformacja, jeśli nastąpi, była czysta lub natychmiastowa.
Prawdopodobnie przez długi czas będzie istniał opór między systemami tożsamości społecznej a systemami wkładu zintegrowanymi z maszynami.
Jedna nagradza postrzeganie publicznie. Druga nagradza użyteczność strukturalnie.
Te zachęty tworzą bardzo różne zachowania online.
Ale może to właśnie dlatego OpenLedger wydaje się interesujące w tej chwili.
Nie dlatego, że gwarantuje sukces.
Nie dlatego, że model jest w pełni udowodniony.
Ale ponieważ wydaje się, że bada głębszą zmianę, większość ludzi wciąż na to nie zwraca uwagi.
Możliwość, że gospodarka AI może w końcu zorganizować się wokół infrastruktury wkładu zamiast infrastruktury uwagi.
To znacznie większa zmiana niż kolejny cykl narracji AI.
I może też być znacznie dziwniejsza.
Bo jeśli ta transformacja naprawdę przyspieszy, przyszły internet może nie należeć do ludzi przyciągających największą uwagę…
ale dla ludzi cicho zasilających systemy najbardziej użyteczną wiedzą pod powierzchnią.
Coś o tej możliwości ciągle krąży mi po głowie.
To wydaje się subtelne.
Ale nie małych.
