@OpenLedger #OpenLedger $OPEN AI Czytałem wcześniej wątek o tym, który model AI daje najlepsze sygnały do handlu. Ludzie porównywali wyniki, wrzucali zrzuty ekranu, kłócili się o to, który model z laboratorium lepiej rozumie strukturę rynku. To była rozmowa, która trwała godzinami i kończyła się tym, że nikt tak naprawdę nie wygrywał.

Odstąpiłem od tego i trafiłem zupełnie gdzie indziej.

Miałem zamiar poświęcić więcej czasu na OpenLedger. Nie tylko przelotnie go obejrzeć, ale naprawdę się z nim zająć. I tak zrobiłem. I coś szybko się zmieniło, czego od tamtej pory nie mogę się pozbyć.

Oto rzecz, której ludzie w tym wątku zupełnie nie zauważyli. Dyskutowali, który model jest mądrzejszy. Ale nikt nie pytał, skąd ta inteligencja się wzięła.

Każdy z tych modeli – te, które były benchmarkowane, porównywane, omawiane – został wytrenowany na tekstach, które napisały ludzie. Książki, artykuły, fora, rozmowy, repozytoria kodu, prace badawcze. Surowy materiał, który uczynił model zdolnym do rozumienia struktury rynku, czy czegokolwiek innego, został wyprodukowany przez ludzi, którzy nic za to nie dostali. To nie jest narzekanie. To po prostu to, co się wydarzyło. Ekstrakcja była tak gładka i tak całkowita, że stała się niewidoczna.

I to dokładnie to, co $OPEN i ... mają wewnątrz.

Myślałem, że interesująca historia dotyczy płacenia współpracownikom. Tak to sugeruje powierzchowna narracja – wniosłeś dane, powinieneś dostać część. W porządku. Ale ... robi coś, co idzie głębiej. Budują infrastrukturę, która pozwala na zrozumienie tej ekstrakcji. Atrybucja on-chain oznacza, że relacja między treścią generowaną przez ludzi a zdolnościami AI przestaje być niewidoczna. Zyskuje zapis. Zyskuje linię pochodzenia.

To nie jest przede wszystkim historia o płatnościach. To historia o widoczności.

A widoczność jest warunkiem wstępnym dla wszystkiego innego. Nie możesz wycenić czegoś, czego nikt nie widzi. Nie możesz negocjować czegoś bez śladu pochodzenia. Powód, dla którego laboratoria AI mogły trenować na zasadzie prawie całego udokumentowanego dorobku ludzkiej cywilizacji bez ram licencyjnych, polega na tym, że nie było infrastruktury, która uczyniłaby koszt tej ekstrakcji widocznym dla kogokolwiek.

OpenLedger buduje tę infrastrukturę.

Co brzmi prosto, dopóki nie zdasz sobie sprawy, jak bardzo niewygodne to jest dla wielu stron.

Ale tu właśnie utknąłem.

Widoczność nie tworzy automatycznie mocy. Księga, która rejestruje, co zostało wzięte, nie oznacza, że ludzie, których praca została wzięta, mają jakąkolwiek praktyczną siłę nad tym, co się wydarzy następnie. Historia ekonomii pracy jest pełna sytuacji, w których pracownicy dokładnie wiedzieli, jak ich output był wykorzystywany i wciąż mieli zasadniczo żadną pozycję negocjacyjną. Czytelność jest konieczna. To nie jest wystarczające.

Nie jestem w pełni przekonany, że warstwa atrybucji, sama w sobie, powoduje ekonomiczną zmianę, jaką sugeruje projekt. Jest luka między "twoja wkładka jest zarejestrowana na blockchainie" a "twoja wkładka jest wyceniana na rynku, gdzie masz realną siłę negocjacyjną." Ta luka wymaga działającej strony popytowej – kupujących, którzy potrzebują zapisu pochodzenia na tyle, by za to zapłacić. A w tej chwili ten popyt jest wczesny, fragmentaryczny i dla większości deweloperów AI nie wydaje się naglący.

Jest też kwestia timingowa, która cicho mnie niepokoi. Modele, które istnieją dziś, były już wytrenowane. Dane generowane przez ludzi, które uczyniły je potężnymi, zostały już skonsumowane. Infrastruktura atrybucji, która jest teraz budowana, dotyczy przyszłych wkładów, przyszłych cykli treningowych, przyszłych wersji modeli. Ludzie, których pisma ukształtowały obecną generację AI, nie mają praktycznej możliwości skorzystania z tego systemu. Zakład OpenLedger dotyczy tego, co przyjdzie następne.

To może być dokładnie to, co powinno być w perspektywie infrastrukturalnej. Ale oznacza to, że narracja o sprawiedliwości i rzeczywisty mechanizm są przesunięte o co najmniej jeden pełny cykl treningowy.

Mimo to, coś w rdzeniu tej idei nie daje mi spokoju. Inteligencja w tych modelach jest rzeczywiście ludzka. Za każdym razem, gdy ktoś zachwyca się zdolnością AI do rozumowania, pisania, rozumienia – w rzeczywistości zachwyca się zgromadzonym dorobkiem ludzi, którzy nigdy nie zostali wynagrodzeni ani nawet uznani za współpracowników. To dziwne, aby z tym usiąść. Handel na rynku kryptowalut ...

Wątek, od którego się odsunąłem, prawdopodobnie wciąż trwa. Nikt nie zmienił zdania.