Większość ludzi myśli, że dane zyskują wartość, gdy są zbierane.
Im bardziej przyglądam się OpenLedger, tym bardziej myślę, że prawdziwa historia zaczyna się po zakończeniu zbierania danych.
Bo zbieranie danych nigdy nie było trudną częścią.
Internet rozwiązał ten problem wiele lat temu.
Każde wyszukiwanie, każdy klik, każda rozmowa, każdy obraz, każde zainteresowanie zostawia ślad informacji. Świat nie cierpi na brak danych. Jeśli już, to są one w tym zagubione.
Część dziwna to, co się stanie dalej.
Ktoś bierze te informacje, trenuje model, poprawia produkt, buduje biznes i tworzy wartość, która może nadal rosnąć przez wiele lat. W międzyczasie ci, którzy wnieśli początkowe dane, często całkowicie znikają z ekonomicznego obrazu.
To stało się na tyle normalne, że większość ludzi rzadko zadaje pytania.
Dane wpływają.
Tworzona wartość.
Związek między dwoma rzeczami staje się niewidoczny.
To dlatego OpenLedger przyciąga moją uwagę.
Nie dlatego, że obiecuje lepsze AI.
Nie dlatego, że obiecuje szybsze blockchainy.
Ale ponieważ stawia to inne pytanie.
Co by się stało, gdyby dane nadal były połączone ekonomicznie z wartością, którą pomagają tworzyć?
To natychmiast zmienia rozmowę.
Zamiast traktować dane jak surowiec konsumowany raz i zapomniany, OpenLedger traktuje je jak infrastrukturę produkcyjną. Coś, co nadal wnosi wkład długo po złożeniu początkowym.
A jeśli coś nadal wnosi wkład, czy powinno nadal uczestniczyć w wartości wytworzonej z tego wkładu?
To wydaje się być dużo większym pytaniem niż większość dyskusji na temat AI.
Dziś relacja między wkładem a modelami jest głównie jednostronna.
Ludzie wnoszą informacje.
Modele się poprawiają.
Ta platforma uchwyciła korzyści.
OpenLedger stara się uczynić tę relację cykliczną.
Dostawca danych, budowniczy modelu i deweloper aplikacji stają się częścią tej samej pętli ekonomicznej.
Część interesująca nie dotyczy samej technologii.
Część interesująca to, co stanie się z dynamiką.
Ponieważ dynamika kształtuje zachowanie bardziej niezawodnie niż jakiekolwiek obietnice.
Jeśli ci, którzy wnoszą wkład, wiedzą, że ich dane mogą nadal być połączone z tworzeniem wartości w przyszłości, nagle mają powód, by troszczyć się o jakość zamiast ilości.
Deweloperzy mają powód, by szukać lepszych zbiorów danych.
Modele mają powód, by stać się bardziej wyspecjalizowane, zamiast po prostu być większe.
Cały system zaczyna nagradzać użyteczność, a nie eksploatację.
Przynajmniej teoretycznie.
I to jest miejsce, gdzie prawdziwe wyzwanie się zaczyna.
Ponieważ tworzenie własności jest łatwe.
Tworzenie własności ma sens, jest trudne.
System, który może perfekcyjnie śledzić wkłady, wciąż zawodzi, jeśli wartość, którą śledzi, jest nieznacząca.
Może sprawiedliwie rozdzielać nagrody, ale wciąż ma trudności, jeśli popyt nigdy nie nadejdzie.
OpenLedger w końcu opiera się na czymś głębszym niż przypisanie.
To zależy od tego, czy rynki AI będą rozwijać się w kierunku przejrzystości, a nie mroku.
Niezależnie od tego, czy użytkownicy zaczynają pytać, skąd pochodzi inteligencja, zamiast tylko interesować się tym, co ta inteligencja produkuje.
To kulturowa zmiana, jak również technologiczna.
A zmiany kulturowe zachodzą wolno.
Jednak myślę, że OpenLedger wskazuje na problem, który staje się coraz trudniejszy do zignorowania z każdym rokiem.
AI staje się coraz potężniejsze.
Wartość ekonomiczna tworzona przez AI nadal rośnie.
Jednak relacja między wkładem a wynikami wciąż jest zaskakująco słaba.
Ci, którzy pomagają tworzyć inteligencję, często są najdalej od wartości, którą ona tworzy.
OpenLedger skutecznie kwestionuje tę organizację.
Nie poprzez argumentację, że modele nie powinny istnieć.
Nie poprzez argumentację, że firmy powinny zniknąć.
Ale pytając, czy łańcuch wartości może stać się bardziej oczywisty.
Więcej rzeczy łatwiejszych do śledzenia.
Więcej połączeń.
Ponieważ jeśli inteligencja stanie się jednym z najważniejszych aktywów nadchodzącej dekady, to zrozumienie, kto bierze udział w jej tworzeniu, może być równie ważne jak sama inteligencja.
I to dlatego zawsze wracam do OpenLedger.
Nie dlatego, że buduje kolejny projekt AI.
Ponieważ stara się na nowo ustanowić relację ekonomiczną między wkładem a wartością.
A jeśli ta relacja się zmieni, wpływ może wykraczać poza pojedynczy protokół.
@OpenLedger #OpenLedger $OPEN $H $LAB