Spațiul AI și crypto este plin de proiecte care urmăresc tendințele. Multe dintre aceste proiecte pur și simplu tokenizează o tendință, fac mari afirmații și se numesc infrastructură. Cu toate acestea, dacă privești mai atent, vei descoperi că majoritatea acestor proiecte pur și simplu reambalează aceleași idei sub o marcă diferită.
Fabric Foundation este un proiect care pare să urmeze o cale diferită. Ei nu se concentrează pe partea ușoară a narațiunii AI, care sunt mașinile inteligente. În schimb, ei se concentrează pe modul în care mașinile pot funcționa într-un sistem care necesită încredere, verificare și responsabilitate.
Problema pe care majoritatea proiectelor o ignoră:
Discutarea despre mașini inteligente este un subiect incitant. Dar de îndată ce mașinile încep să facă o muncă reală, apar o serie de întrebări dificile.
Cine verifică dacă o mașină a finalizat corect o sarcină?
Cine este plătit pentru muncă?
Ce se întâmplă când ceva eșuează sau produce rezultate proaste?
Și cine este responsabil când lucrurile merg prost?
Acestea nu sunt probleme glamouroase, dar sunt esențiale pentru a face mașinile autonome să funcționeze în lumea reală. Fabric pare să înțeleagă că adevărata problemă nu este să faci mașinile mai inteligente - este să faci mașinile care pot urmări și verifica comportamentul lor.
Crearea regulilor pentru economiile mașinilor:
Ce avem de fapt nu este o poveste bine ambalată despre AI, ci mai degrabă o încercare de a defini reguli în jurul activității mașinilor.
Focusul este pe aspecte pe care multe alte proiecte par să le ignore:
Identitatea mașinii
Verificarea sarcinilor
Rezolvarea disputelor
Incentive economice
Responsabilitate
Aceste elemente de bază s-ar putea să nu pară la fel de incitante ca o descoperire AI, dar sunt esențiale pentru un sistem care trebuie să funcționeze în afara unui mediu de laborator.
Rolul tokenului ROBO:
Rolul #ROBO token în acest proces este de asemenea descris. Tokenul este menit să aibă un rol specific de jucat, spre deosebire de a fi folosit pur și simplu ca un token speculativ.
Participanții din rețea ar putea fi nevoiți să investească capital, să valideze rezultatele mașinilor și să acționeze cu onestitate pentru că există implicații financiare dacă greșesc sau sunt necinstit. Așa ar trebui să fie lucrurile, în teorie.
Se pare că indică faptul că tokenul a fost creat pentru a avea un scop în cadrul rețelei, spre deosebire de a fi adăugat pentru a face lucrurile să pară mai interesante.
O idee mare care încă are nevoie de dovezi:
Dar istoria criptomonedelor este plină de proiecte care arătau grozav pe hârtie, dar au avut dificultăți când utilizarea în lumea reală a devenit o realitate. Este posibil să construiești sisteme care arată frumos pe hârtie, doar pentru a se destrăma când complexitatea din lumea reală apare.
Cu Fabric, întrebările reale urmează să vină:
Va rămâne verificarea accesibilă?
Vor rămâne incentivele aliniate?
Va funcționa bine sistemul cu activități de mașini neorganizate din lumea reală?
Acestea sunt domeniile în care multe idei mari au eșuat.
Încrederea poate fi adevărata provocare:
O altă realizare cheie în spatele Fabric este că o economie a mașinilor nu este doar o problemă de inteligență, ci și o problemă de încredere.
Nu doar că mașinile trebuie să facă, dar acțiunile lor trebuie să fie de asemenea înregistrate, măsurate și uneori penalizate. Nerespectarea acestora face imposibilă încrederea în mașini.
Fabric pare să își construiască infrastructura având în vedere acest lucru, mai degrabă decât să aibă încredere că încrederea va apărea cumva.
Deși devreme, merită urmărit:
Este încă foarte devreme pentru @Fabric Foundation , un concept care, deși promițător, nu a demonstrat încă succesul în condiții din lumea reală.
Ce poate fi spus în acest moment este că proiectul pare să fie concentrat pe infrastructura economiilor mașinilor, nu pe spectacol.
Ca o notă istorică, adesea organizațiile care sunt dispuse să depună muncă grea, aspectele mai puțin glamuroase ale unei probleme date, sunt cele care creează în final soluțiile durabile.
Dacă Fabric va avea succes în construirea unui sistem în care activitatea mașinilor poate fi verificată, contestată, soluționată și de încredere, are potențialul de a juca un rol mare în viitorul sistemelor autonome.
Dacă nu, va fi fost doar un alt concept ambițios care a eșuat în cele din urmă să supraviețuiască testului realității.
Spațiul dintre concept și realitate este locul unde acțiunea reală se desfășoară în acest moment.
