Multe discuții despre AI rămân încă concentrate pe un singur strat.
Modele mai bune.
Feronțe mai mari de context.
Inferență mai rapidă.
Raționament mai puternic.
Presupunerea de bază a celor mai multe discuții despre AI pare simplă. Îmbunătățește calitatea inteligenței și tot ce este construit pe ea se îmbunătățește natural.
Cu cât petrec mai mult timp în jurul OpenLedger, cu atât imaginea aceea pare mai incompletă.
Un lucru care mi-a rămas în minte în timp ce mă uitam mai în detaliu la OpenLedger este că inteligența de una singură devine din ce în ce mai insuficientă pentru direcția în care se îndreaptă sistemele AI. Sistemele AI anterioare generau în mare parte rezultate. Rezumau informații, răspundeau la întrebări, produceau text sau recunoșteau modele. Inteligența exista în principal în interacțiuni izolate.
Acest mediu se schimbă.
Sistemele AI se mișcă din ce în ce mai mult prin fluxuri de lucru. Ele coordonează informația, consumă resurse, declanșează execuția, operează continuu și interacționează din ce în ce mai mult cu sistemele economice direct. Odată ce această schimbare începe să se întâmple, cerințele infrastructurii se schimbă complet.
Inteligența încetează să mai fie întregul sistem.
Devine o strat operațională într-o mașină economică mai mare.
Aici este locul unde OpenLedger a început să-mi pară diferit.
Proiectul se simte din ce în ce mai aliniat în jurul unei tranziții mai mari care se întâmplă sub infrastructura AI în sine. Cu cât am stat mai mult cu asta, cu atât mai mult o distincție a continuat să iasă în evidență.
Economia de date AI.
Economia de execuție autonomă.
Acestea sună similar.
Se comportă foarte diferit.
Prima generație de infrastructură AI s-a concentrat în mare parte pe producția de date și îmbunătățirea modelului. Seturi de date mai bune îmbunătățesc calitatea modelului. Modele mai bune îmbunătățesc ieșirile. Valoarea economică s-a concentrat în mare parte în jurul informației în sine.
Acest model avea sens deoarece sistemele AI au rămas în principal în medii informaționale.
Sistemele viitoare se îndepărtează din ce în ce mai mult de informație.
Ele operează.
Asta schimbă totul.
Un sistem autonom nu are nevoie doar de inteligență.
Are nevoie de coordonare.
Execuția.
Verificare.
Alinierea economică.
Continuitatea operațională.
Infrastructura începe să se extindă în jurul inteligenței în sine.
Această schimbare a continuat să-mi atragă atenția asupra OpenLedger.
Proiectul se simte din ce în ce mai poziționat în jurul infrastructurii care tratează inteligența ca ceva operațional mai degrabă decât informațional.
Această distincție contează.
Pentru că sistemele operaționale creează probleme complet diferite.
Un model care generează informație creează un set de cerințe.
Un sistem autonom alocând resurse, mutând capital, coordonând medii de execuție și operând continuu creează altceva.
Presiunea se mută.
Calitatea datelor devine calitate operațională.
Calitatea execuției devine calitatea sistemului.
Calitatea verificării devine infrastructură de încredere.
Calitatea coordonării devine infrastructură de scalabilitate.
Un lucru care mi-a rămas în minte în timp ce mă gândeam la OpenLedger a fost cât de multă infrastructură AI tradițională încă presupune că oamenii rămân stratul de execuție.
AI recomandă.
Oamenii execută.
AI analizează.
Oamenii coordonează.
AI identifică oportunitatea.
Oamenii poartă povara operațională.
Economiile de execuție autonome încep să schimbe acea presupunere operațională.
Execuția devine din ce în ce mai mult infrastructură.
Infrastructura devine din ce în ce mai inteligentă.
Această buclă de feedback schimbă modul în care se comportă sistemele economice.
Cu cât sistemele autonome devin mai mari, cu atât mai mult fricțiunea operațională începe să conteze.
Reconstruirea contextului generează ineficiență.
Mediile fragmentate generează ineficiență.
Execuția întârziată generează ineficiență.
Verificarea deconectată generează ineficiență.
Sistemele tradiționale absorb de obicei această povară prin intermediul oamenilor.
Infrastructura autonomă absoarbe din ce în ce mai mult această povară prin sisteme.
Aceasta se simte din ce în ce mai aliniată cu direcția OpenLedger.
Cu cât am stat mai mult cu OpenLedger, cu atât mai multe straturi de infrastructură au început să se simtă conectate mai degrabă decât izolate.
Datele creează intrări de inteligență.
Modelele transformă inteligența.
Agenții operationalizează inteligența.
Verificarea păstrează încrederea.
Execuția transformă inteligența în mișcare economică.
Mișcarea economică creează valoare.
Valoarea creează participare.
Participarea îmbunătățește calitatea infrastructurii.
Sistemul se compune.
Acest model operațional se simte din ce în ce mai mult mai mare decât infrastructura AI singură.
Începe să arate mai aproape de infrastructura economică construită în jurul sistemelor autonome.
Ceea ce este interesant este că majoritatea oamenilor se concentrează în mod natural pe capacitatea modelului deoarece modelele rămân vizibile.
Stratul invizibil se simte din ce în ce mai mare.
Arhitectura execuției.
Sistemele de verificare.
Infrastructura de coordonare.
Alinierea economică.
Aceasta se simte din ce în ce mai mult ca locul în care se petrec schimbări mai mari în infrastructură.
Cu cât continui să mă gândesc la OpenLedger, cu atât mai puțin se simte ca o infrastructură proiectată în jurul modelului AI.
Se simte din ce în ce mai mult ca o infrastructură proiectată în jurul economiilor AI.
Această distincție a rămas cu mine.
Pentru că competiția viitoare în AI probabil nu se va opri la construirea unei inteligențe mai puternice.
Oportunitatea mai mare se simte din ce în ce mai conectată la construirea sistemelor în care inteligența creează continuu mișcare economică fără a depinde în întregime de oameni care să stea între fiecare pas.
Schimbarea de la economiile de date AI către economiile de execuție autonome se simte din ce în ce mai puțin ca o evoluție a produselor.
Se simte mai aproape de evoluția infrastructurii.
Și schimbările infrastructurii devin de obicei evidente doar după ce sistemele devin suficient de mari încât modelele operaționale mai vechi nu mai scalabil eficient.
$OPEN | @OpenLedger | #OpenLedger
