Încă o glumă între mine și AI 😂
Săptămâna trecută, am stat să discut cu ChatGPT despre un subiect financiar. La început voiam doar să întreb repede ceva, dar discuția a durat aproape 20 de minute.
Nu pentru că ar fi prea deștept.
Dar pentru că greșește.
Am corectat o parte, și a răspuns înapoi. Am mai făcut câteva ajustări. Când am închis fereastra de chat, mi-am dat seama că am investit mai mult timp să îmbunătățesc răspunsul lui decât să găsesc un răspuns pentru mine.
Atunci nu m-am gândit prea mult.
Dar câteva zile mai târziu, dintr-o dată, am început să-mi amintesc despre asta.
Și a apărut o întrebare destul de ciudată.
Dacă milioane de oameni fac același lucru în fiecare zi, atunci ce se întâmplă aici?
Folosim AI.
Sau AI învață de la noi mai mult decât ne imaginăm?
La început, am crezut că este pur și simplu povestea despre date.
AI devine mai puternic datorită mai multor date.
Sună complet rezonabil.
Dar cu cât citesc mai mult despre cum modelele sunt îmbunătățite în timp, cu atât îmi dau seama că explicația lipsește de ceva.
Pentru că ceea ce văd în fiecare zi nu este doar date.
Acestea sunt contribuțiile foarte specifice ale oamenilor.
Cineva corectează răspunsul.
Cineva adaugă context.
Cineva descoperă o eroare în raționament.
Cineva a împărtășit o experiență foarte specifică pe care modelul aproape că nu o poate învăța singur de la internet.
Cu cât privesc aceste interacțiuni, cu atât îmi dau seama că ele seamănă mai mult cu muncă intelectuală decât cu date brute.
Și acesta este momentul în care am început să privesc cursa AI dintr-o altă perspectivă.
Poate că cea mai mare problemă nu este cum să generăm mai multe cunoștințe.
Ci despre cum să știm de unde provine cu adevărat acea cunoaștere.
Sună puțin abstract.
Am crezut și eu asta.
Dar cu cât mă gândesc mai mult, cu atât realizez că aceasta nu este o întrebare filozofică.
Este o întrebare economică.
Pentru că în aproape toate industriile, când ceva devine valoros, mai devreme sau mai târziu, oamenii vor găsi o modalitate de a determina cine a contribuit la crearea acelei valori.
În cazul AI, majoritatea acestor contribuții totuși dispar în interiorul sistemului.
Utilizatorii generează semnale.
Modelul absoarbe semnalele.
Valoarea este generată.
Dar drumul valorii este foarte greu de urmărit.
Ceea ce este interesant este că, atunci când încerc să răspund la această întrebare, îmi dau seama că @OpenLedger pare să înceapă de acolo unde majoritatea oamenilor au renunțat
La început, am crezut că acesta este doar un alt proiect AI într-o piață deja plină de proiecte AI.
Dar cu cât citesc mai mult, cu atât îmi dau seama că ei par să parieze pe o altă presupunere.
Că viitorul AI nu depinde doar de cât de puternic este modelul.
Se bazează pe capacitatea de a recunoaște și distribui valoarea către cei care au contribuit la utilitatea modelului.
Privind din acest unghi, piesele OpenLedger încep să se conecteze într-un mod mai logic.
EigenLayer nu este doar despre securitate.
Kaito nu este doar o împărtășire de idei.
Aethir nu este pur și simplu puterea de calcul.
Ceea ce m-a impresionat mai mult este modul în care acestea sunt atrase într-o singură problemă.
Date.
Calcul.
Model.
Atribuire.
Lucrurile care obișnuiau să fie în ecosisteme separate sunt acum îmbinate într-un ciclu de valoare relativ complet.
Și, să fiu sincer, aceasta este o perspectivă pe care nu o văd prea des în alte proiecte AI.
Dar cu cât investighez mai mult, cu atât îmi schimb părerea din nou.
Înainte, credeam că infrastructura este cea mai dificilă parte.
Acum nu mai sunt atât de sigur.
Istoria tehnologiei arată că oamenii sunt destul de buni la construirea infrastructurii.
Ceea ce este mai greu este adesea să creăm motive pentru ca alții să continue să contribuie la acea infrastructură.
Asta este momentul în care OpenCircle SeedLab devine interesant pentru mine.
La început, părea un program de finanțare familiar.
25.000 USD pentru un dezvoltator independent.
500.000 USD pentru un startup matur.
Privind din exterior, nu există nimic prea diferit.
Dar apoi am realizat că ceea ce contează nu este suma de bani.
Ci se află în tipul de aplicații pe care doresc să le vadă.
De la portofele AI până la modele specializate antrenate pe date DeFi.
Acest lucru m-a făcut să realizez o credință destul de clară.
Că cea mai mare valoare a AI în viitor ar putea să nu se afle în modelul de bază.
Ci se află în straturile de aplicație și cunoștințe specializate construite deasupra acestuia.
Cu alte cuvinte, modelul devine din ce în ce mai asemănător cu infrastructura.
În timp ce cunoștințele specializate devin din ce în ce mai rare.
Dar ceea ce m-a făcut să mă gândesc mai mult este un alt paradox.
Dacă @OpenLedger chiar rezolvă problema atribuirii, ce se va întâmpla mai departe?
La prima vedere, răspunsul este destul de simplu.
Contribuitorii vor fi recunoscuți mai bine.
Sună complet rezonabil.
Dar cu cât mă gândesc mai mult, cu atât nu sunt sigur că lucrurile vor fi atât de simple.
Majoritatea cunoștințelor de pe internet sunt generate într-un mod destul de haotic.
O persoană propune o idee.
Altcineva contesta.
Altcineva completează datele.
Apoi cineva a conectat toate acestea cu un domeniu complet diferit.
În cele din urmă, valoarea apare din suprapunerea multor contribuții mici.
Nimeni nu deține cu adevărat întreaga poveste.
Dar tocmai acea confuzie generează adesea idei noi.
Dacă atribuirea eșuează, cea mai mare parte a valorii va continua să curgă către platformele care dețin sistemul.
Acest lucru este relativ ușor de imaginat.
Dar dacă atribuirea are succes absolut, o altă întrebare apare.
Oare oamenii mai sunt dispuși să împărtășească idei nefinalizate când fiecare idee poate fi evaluată?
Oare dezbaterile întâmplătoare mai au loc natural dacă fiecare contribuție are o semnificație economică?
Sau vom începe să tratăm cunoștințele ca pe un bun financiar, publicându-le doar când înțelegem cu adevărat valoarea lor?
Nu cred că @OpenLedger generează acea problemă.
Dacă da, ei încearcă să rezolve o nedreptate care a existat de mult timp.
Dar tocmai asta face ca acest subiect să fie interesant.
Pentru că poate cea mai mare bătălie a AI nu va fi între modele.
Nici nu se află între blockchains.
Ci se află în găsirea unui punct de echilibru între două lucruri aparent opuse.
Recunoașterea contribuțiilor într-un mod echitabil.
Dar păstrează deschiderea care a ajutat internetul să genereze nenumărate idei de-a lungul decadelor.
Până acum nu sunt sigur unde se află răspunsul.
Poate că acesta este motivul pentru care continui să urmăresc proiecte precum @OpenLedger
Nu pentru că oferă răspunsuri finale.
Ci pentru că ne obligă să ne confruntăm cu întrebări pe care aproape nimeni nu le-a luat în considerare înainte.
#openledger @OpenLedger $OPEN $XLM $HYPE