M-am tot uitat la OpenLedger în ultimele seri, iar ciudat e că, pe măsură ce am aprofundat subiectul, a început să pară mai puțin un proiect AI și mai mult o dezbatere despre economie. Cele mai multe discuții despre inteligența artificială se concentrează pe capabilități. Modele mai mari, inferență mai rapidă, raționament mai bun, demonstrații mai impresionante. OpenLedger pornește dintr-un alt punct de vedere. Pune o întrebare care stă la baza tuturor acestor realizări: cine de fapt deține valoarea creată de inteligență? Asta sună filosofic până când intră banii în ecuație. Atunci devine foarte practic.
Industria modernă a IA funcționează pe o cantitate enormă de contribuții umane. Datele sunt colectate, organizate, etichetate, curățate, rafinate și transformate înainte ca un model să producă vreun răspuns util. Cu toate acestea, există o deconectare curioasă între persoanele care creează materia primă și organizațiile care capturează majoritatea beneficiului economic. Teza de bază a OpenLedger este că această deconectare nu este un efect secundar al industriei, ci una dintre flawele structurale centrale ale acesteia. Proiectul se descrie ca un blockchain de IA destinat să monetizeze datele, modelele și agenții, în timp ce înregistrează contribuțiile pe parcursul întregului ciclu de viață al IA. Ideea este că inteligența nu ar trebui să existe ca o cutie neagră. Ar trebui să existe într-un sistem economic transparent în care contribuția poate fi măsurată, verificată și recompensată.
Ceea ce mă impresionează la această abordare este că OpenLedger nu încearcă să concureze direct cu cele mai mari companii de IA pe calitatea modelului. În schimb, încearcă să construiască stratul de contabilitate sub IA. Asta poate suna mai puțin interesant, dar istoria are obiceiul de a recompensa infrastructura care rezolvă problemele de coordonare. Internetul nu a devenit valoros doar pentru că informația putea circula. A devenit valoros pentru că au apărut protocoale care au standardizat modul în care informația se mișca. Piețele financiare nu s-au scalat pentru că oamenii aveau încredere unii în alții. S-au scalat pentru că au apărut sisteme care urmăreau proprietatea, tranzacțiile și obligațiile. OpenLedger pare să întrebe dacă inteligența artificială necesită acum un strat similar de infrastructură economică.
În centrul arhitecturii se află ceva numit Proiectul de Atribuire. După ce am citit documentele tehnice, m-am tot întors la acest concept pentru că aproape totul în proiect pare să depindă de el. Proiectul de Atribuire este conceput pentru a urmări cum datele influențează modelele și cum modelele generează rezultate. În loc să permită contribuțiile să dispară într-un proces de antrenament pentru totdeauna, sistemul încearcă să mențină un record verificabil care leagă rezultatele de datele și participanții care au ajutat la crearea lor. În teorie, aceasta le permite contribuabililor să primească recompense bazate pe impactul măsurabil, mai degrabă decât pe alocarea arbitrară. Proiectul încadrează acest lucru ca o modalitate de a face IA atât explicabilă, cât și plătibilă.
Ideea devine mai ușor de înțeles atunci când este privită prin Datanets de la OpenLedger. Acestea sunt seturi de date specifice domeniului, deținute de comunitate, unde contributorii pot încărca, curată și gestiona informații care pot fi folosite ulterior pentru dezvoltarea modelului. Cele mai multe sisteme de IA de astăzi operează cu o vizibilitate limitată asupra locului de unde provine cunoștința lor. Datanets încearcă să creeze un mediu în care proveniența datelor rămâne vizibilă pe parcursul procesului. În loc să trateze datele ca pe un input de unică folosință, OpenLedger le tratează ca pe un activ productiv cu înregistrări de proprietate persistente și drepturi economice atașate.
Consider că acest lucru este deosebit de interesant pentru că industria IA vorbește adesea despre date ca și cum ar fi o resursă care apare în mod natural. Mai multe date. Date mai bune. Seturi de date mai mari. Limbajul uneori ascunde realitatea că datele sunt de obicei generate de oameni. Expertiză, cercetare, creativitate și muncă stau în spatele multor informații care alimentează inteligența mașinilor. Întregul model al OpenLedger pare construit în jurul credinței că acele contribuții ar trebui să rămână vizibile din punct de vedere economic mult după ce intră în procesul de antrenament. Fie că piața este de acord în cele din urmă este o altă întrebare, dar este greu de argumentat că sistemul actual a rezolvat complet problema.
Infrastructura proiectului se extinde dincolo de atribuire. OpenLedger include ModelFactory, un cadru destinat să simplifice crearea și ajustarea modelelor de IA folosind seturi de date permise. De asemenea, include OpenLoRA, un strat de implementare conceput pentru a servi un număr mare de modele specializate eficient. Acest lucru mi-a atras atenția pentru că viitorul IA ar putea arăta foarte diferit față de narațiunea actuală. Marea parte a atenției de astăzi este concentrată pe modele gigantice de uz general. Totuși, multe industrii necesită din ce în ce mai mult sisteme specializate antrenate pe seturi de date de calitate înaltă, înguste. OpenLedger pare să se poziționeze în jurul acestei posibilități, creând instrumente care permit comunităților să construiască și să monetizeze inteligența specializată, mai degrabă decât să se bazeze complet pe furnizori centralizați.
Tokenul OPEN funcționează ca țesătura de conectare care leagă modelul economic. Servește ca gaz pentru operațiunile de rețea, susține participarea la guvernanță, alimentează plățile de inferență și distribuie recompense contributorilor de date și dezvoltatorilor de modele. Atunci când utilizatorii interacționează cu modelele, valoarea poate teoretic să curgă prin sistemul de atribuire către participanții ale căror contribuții au influențat rezultatul. Este o încercare ambițioasă de a alinia stimulentele într-un ecosistem care, în mod tradițional, separă creatorii de rezultate.
Totuși, scepticismul pare necesar aici. Istoria atât a cripto cât și a IA este plină de teorii elegante care s-au luptat cu adoptarea în lumea reală. Viziunea OpenLedger depinde de participare. Contribuitorii trebuie să furnizeze date valoroase. Dezvoltatorii trebuie să construiască modele. Utilizatorii trebuie să găsească acele modele utile. Sistemul de atribuire trebuie să funcționeze suficient de precis pentru a crea încredere. Efectele de rețea sunt notoriu dificile de fabricat. O economie transparentă este valoroasă doar dacă suficient de mulți oameni decid să opereze în interiorul ei.
Această incertitudine este probabil ceea ce menține proiectul interesant. OpenLedger nu face doar un argument tehnic. Face unul economic. Presupune că, pe măsură ce inteligența artificială devine mai importantă, proprietatea, atribuirile și compensațiile vor deveni la rândul lor mai importante. Proiectul poate avea succes sau poate deveni unul dintre numeroasele experimente care explorează intersecția dintre IA și blockchain. Totuși, întrebarea pe care o ridică pare din ce în ce mai greu de ignorat. Inteligența devine unul dintre cele mai valoroase produse din lume. Mecanismele care determină cine primește credit pentru crearea acelei inteligențe rămân surprinzător de imature. OpenLedger este, în esență, o încercare de a construi aceste mecanisme înainte ca restul industriei să decidă că are nevoie de ele.
