С AI происходит нечто странное.
Многое из того, что раньше казалось личным, медленным или трудным для упаковки, становится проще превратить в систему. Не всегда идеально. Не без ошибок. Но достаточно, чтобы люди начали по-другому относиться к знаниям.
Ответ службы поддержки может стать паттерном.
Процесс исследования может стать агентом.
Неаккуратная папка с документами может стать приватной базой знаний.
Небольшая модель может выучить одну задачу и повторять её снова и снова.
С течением времени работа уже не только в головах людей. Она начинает находиться в инструментах.
Это один из способов взглянуть на OpenLedger.
Не только как ИИ-блокчейн. Не только как место для данных, моделей и агентов. Скорее, как ранняя попытка понять, что происходит, когда машинная работа становится чем-то, чем люди могут владеть, обмениваться и зарабатывать.
Сначала это звучит немного абстрактно. Но становится яснее, когда думаешь о том, как работа обычно становится ценной.
Человек изучает навык. Он использует его для компании или клиента. Он получает оплату за время, результат или экспертизу. Отношения достаточно прямые, чтобы понять. Но с ИИ навык можно превратить во что-то переиспользуемое. Набор данных. Модель. Агент. Рабочий процесс.
Как только это произойдет, вопрос меняется.
Теперь это уже не только: "Кто сделал работу?"
Это становится: "Кто создал то, что продолжает выполнять работу?"
Вот где все становится интересным.
@OpenLedger кажется, близка к этому вопросу. Она рассматривает ИИ-активы как вещи, которые могут продолжать производить ценность после их создания. Набор данных может улучшать системы. Модель может выполнять задачи. Агент может действовать через рабочие процессы. Это не законченные продукты в обычном смысле. Это скорее куски производственной мощности.
И производительная способность нуждается в способе движения.
Прямо сейчас много чего не движется хорошо. Оно остается заблокированным внутри компаний, платформ или частных экспериментов. Кто-то создает что-то полезное, но нет простого способа позволить другим использовать это, сохраняя при этом ясность собственности. Кто-то имеет сильный процесс, но превратить его в рыночный ИИ-актив сложно. Кто-то обучает модель для узкой задачи, но она может никогда не достичь людей, которым она нужна.
Так что ценность остается на месте.
Идею OpenLedger о разблокировке ликвидности можно прочитать в этом тихом ключе. Речь идет о том, чтобы помочь этим ИИ-активам стать активными. Не просто хранимыми. Не просто описанными. Фактически используемыми в более широкой сети.
Модель, которая зарабатывает при использовании.
Набор данных, к которому можно получить доступ, не полностью сдавая его.
Агент, который может подключаться к разным системам.
Создатель, который все еще может быть связан с ценностью, которую создает его актив.
Это не совсем о замене человеческой работы. Эта рамка кажется слишком простой. Это больше о том, как человеческая работа фиксируется и повторно используется. Люди уже превращают свои знания в шаблоны, код, курсы, пособия и инструменты. ИИ просто делает это преобразование быстрее и мощнее.
Неудобная часть в том, что как только знание становится переиспользуемым машинным активом, оно также может стать отделенным от человека или группы, которая сделала его полезным.
Это уже происходило раньше.
Авторы создают контент, который обучает системы. Пользователи генерируют поведение, которое улучшает продукты. Работники разрабатывают процессы, которые позже становятся программным обеспечением. Сообщества создают знания, которые платформы организуют и монетизируют. Часто ценность движется вверх, в то время как оригинальные вкладчики становятся менее заметными.
#OpenLedger кажется, указывает на другую возможность.
Может быть, ИИ-активы могут нести более четкую связь с их источником. Может быть, люди, создающие полезную работу, читаемую машинами, не должны исчезать, как только эта работа поглощается чем-то большим. Может быть, экономика вокруг ИИ может быть построена с большей памятью.
Память — это простое слово, но здесь она имеет значение.
Если ИИ-система использует определенный набор данных, должна быть какая-то запись об этом. Если модель вносит вклад в рабочий процесс, должен быть способ это заметить. Если агент выполняет задачу, создающую ценность, эта ценность не должна становиться невидимой только потому, что агент работает в фоновом режиме.
Вот где блокчейн становится практичным, по крайней мере, в теории. Он может создать общую запись о праве собственности, использовании и вознаграждении. Он может помочь разным людям координироваться без необходимости одной центральной компании, которая держит все под контролем. Он может дать ИИ-активам своего рода публичную историю.
Но одной записи недостаточно.
Чтобы OpenLedger имел значение, активы внутри него должны быть полезными. Не просто перечисленными. Не просто токенизированными. Полезными. Слабая модель с записью все еще остается слабой. Неразбериха данных с тегами собственности все еще остается неразберихой. Агент, который не может работать надежно, все еще является проблемой.
Вот почему уровень качества может стать столь же важным, как и уровень собственности.
Людям нужно будет знать, какие активы действительно помогают. Какие наборы данных улучшают результаты. Какие модели надежны. Какие агенты экономят время, не создавая новых рисков. Рынок будет нуждаться не только в ликвидности. Ему потребуется суждение.
Обычно можно понять, когда система становится реальной, когда начинают иметь значение скучные вопросы. Как измеряется качество? Как плохие активы отфильтровываются? Как разделяются платежи, когда много активов вносят вклад одновременно? Как работает конфиденциальность? Что происходит, когда агент совершает ошибку?
Эти вопросы не так захватывающи, как более широкое видение, но, вероятно, именно там находится настоящая работа.
Тем не менее, базовая идея кажется стоящей внимания.
ИИ создает новый класс активов, хотя эта фраза может звучать холоднее, чем сама вещь. На самом деле, он превращает части человеческих усилий в переиспользуемую машинную работу. OpenLedger пытается дать этой работе место, где она может быть собственностью, быть открытой, использоваться и оплачиваться.
Не каждый набор данных будет иметь значение.
Не каждая модель будет зарабатывать.
Не каждый агент станет полезным.
Но некоторые станут.
И если это произойдет, экономика ИИ может начать выглядеть не как несколько гигантских систем в центре, а больше как широкое поле меньших машинных работников, каждый из которых несет в себе часть чьих-то знаний, ожидая, когда его вызовут к использованию.