Сегодня я не продолжал анализировать загруженные данные или валидаторов, работающих на узлах. Вместо этого я подошел к этому с более сложной точки зрения: если @OpenLedger действительно связывает вклад данных, вызовы моделей и распределение доходов, что произойдет, когда возникнут споры позже? Изначально я думал, что самой важной частью Proof of Attribution было 'первое внесение, зафиксированное в цепочке', но чем больше я об этом думал, тем больше осознавал, что настоящая проблема заключается во втором шаге: как исправить учет, когда вес вклада ставится под сомнение, данные неправильно оценены, а доход уже был распределен.

Это очень похоже на послепродажное обслуживание в электронной коммерции. Размещение заказа и осуществление платежа — это только первый шаг; настоящая проверка системы приходит с возвратами, возвратами денег, изменениями адреса, корректировками цен и послепродажным арбитражем. Атрибуция данных AI работает так же. Первое суждение системы о том, что данные имеют ценность, лишь указывает на то, что они попали в книгу учета; но если позже окажется, что данные дублируются, неясны по происхождению или имеют слишком высокий вес, или если другой участник чувствует себя недооцененным, возникнет целый набор последующих проблем.

Я сделал несколько грубых расчетов. Допустим, в Datanet есть 1000 действительных данных, генерирующих 2000 вызовов модели ежедневно. Если 3% из этих вызовов оспариваются, это означает 60 записей споров. Если каждый спор требует проверки источника данных, верификации записей, проверки контекста вызова и пути распределения доходов, даже если это занимает всего 3 минуты в среднем, это в сумме составляет 180 минут. Большее беспокойство возникает, если 10 из этих споров действительно требуют корректировки веса; тогда это не просто одна запись, а вся история распределения доходов, которая уже произошла.

Итак, я думаю, что самый большой страх для системы атрибуции не в том, чтобы сделать неправильный первый расчет, а в том, чтобы не иметь средства после совершения ошибки.

Если данные низкого качества переоценены, настоящие участники будут размыты; если данные высокого качества недооценены, участники почувствуют, что их обворовывает система; если дублирующие данные не будут быстро уменьшены, покупатели начнут думать, что качество Datanet ухудшается. На поверхности это выглядит как проблема оценки данных, но на самом деле это проблема доверия. Система атрибуции, которая не может исправить свои ошибки, в конечном итоге превратится в черный ящик, где 'первое суждение является окончательным словом.'

Это также то, на что я больше обращаю внимание, когда смотрю на OpenLedger сейчас. Дело не только в том, чтобы доказать 'кто внес вклад', но и в том, чтобы доказать 'как вносятся исправления, когда кто-то ошибается.' Валидаторы, Datanets и Payable AI могут быть объяснены, но после внедрения определенно возникнут проблемы с апелляциями, проверками, пересчетами и корректировками доходов. Без этого слоя, чем более автоматизированным становится распределение доходов, тем больше потенциальных споров.

#OpenLedger #Write2Earn @OpenLedger

#bnbguy #JPMorganCEOMullsStablecoinIssuance #BTCETFDemandDropsRiskIndexHigh