Я в крипте достаточно долго, чтобы обжечься на более чем одном AI нарративе. В каждом цикле появляется новый проект, который обещает революционизировать интеллект, децентрализовать всё, исправить будущее и так далее. Я купил некоторые из них. На парочке тоже потерял деньги. Так что теперь, когда я вижу 'AI + crypto', моя реакция по умолчанию примерно такая: 'да, окей, конечно.'
Меня зацепил случайный разговор несколько месяцев назад.
Друг потратил недели, помогая очищать и маркировать данные для AI проекта. Скучная работа. Тот тип, о котором никто не твитит. Позже модель начала набирать популярность, и вдруг появились анонсы, партнерства, люди начали говорить о том, какая она мощная.
Люди, которые действительно помогли создать набор данных? Почти невидимы.
И честно, это меня беспокоит уже какое-то время. ИИ постоянно говорит о моделях, но никто не говорит о том, откуда реально берется ценность. Участники данных, эксперты в области, люди, настраивающие нишевые наборы данных. Большинство из них получают оплату один раз, если повезет, и на этом история заканчивается.
Я продолжал отмахиваться от #OpenLedger , пока не осознал, что они одни из немногих проектов, которые действительно пытаются решить эту проблему.
Не с расплывчатым маркетингом «владения ИИ». Идея Доказательства Атрибуции заставила меня остановиться и действительно прочитать. Идея о том, что вклад можно отслеживать, атрибутировать и потенциально вознаграждать, звучит странно очевидно, как только ты это слышишь.
Все еще не уверен, что это работает в масштабе. Вот на чем я застрял.
Но я думаю, что они смотрят в более интересном направлении, чем еще одна гонка за созданием самой большой модели.
Чем больше я наблюдаю за развитием ИИ, тем меньше я убежден в том, что гигантские универсальные LLM являются конечной целью. Они впечатляют, очевидно. Но действительно ли каждой отрасли нужна одна модель, пытающаяся знать всё?
Может быть, будущее принадлежит специализированным моделям. Модели в области здравоохранения, обученные на данных здравоохранения. Финансовые модели, обученные финансовыми экспертами. Юридические модели, построенные на юридических знаниях.
Это кажется гораздо ближе к тому, как на самом деле работает экспертиза в реальном мире.
И если именно туда движется ИИ, то такие вещи, как Datanets от OpenLedger и OpenLoRA, начинают иметь больше смысла. Модель важна, конечно, но сеть участников за ней может быть даже важнее.
Может быть, поэтому я продолжаю возвращаться к этому.
Не потому что я в этом уверен.
Если честно, я не уверен.
Я просто не могу избавиться от ощущения, что ИИ уже годы пытается вытащить ценность от участников, не понимая, как их вознаградить, и если специализированный ИИ действительно станет следующей фазой, то…
