Когда я смотрю на Искусственный Интеллект, я все меньше думаю, что главная битва происходит вокруг моделей Искусственного Интеллекта. Это звучит странно, потому что каждый разговор, кажется, касается того, у кого есть модель Искусственного Интеллекта, контекстное окно, самая быстрая инференция и наибольшее количество параметров. Спустя некоторое время начинает казаться, что все смотрят на двигатели, игнорируя пути.
Может быть, Искусственный Интеллект становится больше о путях. Я продолжаю возвращаться к OpenLedger, потому что кажется, что они смотрят на слой совершенно иначе. На протяжении многих лет экономика Искусственного Интеллекта была удивительно простой. Люди генерируют данные. Сообщества создают знания. Исследователи донастраивают модели Искусственного Интеллекта. Компании агрегируют всё в продукты. Затем большая часть ценности оседает на уровне платформы.
Никто уже не шокирован этим. Это стало принято как порядок Искусственного Интеллекта. Я не уверен, что это действительно так. Странно то, что сам интеллект становится все более коллаборативным. Современные системы Искусственного Интеллекта уже не являются системами. Это стеки, слои и сети зависимостей, сидящие на зависимостях.
Модель Искусственного Интеллекта учится на наборах данных, которые она не создала. Агенты взаимодействуют с инструментами, которыми они не владеют. Приложения зависят от моделей Искусственного Интеллекта, созданных командами. Результаты возникают из цепочек вкладов, которые становятся почти невозможными для распутывания. Это та часть, о которой я не могу перестать думать. Потому что если интеллект становится сетевым, тогда атрибуция перестает быть функцией и начинает выглядеть как инфраструктура.
Это, похоже, та ставка, которую делает OpenLedger. Сначала я думал, что OpenLedger в основном о праве собственности на данные. Затем я подумал, что это о децентрализованном Искусственном Интеллекте. Затем я подумал, что это о создании стимулов для разработки модели Искусственного Интеллекта. Теперь я не совсем уверен, что любое из этих описаний полно.
Проект кажется ближе к строительству рельсов, чем к строительству самого Искусственного Интеллекта. Фреймворк Proof of Attribution OpenLedger — это то, что продолжает затягивать меня в кроличью нору. Идея кажется простой: записывать, как наборы данных, участники и модели Искусственного Интеллекта влияют на результаты, чтобы вознаграждения могли поступать в соответствии с вкладом. Достаточно просто. Затем последствия начинают расширяться.
Потому что, как только атрибуция становится надежной, Искусственный Интеллект становится легче оценить. Как только Искусственный Интеллект становится легче оценить, начинают формироваться рынки вокруг него. Возможно, это очевидно. Возможно, это и есть суть. Тем не менее, это кажется больше, чем звучит. Крипто потратило годы на решение проблемы собственности активов. Токены, NFT, права собственности на цепочке, переносимая ценность. Отрасль одержима тем, чтобы доказать, кто владеет чем.
OpenLedger, похоже, задает вопрос. Что если собственность не является слоем? Что если атрибуция? Я не знаю, существуют ли такие вещи. Они кажутся разными. Собственность говорит вам, кто владеет активом. Атрибуция пытается объяснить, как актив стал ценным в этом месте. Вот где все начинает запутываться.
Потому что будущие системы Искусственного Интеллекта, вероятно, не будут доминированы одной компанией или одной моделью Искусственного Интеллекта. По крайней мере, так это выглядит отсюда. Вместо этого они могут возникнуть из тысяч наборов данных, узких моделей Искусственного Интеллекта, автономных агентов, систем извлечения, слоев памяти и участников, разбросанных по интернету. Некоторые части будут крошечными. Некоторые части будут невидимыми. Эти невидимые части могут все равно вносить ценность.
Вопрос становится: как вы компенсируете их? Datanets OpenLedger, похоже, разработаны для решения этой проблемы. Данные, принадлежащие сообществу, которые могут непосредственно участвовать в создании ценности, а не просто быть собранными как сырье. Инфраструктура модели Искусственного Интеллекта указывает в одном направлении. Не просто обучение моделей Искусственного Интеллекта. Отслеживание их. Не просто развертывание Искусственного Интеллекта. Учет его.
Различие кажется тонким. Оно продолжает увеличиваться, чем больше я об этом думаю. Потому что, возможно, будущее экономики Искусственного Интеллекта не строится вокруг вычислений. Возможно, оно строится вокруг учета взносов. Возможно, память здесь — это другое слово для информации о ценах с течением времени. Я все время думаю, что это атрибуция. Это теперь кажется слишком малым. Я не уверен, почему.
Чем более модульным становится Искусственный Интеллект, тем больше атрибуция начинает выглядеть как рыночная инфраструктура. Рыночная инфраструктура, как правило, становится невидимой сразу перед тем, как становится необходимой. Это произошло неоднократно в финансах. Это произошло с биржами. Это произошло с платежными сетями. Это произошло с облачной инфраструктурой. Люди едва замечают рельсы, пока все не зависит от них.
Именно поэтому OpenLedger кажется интересным. Не потому что он обязательно строит модель Искусственного Интеллекта. Не потому что он обязательно строит сеть. А потому что он исследует, может ли сам Искусственный Интеллект стать рынком с правами собственности, прозрачным вкладом и прозрачными потоками вознаграждений. Все еще много чего не имеет полного смысла.
Например, измерение вклада кажется легким, пока вы не осознаете, что Искусственный Интеллект редко бывает линейным. Результаты возникают из взаимодействий. Модели Искусственного Интеллекта влияют на модели Искусственного Интеллекта. Данные влияют на модели Искусственного Интеллекта, которые влияют на агентов, которые влияют на пользователей, генерирующих данные. Цепочки быстро становятся странными. Эта неопределенность почти делает эксперимент более интересным.
Потому что если Искусственный Интеллект станет одним из секторов десятилетия, то главными победителями могут быть не те компании, которые производят Искусственный Интеллект. Возможно, это будут системы, которые делают Искусственный Интеллект экономически понятным. Я не уверен, что это правильная фраза. Экономически понятный. Эта мысль постоянно появляется в моих записях. OpenLedger, похоже, движется в этом направлении с разных сторон.
Данные. Модели Искусственного Интеллекта. Атрибуция. Рынки. Собственность. Вклад. Границы между этими концепциями начинают размываться со временем. Возможно, в этом и есть суть. Возможно, я соединяю точки, которые еще не полностью связаны. В любом случае, я продолжаю возвращаться к этой мысли. Большинство людей предполагают, что рынки Искусственного Интеллекта появятся после того, как Искусственный Интеллект будет построен.
Что если сам рынок станет частью того, как Искусственный Интеллект строится на месте? Я не уверен. Я все еще думаю об этой части.