Mọi người đều có thể thấy đầu ra. Những câu trả lời, hình ảnh, các tác nhân, công cụ hoàn thành nhiệm vụ chỉ trong vài giây. Phần đó thì rõ ràng. Dễ dàng để phản ứng. Dễ dàng để đánh giá. Dễ dàng để chia sẻ.
Nhưng những phần bên dưới thì khó thấy hơn nhiều.
Dữ liệu thì nằm ở đâu đó trong nền. Mô hình thì ở sau màn hình. Những người đã giúp tạo ra, cải tiến, cấu trúc, hoặc cung cấp kiến thức thường không còn là một phần của câu chuyện nữa. Họ có đó, theo một cách nào đó, nhưng không thực sự được nhìn thấy.
Đó là một lý do mà OpenLedger cảm thấy xứng đáng để chú ý.
Không phải vì nó đơn giản chỉ kết hợp AI và blockchain. Câu đó một mình không nói nhiều nữa. Nhiều dự án nói như vậy. Một số trong số đó có thể xây dựng những thứ hữu ích, một số có thể không. Những từ ngữ đó không đủ.
Điều thú vị hơn là vấn đề mà OpenLedger dường như đang xoay quanh.
AI cần sự tin tưởng, nhưng tin tưởng là khó khi mọi thứ đều bị ẩn giấu.
Khi một mô hình AI đưa ra một câu trả lời, hầu hết người dùng không biết điều gì đã hình thành câu trả lời đó. Họ không biết dữ liệu nào đã giúp đào tạo nó. Họ không biết liệu mô hình có được cải thiện thông qua sự đóng góp của chuyên gia, dữ liệu công khai, tập dữ liệu riêng tư, hay một hỗn hợp của mọi thứ. Họ cũng không biết ai nên nhận giá trị khi mô hình đó trở nên hữu ích.
Đối với hầu hết mọi người, điều này có thể nghe như một vấn đề kỹ thuật xa vời. Nhưng nó trở nên thực tế hơn khi bạn nghĩ về cách AI đang chuyển vào công việc hàng ngày.
Một công ty có thể muốn sử dụng AI được đào tạo dựa trên kiến thức ngành cụ thể. Một người sáng tạo có thể muốn dữ liệu của họ được sử dụng, nhưng không biến mất mà không có tín dụng. Một nhà phát triển có thể xây dựng một tác nhân phụ thuộc vào các mô hình và tập dữ liệu khác nhau. Một doanh nghiệp có thể muốn biết liệu một hệ thống AI có đủ đáng tin cậy để sử dụng trong công việc nghiêm túc hay không.
Tại thời điểm đó, câu hỏi không chỉ là “AI có hoạt động không?”
Câu hỏi trở thành, “chúng ta có thể hiểu nó phụ thuộc vào điều gì không?”
Đó là nơi ý tưởng của OpenLedger bắt đầu cảm thấy thực tế hơn.
Nó đang cố gắng tạo ra một hệ thống nơi dữ liệu, mô hình và tác nhân không được coi là những mảnh ghép rời rạc, vô hình. Chúng có thể được kết nối. Chúng có thể có các bản ghi. Chúng có thể mang theo một số lịch sử về nguồn gốc và cách chúng được sử dụng.
Điều đó có thể nghe có vẻ nhỏ, nhưng nó thay đổi cách mà giá trị có thể di chuyển.
Trong thế giới AI ngày nay, dữ liệu thường được hấp thụ vào một hệ thống lớn hơn, và khi điều đó xảy ra, nó trở nên khó khăn để tách nguồn gốc khỏi kết quả cuối cùng. Một tập dữ liệu hữu ích có thể giúp cải thiện một mô hình, nhưng người hoặc nhóm đứng sau tập dữ liệu đó có thể không có cách rõ ràng để hưởng lợi từ việc sử dụng trong tương lai. Một mô hình nhỏ hơn có thể phục vụ một mục đích quan trọng, nhưng có thể bị chôn vùi dưới một ứng dụng lớn hơn. Một tác nhân có thể thực hiện một nhiệm vụ tốt, nhưng các nguồn lực đứng sau nó có thể vẫn vô hình.
OpenLedger dường như đang hỏi liệu các lớp đó có thể trở nên rõ ràng hơn không.
Không hoàn toàn rõ ràng. Điều đó sẽ quá dễ để nói và có lẽ không thực tế. Nhưng rõ ràng hơn so với hiện tại.
Có thể điều đó là đủ để bắt đầu.
Bởi vì AI không chỉ cần nhiều dữ liệu hơn. Nó cần lý do tốt hơn để mọi người chia sẻ dữ liệu tốt. Nó cần các hệ thống mà những đóng góp hữu ích không được coi như những đầu vào một lần mà biến mất vào máy của người khác. Nó cần một cách để các phần khác nhau hoạt động cùng nhau mà không làm mọi thứ trở nên khép kín, riêng tư và khó xác minh.
Blockchain có thể giúp với một phần, ít nhất là về lý thuyết. Nó có thể cung cấp các bản ghi được chia sẻ, có thể truy xuất và khó thay đổi một cách âm thầm. Điều này không giải quyết mọi vấn đề của AI. Nó không tự động làm cho một mô hình trở nên tốt. Nó không tạo ra nhu cầu một cách kỳ diệu. Nó không loại bỏ nhu cầu về sản phẩm mạnh mẽ.
Nhưng nó có thể giúp với việc phối hợp.
Và việc phối hợp quan trọng hơn những gì mọi người đôi khi nghĩ.
AI không phải là một thứ duy nhất. Nó là một ngăn xếp của nhiều thứ. Dữ liệu, tính toán, mô hình, đánh giá, tác nhân, giao diện, người dùng, phản hồi. Mỗi lớp phụ thuộc vào một lớp khác. Khi các liên kết giữa chúng không rõ ràng, giá trị trở nên lộn xộn. Một số người đóng góp được thưởng. Những người khác bị lãng quên. Một số hệ thống giành được sự tin tưởng. Những cái khác cảm thấy như những hộp đen.
OpenLedger thật thú vị vì nó đang nhìn vào khu vực giữa lộn xộn đó.
Nơi giữa dữ liệu thô và AI hữu ích.
Đó là nơi nhiều giá trị tương lai có thể ngồi.
Không chỉ trong mô hình lớn nhất. Không chỉ trong tác nhân nổi bật nhất. Mà trong các tập dữ liệu cụ thể, kiến thức chuyên biệt, mô hình tinh chỉnh và những cải tiến nhỏ làm cho AI hữu ích trong các tình huống thực tế. Loại giá trị dễ bị bỏ qua vì nó không phải lúc nào cũng ồn ào.
Bạn thường có thể nhận thấy điều này trong công nghệ sau một thời gian. Giai đoạn đầu tiên là về việc xây dựng các công cụ mạnh mẽ. Giai đoạn tiếp theo là về việc làm cho những công cụ đó có thể sử dụng, đáng tin cậy, và kết nối với các động lực thực.
AI dường như đang bước vào giai đoạn thứ hai ngay bây giờ.
Mọi người bắt đầu đặt ra những câu hỏi khác nhau. Nguồn thông tin này đến từ đâu? Mô hình này có thể tin tưởng không? Ai được lợi từ sự đóng góp của tôi? Dữ liệu có thể trở thành thứ gì đó chủ động hơn một tệp ngồi trong kho lưu trữ không? Các tác nhân có thể tạo ra giá trị trong khi vẫn kết nối với các nguồn lực mà họ sử dụng không?
OpenLedger ngồi bên trong những câu hỏi đó.
Nó không cần phải được mô tả như một cuộc cách mạng để trở nên thú vị. Đôi khi những ý tưởng cơ sở hạ tầng yên tĩnh hơn lại quan trọng hơn những gì chúng nhìn vào lần đầu. Chúng không phải lúc nào cũng tạo ra tiếng ồn. Chúng chỉ cố gắng sửa chữa những khoảng trống trở nên rõ ràng khi một thị trường bắt đầu trưởng thành.
Và trong AI, một trong những khoảng trống đó là quyền sở hữu.
Không phải quyền sở hữu theo nghĩa đơn giản của việc nắm giữ một cái gì đó. Hơn như biết cách giá trị được tạo ra, nó di chuyển đi đâu, và liệu những người đứng sau nó có bất kỳ chỗ nào trong hệ thống sau khi công việc của họ được sử dụng hay không.
Đó là một vấn đề khó khăn hơn nó nghe có vẻ.
Vai trò của OpenLedger, ít nhất từ góc độ này, là cung cấp cho tài sản AI một con đường rõ ràng hơn. Dữ liệu có thể trở thành nhiều hơn một đầu vào ẩn giấu. Các mô hình có thể mang theo nhiều ngữ cảnh hơn. Các tác nhân có thể được liên kết trở lại với các hệ thống hỗ trợ chúng. Giá trị có thể di chuyển với một chút ký ức hơn.
Có thể đó là phần đáng chú ý.
Không phải cái nhãn “AI blockchain”, mà là nỗ lực làm cho các lớp ẩn của AI trở nên rõ ràng hơn, kết nối hơn, và có thể công bằng hơn một chút.
Vẫn còn sớm. Rất nhiều điều phụ thuộc vào sự chấp nhận, các trường hợp sử dụng thực tế, và liệu mọi người có thực sự muốn xây dựng trên loại hệ thống này hay không.
Nhưng nhu cầu đứng sau nó cảm thấy đủ thực tế.
Khi AI tiếp tục lan rộng, câu hỏi âm thầm bên dưới có thể sẽ không biến mất.
Ai sẽ được nhìn thấy khi trí tuệ trở nên hữu ích…