Gần đây tôi đã suy nghĩ về @OpenLedger theo cách khác.

Chúng ta thường mô tả cơ sở hạ tầng AI như thể nó chỉ liên quan đến dữ liệu, phân bổ hoặc lưu trữ.

Nhưng điều gì sẽ xảy ra khi quyết định của AI thực sự có hậu quả?

Tiền có thể bị mất. Quyền truy cập bị từ chối. Các hệ thống tự động đưa ra quyết định sai lầm.

Đột nhiên, câu hỏi quan trọng không chỉ là:

Mô hình đã được đào tạo tốt chưa?

Mà trở thành:

Chúng ta có thể truy vết tại sao quyết định này xảy ra không?

Ai đã cung cấp tín hiệu?
Điều gì đã ảnh hưởng đến đầu ra?
Và giải thích đó có còn đúng khi mọi thứ diễn ra không như kế hoạch không?

Đó là nơi mà OpenLedger trở nên thú vị hơn đối với tôi.

Có thể cơ hội lớn hơn không chỉ là phối hợp dữ liệu AI.

Có thể đó là khả năng truy vết có trách nhiệm.

Bởi vì nếu AI bắt đầu ảnh hưởng đến sự tuân thủ thanh toán hoặc các hành động máy với máy, chỉ riêng hiệu suất sẽ không đủ.

Niềm tin trở nên đắt đỏ.

Và các hệ thống có thể giúp quyết định của máy dễ dàng được kiểm toán có thể quan trọng hơn chúng ta nghĩ.

Vẫn còn sớm nhưng đôi khi tôi tự hỏi liệu $OPEN có đang âm thầm định vị cho lớp đó không.
#OpenLedger $OPEN @OpenLedger