Tôi cứ nghĩ mãi về việc AI đã trở nên xuất sắc nhanh chóng đến mức hầu hết mọi người ngừng đặt câu hỏi về những gì nằm dưới nó. Các câu trả lời giờ cảm thấy tức thì, gần như không tốn sức, và sự dễ dàng đó che giấu điều gì đó quan trọng. Nó khiến hệ thống cảm thấy như tự nó đã xuất hiện một cách độc lập.
Nhưng mà không.
Trên bề mặt, OpenLedger trông có vẻ đơn giản. Mọi người đóng góp dữ liệu hữu ích hoặc hoạt động liên quan đến AI và nhận giá trị gắn liền với sự tham gia. Phần đó dễ tóm tắt. Nhưng bên dưới bề mặt đó, có vẻ như nó đang nhắm đến một điều gì đó khó chịu hơn cho cấu trúc AI hiện tại: làm cho sự đóng góp trở nên rõ ràng lần nữa trong một hệ thống mà thường hấp thụ nó và tiếp tục.
Hầu hết các hệ thống AI lớn ngày nay không thực sự duy trì liên kết giữa đầu vào và đầu ra theo cách nào đó có ý nghĩa, kinh tế. Hành vi của con người được thu thập, xử lý, pha trộn và biến thành một cái gì đó mới. Đầu ra thì rõ ràng. Các đóng góp thì không.
Sự ngắt kết nối đó là phần mà mọi người thường không nghĩ đến, nhưng nó định hình mọi thứ.
Tôi đã bắt đầu nhận thấy điều đó nhiều hơn ở những cách nhỏ. Cách mà các câu trả lời của AI cảm thấy được xây dựng từ các mẫu rõ ràng đến từ đâu đó, nhưng bạn không thể truy vết được nữa. Cách mọi người cải thiện hệ thống một cách tự nhiên bằng cách sửa chữa chúng, dạy cho chúng, cung cấp cho chúng ngôn ngữ tốt hơn, mà không có bất kỳ kỳ vọng nào rằng các đóng góp đó sẽ gắn liền với họ theo cách lâu dài.
Nó cảm thấy bình thường vì internet đã huấn luyện mọi người cho việc cho đi trước và hỏi sau.
Nhưng AI thay đổi quy mô của hành vi đó.
Bởi vì bây giờ những đóng góp nhỏ đó không chỉ biến mất vào các cuộc trò chuyện hay bài đăng. Chúng trở thành một phần của các hệ thống tạo ra giá trị kinh tế thực sự ở quy mô lớn. Và khi giá trị đủ lớn, việc thiếu ghi nhận không còn là một chi tiết kỹ thuật mà trở thành một vấn đề cấu trúc.
OpenLedger nằm ngay trong khoảng trống đó.
Không phải cạnh tranh với các mô hình AI hay cố gắng xây dựng một chatbot tốt hơn, mà tập trung vào điều mà hầu hết các phòng thí nghiệm AI lớn không thực sự nhấn mạnh trong thiết kế cốt lõi của họ: ghi nhận liên tục đóng góp.
Chỉ điều đó đã thay đổi cách nhìn nhận.
Bởi vì nếu bạn theo dõi logic đủ xa, các hệ thống AI không còn chỉ là sản phẩm do các công ty xây dựng. Chúng bắt đầu trông như những tích lũy của đầu vào con người phân tán, nén thành một cái gì đó hoạt động. Và một khi bạn nhìn thấy nó như vậy, câu hỏi về ai được hưởng lợi trở nên khó có thể bỏ qua.
Đây là nơi mà sự căng thẳng xuất hiện.
Các hệ thống AI lớn phụ thuộc vào một lượng lớn dữ liệu do con người tạo ra, hành vi và mẫu tương tác. Nhưng một khi dữ liệu đó được hấp thụ vào các quy trình đào tạo, nó ngừng trở nên dễ hiểu về mặt kinh tế trong hầu hết các trường hợp. Nó trở thành một phần của mô hình, một phần của đầu ra, một phần của dịch vụ, nhưng không phải là thứ mang theo quyền sở hữu rõ ràng.
Giá trị tiến lên phía trước. Việc ghi nhận thì không.
Tôi nghĩ OpenLedger đang cố gắng làm cho lớp bị thiếu đó trở nên rõ ràng một lần nữa. Không phải bằng cách làm chậm AI hay đảo ngược cách mà các mô hình hoạt động, mà bằng cách giới thiệu một cấu trúc mà trong đó các đóng góp có thể được theo dõi và liên kết trở lại với việc tạo ra giá trị theo cách trực tiếp hơn.
Liệu điều đó có hoạt động ở quy mô lớn hay không vẫn chưa rõ ràng. Ghi nhận trong các hệ thống như thế này không bao giờ rõ ràng. Các đóng góp chồng chéo lên nhau. Ảnh hưởng lan tỏa. Các đầu ra phát sinh từ sự kết hợp của các tín hiệu mà khó có thể tách biệt sau khi đã xảy ra. Vì vậy, bất kỳ hệ thống nào cố gắng chính thức hóa quyền sở hữu đều phải đối mặt với một mức độ phức tạp không tồn tại trong các tập dữ liệu truyền thống hoặc giao dịch đơn giản.
Dù sao, hướng đi cảm thấy quan trọng.
Bởi vì AI đang bắt đầu cư xử ít như một công cụ tĩnh và nhiều hơn như một hệ thống đang phát triển liên tục hấp thụ đầu vào của con người và biến nó thành đầu ra kinh tế. Và khi một cái gì đó bắt đầu cư xử như cơ sở hạ tầng ở quy mô đó, quyền sở hữu ngừng là một câu hỏi trừu tượng và trở thành một câu hỏi thực tiễn.
Ai đã đóng góp gì. Ai được hưởng lợi theo thời gian. Ai vẫn đáng chú ý sau khi hệ thống phát triển.
Những câu hỏi đó không biến mất chỉ vì chúng khó trả lời.
Nếu có gì đó, chúng trở nên cấp bách hơn vì điều đó.
Và đây là nơi mà sự so sánh trở nên thú vị. OpenAI và các phòng thí nghiệm AI tương tự đã xây dựng các hệ thống cực kỳ mạnh mẽ trong việc tạo ra trí tuệ, nhưng chúng chưa bao giờ thực sự được thiết kế để duy trì quyền sở hữu chi tiết đối với các đóng góp của con người đã làm cho các hệ thống đó trở nên khả thi ngay từ đầu.
Điều đó không phải là ưu tiên.
Ưu tiên là hiệu suất, quy mô, tính khả dụng và triển khai.
OpenLedger, ít nhất trong khung nhìn, dường như đang tập trung vào những gì các hệ thống đó để lại theo thiết kế: lớp ghi nhận mà chưa bao giờ được chính thức hóa.
Không phải như một sự phê bình. Không phải như một sự cạnh tranh. Hơn như một cấu trúc song song hình thành quanh một khoảng trống trở nên rõ ràng hơn khi AI trở nên quan trọng về mặt kinh tế.
Tôi không nghĩ hầu hết mọi người sử dụng các công cụ AI nghĩ theo những thuật ngữ này chưa. Đối với hầu hết người dùng, nó vẫn chỉ là một hệ thống thực tiễn. Một cái gì đó nhanh chóng, hữu ích, ngày càng được tích hợp vào công việc hàng ngày. Cấu trúc sâu hơn không quan trọng cho đến khi nó ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi.
Nhưng theo thời gian, thường thì nó có.
Khi AI trở nên trung tâm trong sản xuất, ra quyết định và luồng thông tin, câu hỏi về ai được hưởng lợi từ đầu vào của con người cơ bản trở nên khó tránh khỏi. Không phải vì lý tưởng, mà vì quy mô. Khi đủ giá trị tích lũy, việc thiếu ghi nhận ngừng là vô hình và bắt đầu trở thành một cuộc xung đột.
Thường thì đó là lúc các lớp mới được xây dựng.
Và OpenLedger cảm giác như đang cố gắng xác định lớp thiếu hụt đó trước khi phần còn lại của hệ thống buộc phải.
