Hôm nay có điều gì đó lóe lên trong đầu khi mình nhớ lại FIFA đã phải tái cấu trúc hoàn toàn mô hình tài chính của mình sau vụ bê bối tham nhũng năm 2015. Hàng tỷ đô la đã di chuyển qua hệ thống mà không có sự minh bạch nào, và không ai có thể truy tìm xem tiền đi đâu.....Điều đó đã phá vỡ lòng tin ở quy mô toàn cầu. Nền kinh tế dữ liệu AI đang đứng ở ngã ba đường giống hệt như vậy ngay bây giờ. OpenLedger về cơ bản đang xây dựng sổ cái minh bạch mà FIFA chưa bao giờ có, chỉ khác là lần này, nó dành cho những người thực sự làm việc.
Đây là sự thật khó chịu về cách các hệ thống AI hiện tại hoạt động. Dữ liệu dùng để đào tạo các mô hình này đến từ hàng triệu người đóng góp như tác giả, nhà nghiên cứu, người chú thích, lập trình viên..... và hầu như không ai trong số họ nhận được một đồng nào khi mô hình cuối cùng tạo ra hàng tỷ doanh thu.🤑 Chuỗi giá trị hoàn toàn bị cắt đứt tại nguồn. Những gì được nắm giữ ở trên cùng không có liên kết có thể truy nguyên với những gì đã được đóng góp ở dưới cùng. Điều đó không chỉ không công bằng. Nó còn bị hỏng về mặt cấu trúc.
OpenLedger đang cố gắng thực hiện một cái gì đó nghe có vẻ đơn giản nhưng thực chất lại rất khó thực hiện..... Hệ thống Proof of Attribution của nó ghi lại chính xác ai đã đóng góp dữ liệu gì, cho mô hình nào và vào thời điểm nào trong quá trình đào tạo..... Mỗi đóng góp đều được ghi lại trên một blockchain tương thích EVM, tạo ra một chuỗi trách nhiệm vĩnh viễn, có thể kiểm tra được........ Những người đóng góp kiếm được $OPEN dựa trên mức độ dữ liệu của họ thực sự ảnh hưởng đến đầu ra của mô hình như thế nào. Không phải ước lượng. Không phải hứa hẹn. Hồ sơ trên chuỗi.
Tôi muốn thành thật về lý do tại sao điều này quan trọng hơn những lập luận công bằng rõ ràng. Hiện tại, các công ty AI thực chất đang hoạt động trên lòng tin vay mượn. Họ nói rằng dữ liệu của bạn giúp xây dựng các mô hình tốt hơn, và có thể là như vậy, nhưng không có cơ chế nào cho bạn xác minh điều đó hoặc nhận giá trị tương ứng cho nó. OpenLedger giới thiệu một lớp xác minh mà chưa từng tồn tại trước đây trong lĩnh vực này. Khi tôi suy nghĩ về những gì $OPEN đại diện trong kiến trúc này, nó không chỉ là một token thưởng. Nó là bằng chứng rằng một đóng góp cụ thể đã được hệ thống công nhận.
Bức tranh năm 2030 ở đây xứng đáng được suy nghĩ cẩn thận. Hãy tưởng tượng một thế giới mà mỗi doanh nghiệp xây dựng sản phẩm AI phải tìm nguồn dữ liệu đào tạo của mình thông qua một thị trường được xác minh về quyền sở hữu..... Các nhà nghiên cứu, chuyên gia trong lĩnh vực và những người đóng góp dữ liệu độc lập tham gia không phải như lao động vô hình mà như những tác nhân kinh tế có thể truy nguyên..... Mô hình biết nó đã học được gì từ ai, và lớp giải quyết tự động xử lý bồi thường. Đây không phải là khoa học viễn tưởng. Các nguyên tắc kỹ thuật cho điều này đã tồn tại. Điều thiếu là lớp phối hợp để làm cho nó rõ ràng và công bằng.
Giờ đây, câu hỏi hoài nghi mà tôi liên tục quay lại là như thế này. Liệu việc xác minh có thực sự được đo lường chính xác khi dữ liệu đã được hấp thụ vào trọng số của mô hình chưa? Câu trả lời chân thành là đây là một trong những vấn đề khó giải quyết nhất trong khả năng giải thích học máy. Cách tiếp cận của OpenLedger dựa vào việc đánh giá đóng góp ở giai đoạn đầu vào thay vì theo dõi ảnh hưởng qua chính mô hình, điều này là một quyết định kỹ thuật thực dụng. Liệu mô hình đánh giá đó có đứng vững trong điều kiện đối kháng hoặc sự đa dạng dữ liệu quy mô lớn hay không là điều đáng để theo dõi kỹ càng khi mạng lưới phát triển.
Điều tôi thấy thực sự thú vị là OpenLedger không chỉ xây dựng một hệ thống thanh toán. Nó đang cố gắng thiết lập một tiêu chuẩn mới cho cách phát triển AI hoạt động ở cấp độ cơ sở hạ tầng. Điều đó khó bán hơn một giao thức sinh lời hoặc một công cụ giao dịch, nhưng nếu thực hiện tốt, nó cũng bền vững hơn.
Câu hỏi thực sự không phải là liệu AI có điều hành nền kinh tế vào năm 2030 hay không. Nó gần như chắc chắn sẽ có. Câu hỏi là liệu những người đã xây dựng nền kinh tế đó có quyền sở hữu gì không. OpenLedger đang cược rằng họ nên có.... và sổ cái nên chứng minh điều đó...🫡
