Mình từng nghĩ thách thức lớn nhất của AI là trí thông minh.
Mô hình tốt hơn, tác nhân nhanh hơn, lời nhắc sạch hơn, chi phí tính toán thấp hơn — có vẻ như đó là toàn bộ trò chơi. Nhưng càng theo dõi các công ty thực sự thử nghiệm với AI, mình càng nghĩ rằng vấn đề khó hơn không phải là trí thông minh. Đó chính là trách nhiệm.
Ai sở hữu dữ liệu đứng sau một câu trả lời?
Ai được trả tiền khi một mô hình sử dụng một bộ dữ liệu?
Ai chịu trách nhiệm khi một tác nhân AI đưa ra quyết định?
Và làm thế nào để ai đó chứng minh những gì thực sự đã xảy ra sau đó?
Đó là nơi cuộc trò chuyện xung quanh @OpenLedger bắt đầu trở nên thực tiễn hơn với mình. Không phải vì nó phép màu giải quyết mọi vấn đề của AI, mà vì OpenLedger đang xem xét phần hạ tầng AI mà sẽ trở nên không thể tránh khỏi khi AI bắt đầu liên quan đến tiền, hợp đồng, người dùng, và quy trình làm việc theo quy định.
Vấn đề thực sự không chỉ là đầu ra của AI
Một ngân hàng không thể đơn giản nói, “AI đã nói rằng mọi thứ trông ổn.” Một công ty chăm sóc sức khỏe không thể bỏ qua nguồn gốc của dữ liệu đào tạo. Một công ty giao dịch không thể để cho một tác nhân hoạt động mà không có ghi chép, quyền cho phép, quy tắc thanh toán và khả năng kiểm toán. Một cơ quan quản lý sẽ không chấp nhận cảm giác như là bằng chứng.
Đây là khoảng cách giữa AI tiêu dùng và AI hoạt động.
Đối với người dùng, mối quan tâm là lòng tin.
Đối với các nhà xây dựng, mối quan tâm là kiếm tiền và phân bổ.
Đối với các tổ chức, mối quan tâm là trách nhiệm.
Đối với các cơ quan quản lý, mối quan tâm là liệu các quyết định có thể được truy xuất, xem xét và thách thức hay không.
Các hệ thống AI tập trung có thể hoạt động tốt khi rủi ro thấp. Nhưng khi dữ liệu, mô hình, tác nhân và thanh toán tương tác, hệ thống cần nhiều hơn là hiệu suất. Nó cần có hồ sơ.
Tại sao Thanh toán Quan trọng trong AI
Đó là nơi cơ sở hạ tầng dựa trên blockchain trở nên có liên quan.
Nếu một mô hình sử dụng bộ dữ liệu, thì phải có cách rõ ràng để biết liệu bộ dữ liệu đó có mang lại giá trị hay không. Nếu một tác nhân thực hiện một nhiệm vụ, sẽ phải có cách để xác minh xem nó đã truy cập cái gì, kích hoạt cái gì, và ai sẽ nhận được bồi thường. Nếu nhiều bên góp dữ liệu, mô hình hoặc logic tác nhân, việc phân phối giá trị không thể chỉ phụ thuộc vào bảng tính riêng tư.
Đó là nơi cơ sở hạ tầng dựa trên blockchain trở nên có liên quan.
Sự tập trung của OpenLedger vào việc mở khóa thanh khoản xung quanh dữ liệu, mô hình và tác nhân không chỉ đơn thuần là tạo ra một câu chuyện tài sản crypto khác. Ý tưởng thú vị hơn là rằng tài nguyên AI có thể trở nên có thể theo dõi, có thể sở hữu và có thể kiếm tiền một cách có cấu trúc hơn.
Trong bối cảnh đó, $OPEN đại diện cho nhiều hơn một mã chiến dịch. Nó chỉ ra một nền kinh tế mà các đóng góp liên quan đến AI có thể cần có đường ray cho quyền sở hữu, truy cập, thanh toán và động lực.
OpenLedger như là Cơ sở hạ tầng, Không phải Là Trang trí
Lập luận mạnh mẽ hơn là các hệ thống AI đang trở thành những tác nhân kinh tế. Các tác nhân có thể đặt dịch vụ, thực hiện giao dịch, quản lý quy trình làm việc, định tuyến dữ liệu, so sánh nhà cung cấp hoặc kích hoạt thanh toán. Khi điều đó xảy ra, cơ sở hạ tầng đứng sau chúng phải trả lời các câu hỏi cơ bản.
Tác nhân đã sử dụng dữ liệu gì?
Mô hình có được phép truy cập vào nó không?
Ai đã đóng góp vào đầu ra?
Doanh thu nên được phân phối như thế nào?
Quá trình có thể được kiểm toán sau này không?
OpenLedger có thể quan trọng vì nó coi dữ liệu, mô hình và tác nhân như những tài sản có mối quan hệ kinh tế, không chỉ là những thành phần vô hình bên trong hộp đen.
Điều này đặc biệt liên quan đến các nhà xây dựng. Nhiều nhà xây dựng tạo ra bộ dữ liệu, mô hình tinh chỉnh, công cụ, tự động hóa hoặc tác nhân, nhưng gặp khó khăn trong việc kiếm tiền từ chúng ngoài các gói đăng ký, khóa API hoặc các thỏa thuận cấp phép một lần. Một lớp cơ sở hạ tầng mở hơn có thể cho phép những đóng góp này được phát hiện, sử dụng, xác minh và được thưởng với các quy tắc rõ ràng hơn.
Một Ví dụ Thực tiễn
Hãy tưởng tượng một công ty khởi nghiệp tuân thủ xây dựng một tác nhân AI để xem xét hóa đơn xuyên biên giới.
Tác nhân kiểm tra tài liệu của nhà cung cấp, so sánh chúng với quy tắc chính sách, đánh dấu hành vi thanh toán bất thường và đề xuất liệu một hóa đơn có nên được phê duyệt hay không. Để làm điều này đúng cách, nó có thể dựa vào một số yếu tố: một bộ dữ liệu nhà cung cấp đã được xác minh, một mô hình phát hiện gian lận, một mô hình rủi ro theo ngành và các quy tắc nội bộ của công ty.
Trong một thiết lập bình thường, nhiều thứ này trở nên khó theo dõi. Công ty có thể biết được khuyến nghị cuối cùng, nhưng không phải lúc nào cũng biết được chuỗi đóng góp đầy đủ đứng sau nó.
Với cơ sở hạ tầng như OpenLedger, công ty khởi nghiệp có thể lý thuyết tạo ra một hệ thống mà mỗi nguồn dữ liệu, mô hình và tương tác của tác nhân có hồ sơ sở hữu và sử dụng rõ ràng hơn. Tổ chức nhận được khả năng kiểm toán tốt hơn. Các nhà xây dựng nhận được con đường tốt hơn để nắm bắt giá trị. Các cơ quan quản lý nhận được một con đường dễ xem xét hơn. Người dùng nhận được một hệ thống ít phụ thuộc vào lòng tin mù quáng.
Điều đó không khiến AI trở nên hoàn hảo. Nhưng nó làm cho lớp kinh tế và tuân thủ trở nên rõ ràng hơn.
Rủi ro: Việc áp dụng sẽ không tự động
Rủi ro là cơ sở hạ tầng kiểu này có thể về mặt kỹ thuật là hợp lý nhưng về mặt xã hội thì chậm.
Các tổ chức di chuyển cẩn thận. Các cơ quan quản lý có thể không ngay lập tức hiểu các lớp thanh toán mới cho AI. Các nhà xây dựng có thể phản đối sự phức tạp thêm nếu trải nghiệm người dùng không đơn giản. Các công ty có thể thích hệ thống khép kín vì chúng cảm thấy dễ kiểm soát hơn.
Còn có một câu hỏi về chi phí. Nếu việc theo dõi, xác minh và thanh toán tạo ra quá nhiều ma sát, các nhóm có thể tránh chúng trừ khi quy định hoặc nhu cầu của khách hàng ép buộc.
Thách thức của OpenLedger không chỉ là xây dựng cơ sở hạ tầng hữu ích. Nó cũng phải chứng minh rằng niềm tin, thanh khoản và phân bổ bổ sung có giá trị hơn so với nỗ lực vận hành.
Đó là một tiêu chuẩn cao.
Những người có khả năng quan tâm đến OpenLedger không chỉ là các trader đang theo dõi #OpenLedger . Họ là các nhà xây dựng cố gắng kiếm tiền từ công việc AI, các tổ chức cần quy trình AI có thể kiểm chứng, người dùng muốn có nhiều sự tự tin hơn trong các hệ thống tự động, và các cơ quan quản lý cần bằng chứng rõ ràng hơn khi mọi thứ trở nên sai lầm.
Nó có thể hoạt động vì AI đang di chuyển từ các cửa sổ trò chuyện vào các quy trình kinh tế thực tế, và các quy trình kinh tế cần có hồ sơ, quyền và thanh toán.
Nó có thể thất bại nếu cơ sở hạ tầng cảm thấy quá phức tạp, nếu các tổ chức vẫn cảm thấy thoải mái với các hệ thống khép kín, hoặc nếu các nhà xây dựng không thấy đủ lợi ích thực tiễn.
Đối với tôi, phần thú vị của @OpenLedger không phải là lời hứa rằng mọi thứ sẽ trở nên phi tập trung qua đêm. Đó là khả năng yên tĩnh rằng AI có thể cần cơ sở hạ tầng tài chính và pháp lý trước khi nó có thể trở nên thực sự hữu ích ở quy mô lớn.
Không phải là lời khuyên tài chính.
Bạn nghĩ điều gì quan trọng hơn cho việc áp dụng AI: mô hình tốt hơn, hay hệ thống tốt hơn cho lòng tin, quyền sở hữu và thanh toán?