Một vài đêm trước, tôi ngồi ngoài một quán cà phê nhỏ xem mọi người cuộn qua các công cụ AI như thể nó đã trở thành một phần bình thường trong cuộc sống hàng ngày. Ai đó đang tạo nội dung tiếp thị. Một người khác đang nhờ một trợ lý tóm tắt nghiên cứu. Một lập trình viên gần đó đang thử nghiệm các prompt trong khi kiểm tra các biểu đồ trên màn hình khác.
Điều khiến tôi bất ngờ không còn phải là công nghệ nữa. Phần đó đã không còn làm tôi ngạc nhiên từ lâu.
Điều ở lại trong đầu tôi lại là một điều yên tĩnh hơn: hầu như không ai trong số những người sử dụng các hệ thống này nghĩ về nguồn gốc của trí thông minh thực sự.
Không phải các công ty. Không phải các giao diện. Nguồn thực sự ở dưới tất cả nó.
Các tập dữ liệu. Các chỉnh sửa của con người. Các vòng phản hồi không ngừng. Những người đóng góp vô hình đã từ từ định hình các đầu ra theo thời gian.
Đó là phần mà OpenLedger khiến tôi suy nghĩ nhiều.
Hầu hết các cuộc trò chuyện về AI ngày nay xoay quanh khả năng. Các mô hình lớn hơn. Suy diễn nhanh hơn. Các tác nhân thông minh hơn. Nhưng OpenLedger cảm thấy như đang đặt ra một câu hỏi hoàn toàn khác:
Điều gì xảy ra khi trí thông minh trở nên có giá trị, nhưng đóng góp vẫn không thể thấy?
Và thật lòng mà nói, tôi nghĩ điều đó có thể trở thành một trong những vấn đề cơ sở hạ tầng quan trọng nhất của thập kỷ tới.
Internet đã trở nên cực kỳ hiệu quả trong việc khai thác giá trị từ sự tham gia. Mọi người tải lên thông tin, tạo ra dữ liệu hành vi, tinh chỉnh hệ thống gợi ý và gián tiếp đào tạo trí thông minh nhân tạo mỗi ngày mà không bao giờ thực sự thấy giá trị đó chảy đi đâu.
Ban đầu điều này trông có vẻ bình thường vì sự đánh đổi có vẻ chấp nhận được. Người dùng nhận được sự tiện lợi, các nền tảng nhận được dữ liệu, và mọi người tiếp tục.
Nhưng AI thay đổi quy mô của mối quan hệ đó.
Bây giờ, các đầu ra không còn là những gợi ý đơn giản hoặc quảng cáo nữa. Chúng là các hệ thống có khả năng lý luận, viết, tự động hóa, phối hợp và cuối cùng đưa ra quyết định thay mặt cho người dùng.
Điều đó có nghĩa là câu hỏi về attribution bắt đầu trở nên quan trọng về mặt kinh tế hơn là thú vị về mặt triết học.
Đó là nơi OpenLedger thu hút sự chú ý của tôi.
Không phải vì nó hứa hẹn một cuộc cách mạng AI kịch tính, mà vì nó có vẻ tập trung vào việc bảo tồn mối liên kết giữa đóng góp và kết quả thay vì cho phép mối quan hệ đó hoàn toàn biến mất.
Ý tưởng của dự án xoay quanh Datanets và Proof of Attribution dường như ít giống như một tính năng tiếp thị mà nhiều hơn như một nỗ lực tạo ra trí nhớ bên trong các hệ thống vốn dĩ có xu hướng quên.
Và việc quên thực sự là điều mà hầu hết các hệ thống kỹ thuật số lớn tối ưu hóa.
Khi dữ liệu vào một mô hình, nguồn gốc thường tan biến vào sự trừu tượng. Các đóng góp hòa vào nhau. Các đầu ra cải thiện, nhưng con đường đã làm cho sự cải thiện đó có thể trở thành điều không thể truy ngược theo cách có ý nghĩa với con người.
OpenLedger dường như được thiết kế để chống lại quá trình đó.
Ít nhất là một phần.
Điều tôi thấy thú vị là cách điều này thay đổi tâm lý người dùng theo thời gian.
Người tham gia sớm trong các hệ sinh thái như thế này hầu như luôn hành xử tương tự. Mọi người đến nhanh chóng, thử nghiệm các động lực một cách mạnh mẽ, tải lên dữ liệu, thử nghiệm với cơ chế tham gia, và tìm kiếm sự bất đối xứng trước khi người khác nhận thấy.
Giai đoạn đó thì hỗn loạn, nhưng cần thiết.
Bạn học rất nhiều về một giao thức bằng cách quan sát những gì người dùng làm trước khi hình thành sự gắn bó cảm xúc.
Vào lúc bắt đầu, hầu hết mọi người tối ưu hóa cho việc khai thác vì họ cho rằng hệ thống chỉ là tạm thời.
Giả định đó lặng lẽ định hình hành vi.
Đóng góp ít ma sát thường tạo ra sự tham gia chất lượng thấp. Người dùng di chuyển nhanh chóng vì họ không mong đợi sự vĩnh cửu. Họ đang cố gắng tối đa hóa lợi ích ngắn hạn trước khi sự chú ý chuyển sang nơi khác.
Nhưng điều gì đó thay đổi nếu hệ thống tồn tại đủ lâu.
Những người vẫn hoạt động bắt đầu nhận thấy các mẫu.
Một số tập dữ liệu tiếp tục được tham chiếu. Một số người đóng góp nhất quán sản xuất các đầu ra hữu ích. Một số tích hợp cụ thể vẫn đáng tin cậy dưới áp lực. Một số người xây dựng duy trì các công cụ lâu sau khi các động lực trở nên nhỏ hơn.
Và cuối cùng, sự tham gia trở nên ít giao dịch hơn.
Không lý tưởng. Chỉ có nhiều ý định hơn.
Chuyển tiếp đó quan trọng vì cơ sở hạ tầng không được tạo ra khi mọi người đến. Cơ sở hạ tầng được tạo ra khi mọi người tiếp tục xuất hiện sau khi sự mới mẻ biến mất.
Tôi nghĩ nhiều hệ sinh thái crypto hiểu sai điều này.
Họ tối ưu hóa mạnh mẽ cho việc onboarding nhưng hiếm khi cho độ bền hành vi.
OpenLedger có vẻ nhận thức về căng thẳng đó hơn hầu hết các dự án liên quan đến AI mà tôi đã nhìn gần đây.
Kiến trúc chính nó thú vị, nhưng phần quan trọng hơn là vòng lặp hành vi bên dưới.
Nếu người đóng góp tin rằng công việc của họ để lại dấu vết rõ ràng, họ sẽ hành xử khác đi.
Họ quan tâm nhiều hơn đến chất lượng. Họ nghĩ dài hạn hơn. Họ trở nên chọn lọc hơn về những gì họ công bố. Danh tiếng bắt đầu trở nên quan trọng.
Không phải vì mọi người đột nhiên trở nên vị tha, mà vì các hệ thống ảnh hưởng đến hành vi thông qua các động lực và khả năng hiển thị.
Và khả năng hiển thị thay đổi trách nhiệm.
Đó là lý do tại sao attribution quan trọng hơn rất nhiều so với phần thưởng đơn thuần.
Mọi người thường cho rằng các hệ thống quy attribution tồn tại chủ yếu để phân phối giá trị một cách công bằng. Nhưng về mặt tâm lý, attribution thực hiện điều gì đó sâu sắc hơn là bồi thường.
Nó tạo ra sự liên tục giữa nỗ lực và sự công nhận.
Không có sự liên tục đó, sự tham gia bắt đầu cảm thấy có thể vứt bỏ.
Với điều đó, các hệ sinh thái bắt đầu phát triển trí nhớ.
Điều đó có thể nghe có vẻ trừu tượng, nhưng nó trở nên cực kỳ thực tiễn khi các tác nhân AI bắt đầu tương tác kinh tế với nhau.
Bởi vì cuối cùng các hệ thống tự động sẽ mua sắm dịch vụ, đánh giá đầu ra, phối hợp quy trình làm việc và định tuyến nhiệm vụ một cách độc lập. Khi điều đó xảy ra, các câu hỏi về nguồn gốc và niềm tin không còn là tùy chọn.
Ai đã sản xuất mô hình này? Những tập dữ liệu nào đã ảnh hưởng đến hành vi của nó? Có thể truy ngược các đầu ra kém không? Ai hấp thụ thất bại? Tín hiệu nào cho thấy độ tin cậy?
OpenLedger dường như đang định hình chính nó xung quanh chính tương lai đó.
Không chỉ đơn thuần là tạo ra AI, mà còn là trách nhiệm của AI.
Và trách nhiệm thì khó mở rộng hơn chính trí thông minh.
Bất kỳ ai cũng có thể sản xuất đầu ra khi các mô hình đủ mạnh. Thách thức khó hơn là xây dựng các hệ thống mà người dùng tin tưởng vào cách các đầu ra đó được tạo ra.
Niềm tin là lớp cơ sở hạ tầng ẩn mà hầu hết mọi người bỏ qua cho đến khi nó bị gãy.
Đó là lý do tôi chú ý nhiều hơn đến các mẫu giữ chân hơn là các chu kỳ phấn khích bây giờ.
Sự phấn khích thì dễ dàng sản xuất tạm thời.
Giữ chân thì khó hơn.
Người đóng góp có tiếp tục tham gia sau khi các động lực giảm không? Các nhà phát triển có tiếp tục tích hợp các công cụ vào quy trình làm việc thực tế không? Người dùng có quay lại vì hệ thống trở nên hữu ích hơn là có lợi nhuận không?
Những câu hỏi đó tiết lộ nhiều hơn về sức khỏe cơ sở hạ tầng lâu dài hơn là các chỉ số tương tác xã hội sẽ bao giờ làm.
Tôi cũng tôn trọng rằng OpenLedger có vẻ tương đối kiềm chế so với nhiều câu chuyện AI trong crypto ngay bây giờ.
Hệ sinh thái không có vẻ được tối ưu hóa chỉ đơn thuần cho tốc độ chú ý.
Một số lựa chọn phát triển dường như cố tình chậm lại. Một số cơ chế phối hợp có vẻ được thiết kế với sự ma sát thay vì loại bỏ hoàn toàn.
Sự kiềm chế đó có lẽ là điều tốt.
Mọi người đánh giá thấp mức độ nguy hiểm của việc tối ưu hóa quá mức trong các hệ thống mở.
Ngay khi mỗi hành động trở nên được khuyến khích mạnh mẽ, người dùng ngừng đóng góp giá trị có ý nghĩa và bắt đầu tối ưu hóa cho hoạt động có thể đo lường được thay vào đó.
Các chỉ số tăng lên trong khi nội dung lặng lẽ suy giảm bên dưới.
Cơ sở hạ tầng khỏe mạnh nhất thường phát triển một cách cẩn thận hơn so với những thị trường thiếu kiên nhẫn.
Bởi vì các hệ thống thực sự thừa hưởng hậu quả từ các lối tắt của chúng.
Và các lớp phối hợp AI đặc biệt dễ bị tổn thương trước sự tham gia chất lượng thấp nếu các động lực trở nên méo mó sớm.
Đó là lý do tôi tiếp tục quay lại với OpenLedger ít như một câu chuyện đầu cơ và nhiều hơn như một thí nghiệm cơ sở hạ tầng xoay quanh trí nhớ, trách nhiệm và sự phối hợp kinh tế.
Không phải tất cả đều hoạt động hoàn hảo.
Attribution chính nó thì lộn xộn. Hành vi con người thì không thể đoán trước. Hệ thống động lực luôn tạo ra các trường hợp ngoại lệ.
Nhưng tôi nghĩ rằng hướng đi quan trọng.
Đặc biệt là bây giờ, khi phần lớn ngành công nghiệp vẫn tập trung gần như hoàn toàn vào chất lượng đầu ra hơn là khả năng hiển thị của đóng góp.
Nếu OpenLedger thành công, tôi không nghĩ điều đó sẽ xảy ra thông qua sự phấn khích.
Điều đó sẽ xảy ra một cách lặng lẽ.
Thông qua tính hữu ích lặp đi lặp lại. Thông qua các hệ thống tiếp tục hoạt động nhất quán. Thông qua những người đóng góp nhận thấy rằng công việc của họ không chỉ đơn giản là biến mất vào một cỗ máy vô hình khác.
Và thật lòng mà nói, điều đó có thể là sự chuyển mình tâm lý quan trọng nhất mà cơ sở hạ tầng AI vẫn cần.
Không phải trí thông minh lớn hơn.
Chỉ là những hệ thống có khả năng nhớ nơi trí thông minh đến từ đâu ngay từ đầu.