Hầu hết các cuộc trò chuyện xung quanh hạ tầng AI tập trung vào những phần dễ thấy của stack.
Mọi người nói về khả năng tính toán, nhu cầu suy luận, hiệu suất mô hình, hiệu quả đào tạo, cửa sổ ngữ cảnh và quyền sở hữu dữ liệu. Giả định phía dưới những cuộc thảo luận này khá đơn giản: AI hoạt động như phần mềm truyền thống. Các phiên bản mới thay thế các phiên bản cũ, hiệu suất được cải thiện, và hệ sinh thái tiến lên.
Nhưng càng nghĩ về việc triển khai AI quy mô lớn, tôi càng ít tin rằng đây là bức tranh đầy đủ.
Vấn đề có thể không phải là cách các mô hình AI được xây dựng.
Vấn đề có thể là những gì họ để lại.
Đó là nơi mà OpenLedger bắt đầu trở nên thú vị với tôi.
Khi mọi người thảo luận về kinh tế AI, họ thường tập trung vào chi phí tạo ra trí tuệ. Chi phí huấn luyện, yêu cầu cơ sở hạ tầng và thu thập dữ liệu thống trị cuộc trò chuyện. Tuy nhiên, các hệ thống thương mại trưởng thành hiếm khi hoạt động trong một chu kỳ thay thế sạch sẽ nơi mà các phiên bản cũ đơn giản biến mất.
Thay vào đó, họ tích lũy nghĩa vụ.
Hãy tưởng tượng một mô hình doanh nghiệp được huấn luyện bằng các bộ dữ liệu có giấy phép, các đóng góp đối tác độc quyền, các điểm kiểm tra mô hình bên thứ ba, các dịch vụ tinh chỉnh bên ngoài, và cơ sở hạ tầng thu hồi được cung cấp bởi nhiều nhà cung cấp.
Sau sáu tháng, một mô hình mới được triển khai.
Từ góc độ kỹ thuật, bản nâng cấp trông có vẻ đơn giản. Hệ thống mới hoạt động tốt hơn, phản hồi nhanh hơn và mang lại kết quả mạnh mẽ hơn.
Nhưng về mặt kinh tế, câu chuyện có thể chưa kết thúc.
Một số người đóng góp có thể giữ quyền bồi thường liên quan đến việc sử dụng. Các thỏa thuận cấp phép có thể vẫn quan trọng nếu các sản phẩm trong tương lai phụ thuộc vào kiến thức thừa kế từ các quá trình huấn luyện trước đó. Các đội tuân thủ có thể vẫn yêu cầu bằng chứng rằng thông tin được lấy hợp pháp và rằng quyền hạn vẫn còn hiệu lực.
Mô hình thay đổi.
Các nghĩa vụ có thể không.
Điều đó bắt đầu giống một hình thức trách nhiệm thừa kế.
Không phải nợ theo nghĩa tài chính truyền thống, mà là một chuỗi trách nhiệm kinh tế gắn liền với sự phát triển của các hệ thống AI.
Sự phân biệt này quan trọng vì các thị trường đánh giá cơ sở hạ tầng khác nhau khi nghĩa vụ còn tồn tại sau giao dịch ban đầu.
Các thị trường tài chính có toàn bộ ngành công nghiệp được xây dựng xung quanh việc theo dõi và thanh toán các yêu cầu lâu dài. Các doanh nghiệp tiếp tục trả các hợp đồng bảo trì cho các hệ thống legacy lâu sau khi các hệ thống đó trở nên không phổ biến vì các phụ thuộc hoạt động vẫn còn.
AI có thể cuối cùng đối mặt với một thực tế tương tự.
Đây là lúc vai trò của OpenLedger trở nên thú vị hơn.
Hầu hết mọi người nhìn nhận dự án qua câu chuyện thấy được của nó: phân bổ, phần thưởng cho người đóng góp, phát triển AI hợp tác và mạng lưới dữ liệu chuyên biệt.
Những điều đó là quan trọng.
Nhưng cơ sở hạ tầng thường trở nên có giá trị nhất ở một lớp bên dưới câu chuyện công khai của nó.
Câu hỏi sâu hơn là điều gì xảy ra khi các hệ thống AI thừa kế quyền, quyền hạn, nghĩa vụ và các yêu cầu kinh tế qua nhiều thế hệ phát triển.
Khi các mô hình hấp thụ các đóng góp từ các bộ dữ liệu, các chuyên gia con người, các nhà cung cấp tinh chỉnh, các tác nhân tự động và các nguồn thông minh bên ngoài, ai đó cuối cùng cần một cách đáng tin cậy để theo dõi ai đã đóng góp cái gì, dưới điều kiện nào, và liệu các điều kiện đó có còn có thể thi hành hay không.
Yêu cầu đó trở nên ngày càng quan trọng khi AI chuyển từ thử nghiệm sang các ngành công nghiệp có quy định.
Tại thời điểm đó, phân bổ không còn là một tính năng minh bạch.
Nó trở thành cơ sở hạ tầng hoạt động.
Giá trị tiềm năng của OpenLedger có thể đến từ việc biến lịch sử phân bổ thành cơ sở hạ tầng thanh toán có thể đọc được bằng máy.
Nói một cách thực tiễn, điều đó nghĩa là hồ sơ đóng góp, quyền sở hữu, quy tắc bồi thường và quyền sử dụng có thể được xác minh một cách lập trình thay vì được tái cấu trúc thủ công thông qua các hợp đồng, email, bảng tính và xem xét pháp lý.
Việc đối chiếu thủ công không thể mở rộng.
Hãy xem xét một hệ thống AI chăm sóc sức khỏe được cập nhật mỗi quý.
Mỗi phiên bản có thể bao gồm dữ liệu y tế có giấy phép, các cải tiến phát triển nội bộ, các sản phẩm huấn luyện tổng hợp, các mô hình chuyên gia bên ngoài, và phản hồi được tạo ra từ việc triển khai trong thực tế.
Các bệnh viện đánh giá hệ thống đó có thể cuối cùng quan tâm đến nhiều hơn là độ chính xác.
Các đội mua sắm có thể hỏi liệu các nghĩa vụ cấp phép có còn hiệu lực hay không.
Các nhân viên tuân thủ có thể muốn các hồ sơ nguồn gốc có thể xác minh.
Các phòng pháp lý có thể yêu cầu bằng chứng rằng quyền huấn luyện thừa kế vẫn sống sót sau những thay đổi kiến trúc.
Bây giờ hãy tưởng tượng hàng ngàn tác nhân tự động trao đổi thông tin qua các mạng AI liên kết.
Sự phức tạp phát triển nhanh chóng.
Nếu OpenLedger có thể tạo ra các đường ray phân bổ tiêu chuẩn hóa mà vẫn có thể xác minh qua các bản nâng cấp mô hình, thì $OPEN bắt đầu trông ít giống như một token tiện ích AI đơn giản và nhiều hơn như một cơ sở hạ tầng để quản lý các nghĩa vụ AI thừa kế.
Sự phân biệt đó là quan trọng.
Các câu chuyện dựa trên sử dụng thường rất mong manh vì chi phí suy diễn có xu hướng giảm theo thời gian. Cạnh tranh gia tăng. Các lựa chọn mã nguồn mở được cải thiện. Biên lợi nhuận bị nén.
Cơ sở hạ tầng thanh toán hoạt động khác nhau.
Các hệ thống thanh toán tài chính vẫn có giá trị vì chi phí tin cậy, xác minh và phối hợp không bao giờ hoàn toàn biến mất.
AI cuối cùng có thể phát triển những nút thắt tương tự nếu nguồn gốc, phân bổ và quản lý quyền trở nên có ý nghĩa kinh tế hơn là thông tin siêu dữ liệu tùy chọn.
Cũng có một con đường áp dụng thực tế.
Các startup thường ưu tiên tốc độ hơn sự chắc chắn. Sự mơ hồ là chấp nhận được khi tăng trưởng quan trọng hơn quản trị.
Các doanh nghiệp lớn hoạt động khác nhau.
Các tổ chức tài chính, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, công ty bảo hiểm và nhà điều hành cơ sở hạ tầng thường thích các hệ thống có trách nhiệm có thể kiểm toán.
Không phải vì họ thích tuân thủ.
Bởi vì sự không chắc chắn trở nên đắt đỏ.
Điều đó tạo ra một lớp người mua tiềm năng cho cơ sở hạ tầng phân bổ.
Tất nhiên, một luận thuyết cơ sở hạ tầng mạnh mẽ không tự động tạo ra một luận thuyết token mạnh mẽ.
Giá trị dài hạn của $OPEN phụ thuộc vào việc cơ chế thanh toán, xác minh, staking, hoặc phối hợp có thực sự cần token hay không.
Nếu người dùng doanh nghiệp có thể thanh toán nghĩa vụ một cách riêng tư, sao chép các hệ thống phân bổ ngoại chuỗi, hoặc vượt qua hoàn toàn kinh tế token thông qua các thỏa thuận hợp đồng, việc chiếm đoạt token trở nên yếu hơn nhiều.
Quyền riêng tư đưa ra một thách thức khác.
Hầu hết các doanh nghiệp sẽ không muốn quan hệ huấn luyện nhạy cảm về thương mại bị công khai.
Bất kỳ mạng lưới phân bổ thành công nào cũng có thể cần các cơ chế cho phép xác minh mà không tiết lộ thông tin độc quyền.
Điều đó chỉ ra các kiến trúc bảo vệ quyền riêng tư, mặc dù việc triển khai chúng một cách hiệu quả không hề đơn giản.
Các khác biệt về quyền tài phán tạo ra một lớp không chắc chắn khác.
Quản trị AI đang phát triển không đồng đều giữa các khu vực.
Kỳ vọng quy định ở châu Âu khác với ở Hoa Kỳ, và lại khác với các thị trường mới nổi.
Một khung phân bổ tiêu chuẩn hóa toàn cầu có thể cuối cùng gặp phải những thực tế pháp lý rất địa phương.
Và có lẽ sự không chắc chắn lớn nhất là hành vi.
Các thị trường thường giả định rằng khả năng kỹ thuật tự động trở thành nhu cầu kinh tế.
Lịch sử cho thấy rằng giả định thường thất bại.
Sự tồn tại của một vấn đề không đảm bảo nhu cầu ngay lập tức cho một giải pháp.
Các nhà xây dựng có thể tiếp tục hoạt động với các quy trình không chính thức cho đến khi một tranh chấp pháp lý lớn, sự thất bại tuân thủ, hoặc sự cố thương mại buộc ngành phải hướng tới cơ sở hạ tầng thanh toán chính thức.
Thời điểm là quan trọng.
Cơ sở hạ tầng có thể đúng về mặt khái niệm trong khi lại thương mại chưa chín muồi.
Tuy nhiên, tôi vẫn quay lại cùng một ý tưởng.
Các bản nâng cấp AI thường được trình bày như là những câu chuyện tiến bộ.
Các mô hình tốt hơn thay thế các mô hình yếu hơn. Hiệu suất cải thiện. Các hệ thống tiến hóa.
Nhưng các hệ thống phức tạp hiếm khi để lại những lối thoát rõ ràng.
Công nghệ tiến về phía trước.
Các nghĩa vụ thường vẫn còn.
Nếu sự phát triển AI cuối cùng tạo ra những chuỗi phân bổ liên tục, quyền hạn, quyền bồi thường và trách nhiệm thừa kế, thì OpenLedger có thể đang giải quyết một vấn đề lớn hơn nhiều so với sự hợp tác AI.
Nó có thể đang xây dựng cơ sở hạ tầng cần thiết để quản lý các trách nhiệm kinh tế mà các hệ thống AI tiên tiến để lại.
Và nếu tương lai đó xuất hiện, lớp có giá trị nhất của AI có thể không phải là trí tuệ chính nó.