Có một loại vấn đề đặc biệt chỉ trở nên rõ ràng khi bạn bắt đầu đặt ra những câu hỏi đúng. Nó không tự công bố một cách ồn ào... Nó ẩn mình sau những ngôn ngữ quen thuộc, sau giả định thoải mái rằng các hệ thống hiện tại đang xử lý nó. Vấn đề thanh khoản cho tài sản AI như dữ liệu, mô hình đã được huấn luyện, và các tác nhân thông minh chính là loại vấn đề này. Hầu hết mọi người trong không gian này chưa nhận ra nó vì thiệt hại mà nó gây ra là mơ hồ và chậm rãi. @OpenLedger nhận ra điều đó, và đó là điều giữ cho sự chú ý của tôi quay trở lại dự án này.
Để tôi giải thích điều tôi muốn nói về thanh khoản trong ngữ cảnh này, vì từ này thường được sử dụng một cách lỏng lẻo. Khi tôi nói về thanh khoản, tôi không đang nói về khối lượng giao dịch hoặc độ sâu giá token. Tôi đang nói về khả năng khai thác và nhận ra giá trị kinh tế nhúng trong thứ mà bạn đã tạo ra hoặc tổng hợp. Nếu bạn dành hàng tháng trời để đào tạo một mô hình học máy chuyên biệt trên dữ liệu độc quyền, thì mô hình đó có giá trị thực sự. Nó có thể đưa ra dự đoán, tạo ra đầu ra, giải quyết vấn đề. Nhưng giá trị đó đi đâu? Trong bối cảnh hiện tại, nó đi đến nền tảng lưu trữ nó. Người đã xây dựng mô hình trở thành một người đóng góp cho hạ tầng của người khác. Không có cơ chế rõ ràng, không có lòng tin để một người tạo mô hình nhận được bồi thường liên tục tương xứng với cách mà mô hình của họ thực sự được sử dụng. Vấn đề tương tự cũng áp dụng cho các tập dữ liệu. Vấn đề tương tự cũng áp dụng cho các đại lý AI xây dựng dựa trên những mô hình này.
Đây là khoảng trống mà OpenLedger đang nhắm đến. Không phải bằng những thuật ngữ mơ hồ, đầy tham vọng, mà với một cách tiếp cận kiến trúc cụ thể. Giao thức tạo ra cái mà hoạt động như một lớp thị trường - nơi mà các nhà cung cấp dữ liệu, nhà phát triển mô hình và các nhà điều hành đại lý có thể tham gia vào một hệ thống kinh tế chung với việc theo dõi đóng góp có thể xác minh và bồi thường lập trình. Token OPEN là đơn vị trao đổi giúp vòng lặp này hoạt động. Nếu bỏ đi token, hệ thống không thể hoạt động, vì việc xác minh đóng góp không có lòng tin và phân phối phần thưởng phụ thuộc vào cơ chế thanh toán trên chuỗi mà không một trung gian tập trung nào có thể tái tạo.
Điều làm tôi ấn tượng khi lần đầu tiên tìm hiểu sâu về tài liệu là cách mà đội ngũ đã suy nghĩ cẩn thận về cấu trúc khuyến khích từ góc độ của từng loại người tham gia. Một người đóng góp dữ liệu cần sự đảm bảo rằng tập dữ liệu của họ đang được sử dụng theo cách tạo ra bồi thường, không chỉ bị tiêu thụ một cách im lặng. Một nhà phát triển mô hình cần một không gian nơi công việc của họ có thể được phát hiện và kiếm tiền mà không phải giao quyền kiểm soát cho một người quản lý. Một nhà điều hành đại lý cần truy cập vào các mô hình và dữ liệu chất lượng mà không phải gánh chịu tất cả những chi phí thương lượng và xác minh mà hiện tại khiến những giao dịch này không thực tế ở quy mô lớn. OpenLedger đang cố gắng phục vụ cả ba cùng một lúc, điều này thật tham vọng. Nhưng kiến trúc gợi ý rằng đội ngũ hiểu rằng một thị trường thiếu một trong ba bên thì không phải là một thị trường thực sự.
Một trong những điều tôi thấy thực sự thú vị là điều gì sẽ xảy ra khi bạn cố gắng hình dung hệ thống này mà không có lớp blockchain. Nhiều dự án tự gọi mình là AI Web3 sẽ trả lời câu hỏi đó với sự thành thật khó chịu rằng việc loại bỏ chuỗi thay đổi rất ít, vì chuỗi chủ yếu là trang trí. Với OpenLedger, câu trả lời là khác. Việc theo dõi nguồn gốc cho phép các nhà đóng góp chứng minh những gì họ đã đóng góp, việc xác minh sử dụng đảm bảo rằng các nhà tạo mô hình được trả tiền khi mô hình của họ được gọi, lớp phối hợp đại lý cho phép nhiều hệ thống AI tương tác trong một khung lòng tin chia sẻ - tất cả những điều này cần một lớp thanh toán mà không một công ty đơn lẻ nào có thể được tin cậy để vận hành một cách trung lập. Blockchain không chỉ là mỹ phẩm ở đây. Nó là cơ chế.
Không gian hạ tầng AI đang bị bão hòa với nhiều dự án xây dựng công cụ cho các nhà phát triển AI. Điều ít phổ biến hơn là một dự án xây dựng hạ tầng kinh tế cho những người đóng góp AI - những cá nhân và tổ chức tạo ra nguyên liệu thô làm cho các hệ thống AI có giá trị ngay từ đầu. Sự phân biệt đó quan trọng hơn nhiều so với những gì có thể thấy ngay lúc đầu. Thiếu sót trong AI không phải là tính toán, và cũng không phải là kiến trúc mô hình. Đó là chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu, và khả năng thu hút những người có kiến thức chuyên môn để xây dựng các mô hình dựa trên dữ liệu đó. Nếu không có mô hình kinh tế đáng tin cậy cho những người đóng góp, nguồn cung cấp đầu vào chất lượng cao sẽ cạn kiệt hoặc tiếp tục tập trung vào tay những người chơi lớn nhất. OpenLedger đang xây dựng để chống lại kết quả đó.
Theo dõi cộng đồng xung quanh dự án này phát triển đã cung cấp cho tôi những điểm dữ liệu bổ sung. Những cuộc trò chuyện thu hút sự chú ý của tôi không phải là những cuộc về biến động giá ngắn hạn. Chúng là những cuộc mà mọi người đang làm việc qua các trường hợp sử dụng cụ thể về loại tập dữ liệu nào là có giá trị nhất để đưa vào giao thức, cách mà việc triển khai đại lý thực sự tương tác với hệ thống phần thưởng đóng góp, và thời gian thực tế trông như thế nào cho hoạt động kinh tế thực sự trên mạng lưới. Đây là những cuộc trò chuyện cho thấy mọi người đang xem xét khái niệm cơ bản một cách nghiêm túc, không chỉ là token.
Tôi vẫn giữ thái độ thận trọng khi suy nghĩ về thời gian. Các dự án hạ tầng giai đoạn đầu trong không gian này hầu như luôn mất nhiều thời gian hơn để đạt được sự chấp nhận có ý nghĩa so với dự đoán ban đầu, và danh mục blockchain AI cụ thể vẫn đang chứng minh bản thân nó một cách khái niệm đến một đối tượng rộng hơn. Các ý tưởng cơ bản của OpenLedger cần được xác thực không chỉ trong tài liệu mà còn trong các giao dịch thực sự giữa các bên tham gia thực sự. Quá trình đó mất thời gian và sẽ liên quan đến sự ma sát.
Điều mà tôi tự tin hơn là chất lượng của vấn đề đang được nhắm đến. Khoảng cách thanh khoản cho những người đóng góp AI là có thật. Nó lớn. Và đó là loại vấn đề cấu trúc mà thường trông có vẻ hiển nhiên khi nhìn lại, khi ai đó đã xây dựng một giải pháp hấp dẫn. Hầu hết mọi người vẫn chưa nhận ra điều đó. Đó thường là lúc mà nó thực sự đáng để chú ý.
