Tôi cứ tự hỏi điều gì sẽ xảy ra khi một hệ thống được thiết kế để theo dõi ảnh hưởng bắt đầu phát triển nhanh hơn chính ảnh hưởng đó.

OpenLedger, theo như tôi hiểu, cố gắng xây dựng một lớp cấu trúc trên các hệ sinh thái AI nơi mà dữ liệu, mô hình và kết quả suy diễn có thể được theo dõi qua các chuỗi tái sử dụng. Kiến trúc này cảm giác như một nỗ lực để áp đặt trí nhớ lên một cái gì đó mà tự nhiên muốn quên đi. Trong hầu hết các quy trình AI, một khi dữ liệu được tái sử dụng vài lần, nguồn gốc của nó trở nên mờ mịt. OpenLedger cơ bản đang cố gắng ngăn chặn việc làm mờ này trở thành vĩnh viễn.

Nhưng tôi không hoàn toàn chắc chắn cấu trúc đó có giữ được sự ổn định khi mọi thứ bắt đầu chuyển động ở quy mô lớn. Chỉ riêng việc nâng cấp giao thức đã cảm thấy như một điểm áp lực. Nếu tính toàn vẹn của việc chỉ định phải được bảo toàn qua mỗi lần nâng cấp, mỗi thay đổi trở thành một bề mặt rủi ro. Đó là một ràng buộc nặng nề cho bất kỳ hệ thống nào vẫn cần phải phát triển.

Rồi còn có sự phân mảnh trong danh sách. Nếu các mô hình được đăng ký qua nhiều môi trường hoặc phiên bản, việc đồng bộ hóa bắt đầu trông giống như một sự hòa giải hơn là phối hợp. Tôi cứ nghĩ về việc những sai lệch nhỏ có thể tích lũy âm thầm thay vì gãy vỡ một cách lớn lao.

Việc kiếm tiền thêm một lớp nữa mà tôi không thể giải quyết hoàn toàn trong đầu. Một khi các tác nhân hoặc mô hình được thưởng kinh tế cho những hành vi nhất định, các lựa chọn thiết kế có thể bắt đầu phản ánh các động lực nhiều hơn là tiện ích thuần túy. Sự chuyển đổi đó rất tinh tế nhưng khó để đảo ngược sau này.

Trong điều kiện căng thẳng của thế giới thực, đặc biệt là ở quy mô lớn, chi phí cho việc chỉ định có thể trở nên tốn kém về mặt tính toán. Ở mức độ phức tạp AGI, tôi thậm chí không chắc việc theo dõi nguồn gốc vẫn khả thi mà không đơn giản hóa cái mà "ảnh hưởng" thực sự có nghĩa là gì.

Và đó là căng thẳng mà tôi không thể giải quyết: hệ thống cố gắng bảo tồn độ chính xác trong một không gian mà có thể chỉ cho phép gần đúng.

@OpenLedger #openledger $OPEN