Không phải là trí nhớ theo nghĩa đơn giản của việc lưu lại chat hay ghi nhớ sở thích.

Có điều gì đó sâu sắc hơn.

Các hệ thống AI đang được xây dựng từ vô số mảnh ghép của công việc quá khứ, nhưng trí nhớ của những mảnh ghép đó thường mờ đi khi hệ thống trở nên hữu ích.

Một tập dữ liệu được sử dụng.
Một mô hình được tinh chỉnh.
Một agent học một quy trình làm việc.
Một nhóm người dùng đưa ra phản hồi.
Một nhà phát triển cải thiện một phần nhỏ của stack.

Sau một thời gian, sản phẩm cuối cùng trở thành thứ mà mọi người thấy.

Nguồn gốc trở nên im lặng.$LAB

Điều đó không phải lúc nào cũng có chủ đích. Đó chỉ là cách mà các hệ thống số có xu hướng hoạt động. Mọi thứ được sao chép, pha trộn, cập nhật, nén và tái sử dụng. Hệ thống càng hữu ích, thì càng khó thấy điều gì đã làm cho nó hữu ích ngay từ đầu.

Bạn thường có thể nhận ra điều này khi đầu ra có vẻ đơn giản, nhưng con đường phía sau lại phức tạp.

AI làm cho khoảng cách đó càng rộng hơn.

Một kết quả đơn lẻ có thể phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện, các prompt, hệ thống truy xuất, cơ sở dữ liệu riêng, các mô hình nhỏ hơn, các lớp xếp hạng, công cụ, đại lý và các vòng phản hồi. Từ bên ngoài, nó trông như là một câu trả lời. Bên trong, nó giống như một chuỗi dài ảnh hưởng.

OpenLedger trở nên thú vị từ góc độ đó.

Không phải như một câu chuyện blockchain AI ồn ào. Hơn là một cách để hỏi liệu AI có nên nhớ các đầu vào của chính nó tốt hơn không.

Nghe có vẻ nhỏ, nhưng không phải vậy.

Bởi vì một khi hệ thống AI bắt đầu phụ thuộc vào nhiều người đóng góp khác nhau, trí nhớ trở thành kinh tế. Nếu hệ thống không thể nhớ cái gì đã giúp tạo ra giá trị, thì rất khó để thưởng cho giá trị đó sau này.

Và đây là lúc câu hỏi thay đổi.

Nó không chỉ là, 'AI có thể sản xuất thứ gì đó hữu ích không?'

Nó trở thành, 'Liệu các phần hữu ích phía sau AI có thể giữ được sự hiện hữu đủ lâu để có ý nghĩa không?'

Đó là một loại vấn đề khác.

Trong phần mềm thông thường, việc đóng góp thường dễ dàng theo dõi hơn. Mã có các commit. Gói có người bảo trì. Giấy phép tồn tại. Không hoàn hảo, nhưng có một số cấu trúc. Trong AI, ranh giới mềm hơn. Một tập dữ liệu có thể định hình hành vi theo những cách khó chỉ ra. Một mô hình có thể mang ảnh hưởng từ các mô hình trước đó. Một đại lý có thể cải thiện nhờ vào các mẫu mà nó thấy qua việc sử dụng lặp lại.

Giá trị ở đó, nhưng không phải lúc nào cũng được gắn liền rõ ràng với một tên, nguồn, hoặc chủ sở hữu.

OpenLedger dường như đang hoạt động gần rìa lộn xộn đó.

Nó cố gắng tạo ra một bản ghi cho các tài sản AI — dữ liệu, mô hình và đại lý — để chúng không hoàn toàn biến mất khi được sử dụng. Nếu cái gì đó đóng góp cho một hệ thống AI, thì nên có cách để cho thấy rằng nó đã tồn tại, rằng nó đã được sử dụng, và rằng nó có thể xứng đáng với giá trị khi hệ thống tạo ra giá trị.

Điều đó không cần phải nghe có vẻ kịch tính.

Nó gần giống với kế toán cơ bản.

Nhưng cho một loại kinh tế mới.

Bởi vì AI đang tạo ra các tài sản không hành xử giống như các tài sản cũ. Dữ liệu có thể được sao chép. Các mô hình có thể được hợp nhất. Các đại lý có thể hành động. Phản hồi có thể cải thiện hiệu suất một cách âm thầm theo thời gian. Tất cả những điều này không phù hợp với những ý tưởng cũ về quyền sở hữu.

Và vẫn vậy, mọi người vẫn cần một cách nào đó để làm việc với nó.

Một công ty có thể không muốn bán toàn bộ tập dữ liệu của mình.
Một nhà phát triển có thể không muốn một mô hình được sử dụng mà không có sự thừa nhận.
Một đội có thể muốn một đại lý kiếm tiền dựa trên việc sử dụng thực tế.
Một cộng đồng có thể muốn đóng góp của mình được công nhận hơn cả một lời cảm ơn.

Đây là những mối quan tâm đơn giản. Thực sự là những mối quan tâm của con người.

Vai trò của OpenLedger là làm cho những mối quan tâm đó dễ dàng diễn đạt hơn trong một hệ thống.

Không phải bằng cách ép mọi thứ vào một thị trường mở duy nhất. Điều đó sẽ quá đơn giản. Một số tài sản AI nên giữ ở chế độ riêng tư. Một số chỉ được sử dụng theo các điều kiện nhất định. Một số nên kiếm tiền từ việc sử dụng. Một số chỉ nên có sẵn cho một số nhà xây dựng nhất định.

Phần quan trọng là các quy tắc có thể đi theo tài sản.

Đó là nơi blockchain có ý nghĩa. Không phải vì mọi vấn đề cần một chuỗi, mà vì các tài sản AI có thể cần các bản ghi khó bị xóa, dễ xác minh, và có khả năng hỗ trợ thanh toán theo thời gian.

Suy nghĩ:
"Vấn đề trí nhớ của AI không phải là nó quên quá nhiều. Mà là nó vẫn chưa hiểu sự khác biệt giữa ngữ cảnh, sở thích và danh tính".

Dù sao, bài kiểm tra thực sự là tính thực tiễn.

Liệu mọi người có thực sự sử dụng nó không?
Liệu các bản ghi có ý nghĩa không?
Liệu các nhà xây dựng có quan tâm đến nguồn gốc của các đầu vào AI không?
Liệu các chủ sở hữu dữ liệu có tin tưởng vào hệ thống đủ để tham gia không?

Những câu hỏi đó quan trọng hơn chính khái niệm.

Bởi vì luôn có một rủi ro với những ý tưởng như thế này. Chúng có thể nghe có vẻ sạch sẽ trên giấy, trong khi thế giới thực vẫn hỗn độn. Chất lượng dữ liệu là không đồng đều. Giá trị mô hình khó đo lường. Hiệu suất của đại lý có thể thay đổi. Sự thừa nhận có thể trở nên phức tạp nhanh chóng.

Vậy có thể OpenLedger không nên bị đánh giá chỉ bởi kích thước của ý tưởng.

Nó nên được đánh giá bằng cách xem nó có giúp làm cho lịch sử ẩn của AI dễ làm việc hơn một chút không.

Đó là phần mà tôi luôn quay lại.

AI thường được mô tả là nhìn về phía trước. Các mô hình mới, các đại lý mới, các đầu ra mới, tự động hóa mới. Nhưng có thể lớp tiếp theo cũng cần nhìn lại. Nó cần nhớ giá trị đến từ đâu.

Không hoàn hảo.

Chỉ đủ để những người và hệ thống đứng sau trí thông minh không biến mất hoàn toàn.

OpenLedger ngồi đâu đó trong suy nghĩ đó.

Một sổ cái cho các phần của AI mà thường bị lãng quên khi kết quả trông mượt mà.

@OpenLedger #OpenLedger $OPEN