Thật lòng mà nói, nó không giống như những chuỗi cung ứng mà chúng ta quen thuộc.

Không có xe tải để theo dõi.
Không có kho bãi theo nghĩa hiển nhiên.
Không có linh kiện vật lý nào di chuyển từ nhà máy này sang nhà máy khác.

Nhưng vẫn có điều gì đó đang được lắp ráp.

Một mô hình được đào tạo dựa trên thông tin.
Một tập dữ liệu được làm sạch và định hình.
Một mô hình nhỏ hơn được tinh chỉnh cho một nhiệm vụ.
Một tác nhân được kết nối với các công cụ.
Một quy trình làm việc được thử nghiệm đi thử nghiệm lại.
Một con người chỉnh sửa đầu ra cho đến khi nó trở nên hữu ích.

Cuối cùng, ai đó sẽ thấy một kết quả đơn giản.

Một câu trả lời.
Một báo cáo.
Một quyết định.
Một nhiệm vụ đã hoàn thành.
Một phần tự động hóa cảm thấy mượt mà.

Kết quả cuối cùng trông sạch sẽ.

Chuỗi cung ứng phía sau không như vậy.

Đó là nơi mà @OpenLedger trở nên thú vị từ một góc độ khác.

Không phải là một dự án AI ồn ào. Hơn là một cách để suy nghĩ về chuỗi ẩn sau giá trị AI.

Bởi vì khi bạn nhìn kỹ, AI không tạo ra giá trị từ một nơi. Nó kéo giá trị từ nhiều nơi, thường là lặng lẽ. Dữ liệu từ một nguồn. Mô hình từ một nguồn khác. Logic đại lý từ một nguồn khác. Phản hồi từ người dùng. Kiến thức miền từ các đội. Công cụ từ các hệ thống bên ngoài.

Kết quả có thể cảm thấy như một thứ, nhưng nó được xây dựng từ nhiều thứ.

Bạn thường có thể nhận ra điều này khi một sản phẩm AI hoạt động tốt trong một bối cảnh cụ thể. Không chỉ vì mô hình cơ bản tốt. Mà còn vì hệ thống có bối cảnh đúng, các ví dụ đúng, các quy tắc đúng, và kết nối đúng với quy trình làm việc.

Điều đó không xảy ra một cách tình cờ.

Ở đâu đó phía sau đầu ra, có một chuỗi đóng góp.

Vấn đề là chuỗi này khó nhìn thấy.

Và khi nó khó nhìn thấy, nó trở nên khó để thưởng.

Đó là vấn đề đơn giản mà OpenLedger dường như đang làm việc để giải quyết. Nó coi dữ liệu, mô hình và đại lý như các phần của một chuỗi cung ứng AI cần có hồ sơ, sử dụng, và một con đường đến việc kiếm tiền.#IBITLiquidation$1.26B

Không phải mọi phần đều có giá trị.
Không phải mọi tập dữ liệu đều xứng đáng có một thị trường.
Không phải mọi mô hình đều sẽ được sử dụng.
Không phải mọi đại lý đều sẽ tạo ra nhu cầu thực.

Nhưng những phần quan trọng cần một cách để giữ cho chúng có thể thấy được.

Đó là nơi mọi thứ trở nên thú vị.

Trong các chuỗi cung ứng truyền thống, mọi người quan tâm đến nguồn gốc. Họ quan tâm đến việc một thứ đến từ đâu, ai đã xử lý nó, liệu nó có đáp ứng được các tiêu chuẩn nhất định không, và giá trị di chuyển như thế nào qua chuỗi. AI đang bắt đầu cần một phiên bản của điều đó.

Dữ liệu này đến từ đâu?
Mô hình nào đã định hình đầu ra?
Đại lý nào đã hoàn thành nhiệm vụ?
Ai đã cấp quyền truy cập vào kiến thức phía sau nó?
Tài sản đó đã được sử dụng một lần, hay nó vẫn tiếp tục tạo ra giá trị theo thời gian?$PLAY

Những câu hỏi này có vẻ kỹ thuật, nhưng thực ra chúng là những câu hỏi kinh tế.

Nếu AI trở thành một phần của quy trình kinh doanh thực, mọi người sẽ muốn nhiều hơn là chỉ đầu ra. Họ sẽ muốn trách nhiệm. Họ sẽ muốn quyền lợi. Họ sẽ muốn hồ sơ. Và những người đóng góp sẽ muốn biết liệu phần của họ trong chuỗi có quan trọng sau khi nó rời khỏi tay họ.

Vai trò của OpenLedger là làm cho chuỗi đó ít mờ hơn.

Một tập dữ liệu có thể có một hồ sơ.
Một mô hình có thể mang theo lịch sử sử dụng của chính nó.
Một đại lý có thể được liên kết với công việc mà nó thực hiện.
Phần thưởng có thể di chuyển ngược qua chuỗi khi giá trị được tạo ra.

Điều đó không có nghĩa là mọi thứ trở nên đơn giản.

Chuỗi cung ứng thì lộn xộn trong thế giới vật lý, và các chuỗi cung ứng AI có thể thậm chí còn lộn xộn hơn. Dữ liệu có thể bị sao chép. Mô hình có thể bị kết hợp. Đại lý có thể phụ thuộc vào nhiều công cụ một lần. Đóng góp không phải lúc nào cũng dễ đo lường. Đôi khi một phần rất quan trọng. Đôi khi nó gần như không quan trọng chút nào.$PORTAL

Vì vậy, phần khó không chỉ là theo dõi.

Mà là quyết định ý nghĩa của việc theo dõi.

Dù sao, không có hồ sơ nào cả là một vấn đề riêng.

Thiếu cấu trúc, nền tảng cuối cùng thường hấp thụ giá trị. Dữ liệu trở nên vô hình. Mô hình trở thành một chi tiết ở backend. Đại lý trở thành một tính năng. Những người hoặc hệ thống đã giúp định hình trí tuệ trở nên khó tách ra khỏi sản phẩm cuối cùng.

Đó là cách giá trị lặng lẽ tập trung.

#OpenLedger dường như gợi ý một con đường khác.

Không phải là một con đường hoàn hảo. Chỉ là một con đường mà các phần phía sau AI có thể giữ liên kết với nguồn của chúng lâu hơn. Một phần dữ liệu không cần phải biến mất sau khi được sử dụng. Một mô hình không cần phải trở thành hạ tầng vô danh. Một đại lý không cần phải mất đi danh tính trong quy trình làm việc của người khác.

Mỗi phần có thể có một vị trí trong hồ sơ.

Và có thể rằng hồ sơ đó trở nên quan trọng hơn khi AI chuyển từ các bản demo sang công việc thực tế.

Bởi vì trong công việc thực, mọi người quan tâm đến độ tin cậy. Họ quan tâm đến việc quyết định đến từ đâu. Họ quan tâm đến việc ai sở hữu cái gì. Họ quan tâm đến việc liệu một hệ thống có thể được tin tưởng đủ để tiếp tục sử dụng hay không.

Càng nhiều AI chạm vào tiền, tuân thủ, hoạt động, nghiên cứu và tự động hóa, chuỗi cung ứng của nó càng trở nên quan trọng.

Đây là cách nhìn OpenLedger một cách yên tĩnh hơn.

Nó không chỉ cố gắng mở khóa tính thanh khoản.

Nó đang cố gắng làm cho chuỗi cung ứng giá trị AI dễ dàng theo dõi hơn.

Và có thể đó là nơi mà cuộc trò chuyện từ từ di chuyển tiếp theo.

Không chỉ là những gì AI có thể sản xuất.

Mà là những gì đứng phía sau nó trước khi đầu ra xuất hiện.

@OpenLedger #OpenLedger $OPEN