Đó là điều mà mọi người không nói nhiều.

Chúng ta thường chú ý đến những mô hình lớn. Các nền tảng lớn. Những sản phẩm có hàng triệu người dùng. Các công cụ mà mọi người chia sẻ trong vài ngày vì cảm thấy mới mẻ.

Nhưng dưới bề mặt đó, có rất nhiều mảnh ghép thông tin nhỏ hơn đang được xây dựng một cách âm thầm.

Một nhà phát triển đào tạo một mô hình cho một trường hợp sử dụng hẹp.
Một đội ngũ thu thập dữ liệu hữu ích từ một ngành cụ thể.
Một nhà nghiên cứu cải thiện một quy trình mà chỉ một nhóm nhỏ hiểu.
Một người xây dựng tạo ra một tác nhân giải quyết một vấn đề nhàm chán rất tốt.

Hầu hết những thứ này nhìn từ bên ngoài không có gì hấp dẫn.

Và có thể đó là lý do nó bị bỏ lỡ.

Nhưng trong AI, sự nhàm chán có thể quý giá.

Một bộ dữ liệu sạch về một thị trường ngách có thể hữu ích hơn một đống thông tin lộn xộn khổng lồ. Một mô hình nhỏ được đào tạo cho một tác vụ có thể đôi khi vượt trội hơn một mô hình tổng quát trong lĩnh vực hẹp đó. Một tác nhân xử lý tốt một quy trình lặp đi lặp lại có thể tiết kiệm thời gian thực sự, ngay cả khi nó không bao giờ trở thành một sản phẩm viral.

Vấn đề không phải lúc nào cũng là sự sáng tạo.

Đôi khi vấn đề là phân phối.

Có thể ai đó sẽ xây dựng điều gì đó hữu ích, nhưng rồi thì sao?

Nó đi đâu?
Ai tìm thấy nó?
Nó được định giá như thế nào?
Người xây dựng kiếm tiền từ nó như thế nào?
Một nhà phát triển khác kết nối vào nó mà không phải bắt đầu từ con số không như thế nào?

Đây là nơi nền kinh tế AI vẫn cảm thấy chưa hoàn thiện.

Có rất nhiều trí tuệ đang được tạo ra, nhưng không phải lúc nào cũng có cách rõ ràng để trí tuệ đó di chuyển.

#OpenLedger Trở nên thú vị khi bạn nhìn từ góc độ đó.

Không chỉ là một blockchain AI. Không chỉ là một dự án xung quanh dữ liệu, mô hình và tác nhân. Hơn như một lớp thị trường khả thi cho các thành phần AI hữu ích mà nếu không sẽ bị ẩn giấu.

Bởi vì AI không chỉ đang di chuyển về phía các hệ thống lớn hơn.

Nó cũng đang di chuyển về phía những cái nhỏ hơn, cụ thể hơn.

Phần đó cảm thấy quan trọng.

Một thời gian, câu chuyện chính là về quy mô. Các mô hình lớn hơn. Nhiều tham số hơn. Nhiều tính toán hơn. Nhiều khả năng tổng quát hơn. Và câu chuyện đó vẫn quan trọng, tất nhiên. Nhưng một câu chuyện khác đang hình thành bên cạnh nó.

Trí tuệ chuyên biệt.

Một mô hình tài chính hiểu một loại giao dịch.
Một trợ lý pháp lý được đào tạo xung quanh một quy trình tài liệu.
Một tác nhân trò chơi học một môi trường.
Một tác nhân dữ liệu được xây dựng cho cấu trúc nội bộ của một công ty.
Một mô hình nghiên cứu được điều chỉnh cho một lĩnh vực kỹ thuật.

Chúng có thể không trông ấn tượng như một buổi demo AI tổng quát.

Nhưng chúng có thể hữu ích hơn trong cuộc sống thực.

Bạn thường có thể nhận ra điều này sau khi sử dụng AI một thời gian. Trí tuệ tổng quát là hữu ích, nhưng trí tuệ cụ thể là nơi công việc được thực hiện. Công cụ hiểu ngữ cảnh chính xác của bạn tiết kiệm nhiều thời gian hơn công cụ đưa ra câu trả lời hoàn hảo cho mọi người.

Điều đó đặt ra một vấn đề âm thầm.

Nếu tương lai bao gồm nhiều mô hình và tác nhân chuyên biệt, thì những tài sản đó cần một nơi để tồn tại. Chúng cần một cách để được khám phá. Chúng cần một số hồ sơ về quyền sở hữu. Chúng cần quyền sử dụng. Chúng cần thanh toán. Chúng cần các động lực cho sự cải tiến.

Nếu không, chúng sẽ bị mắc kẹt.

Bị mắc kẹt trong các thư mục riêng tư.
Bị mắc kẹt trong các nền tảng đóng.
Bị mắc kẹt trong một sản phẩm.
Bị mắc kẹt với những người xây dựng không có phân phối.

@OpenLedger Dường như đang tiếp cận khoảng trống này.

Nó đang cố gắng mở khóa tính thanh khoản xung quanh dữ liệu, mô hình và tác nhân. Câu nói đó có thể nghe như một khái niệm tài chính, nhưng có một cách đơn giản hơn để hiểu nó.

Làm cho các phần AI hữu ích dễ dàng di chuyển hơn.

Không di chuyển một cách ngẫu nhiên. Không phải tự do cho tất cả. Chỉ cần dễ dàng hơn để truy cập, sử dụng, thưởng và xây dựng.

Điều đó quan trọng vì nhiều người xây dựng AI không cần phải trở thành những công ty khổng lồ. Một số có thể chỉ cần một cách để công việc của họ kết nối với nhu cầu đúng.

Một người tạo dữ liệu không nên luôn cần phải xây dựng một ứng dụng hoàn chỉnh.
Một người xây dựng mô hình không nên luôn cần phải sở hữu toàn bộ mối quan hệ với khách hàng.
Một nhà phát triển tác nhân không nên luôn cần phải kiểm soát toàn bộ nền tảng.
Đôi khi họ chỉ cần tài sản của họ có thể được sử dụng bởi người khác.

Đó là một loại kinh tế khác.

Ít hơn về một công ty sở hữu toàn bộ ngăn xếp AI.

Nhiều hơn về nhiều người đóng góp tạo ra các phần hữu ích, và những phần đó tìm được đường vào các hệ thống lớn hơn.

Tất nhiên, điều này không dễ.

Chất lượng khó đánh giá. Quyền dữ liệu có thể phức tạp. Các mô hình có thể bị sao chép. Các tác nhân có thể thất bại. Các động lực có thể rối rắm. Không có phiên bản sạch nào của điều này mà mọi thứ hoạt động chỉ vì một blockchain tham gia.

Nhưng hướng đi vẫn có ý nghĩa.

Bởi vì thế giới AI hiện tại có một vấn đề khám phá.

Có rất nhiều trí tuệ hữu ích tồn tại, nhưng nó không lỏng lẻo. Nó không thể dễ dàng được tìm thấy, kết hợp, cấp phép hoặc thưởng. Và khi giá trị không thể di chuyển, nó thường bị kẹt lại với người kiểm soát nền tảng lớn nhất.$ESPORTS

OpenLedger đang chỉ vào một cấu trúc khác.

Một nơi mà dữ liệu có thể trở thành tài sản.
Nơi các mô hình có thể có cuộc sống kinh tế vượt ra ngoài một ứng dụng.
Nơi các tác nhân có thể được sử dụng trong các môi trường khác nhau.
Nơi những người đóng góp nhỏ hơn có thể có cơ hội tốt hơn để tham gia.

Không phải vì tất cả các người đóng góp sẽ thắng.

Hầu hết các thị trường đều chọn lọc. Một số tài sản sẽ quan trọng. Nhiều tài sản sẽ không. Điều đó là bình thường.

Nhưng ít nhất câu hỏi trở nên mở.

Cái gì là hữu ích?
Ai muốn sử dụng nó?
Nó có giá trị bao nhiêu?
Ai đã đóng góp vào nó?
Giá trị nên trở lại với họ như thế nào?

Những câu hỏi này rất khác với cuộc trò chuyện AI thông thường.

Chúng không phải về việc thay thế con người hoặc làm cho máy móc thông minh hơn mọi người. Chúng thực tế hơn. Chúng liên quan đến cách trí tuệ được tổ chức khi nhiều người có thể tạo ra các phần của nó.$US

Có thể đó là nơi ý tưởng của OpenLedger cảm thấy có cơ sở.

Nó xem AI không phải là một sản phẩm khổng lồ, mà là nhiều tài sản nhỏ hơn di chuyển qua một mạng lưới.

Một số sẽ là dữ liệu.
Một số sẽ là mô hình.
Một số sẽ là tác nhân.
Một số sẽ là sự kết hợp của cả ba.

Và càng nhiều AI trở thành một phần của công việc hàng ngày, càng nhiều những tài sản nhỏ này có thể quan trọng.

Bởi vì đằng sau mỗi trải nghiệm AI mượt mà, thường có một điều gì đó cụ thể làm cho nó hữu ích.

Một bộ dữ liệu.
Một mô hình.
Một tác nhân.
Một người xây dựng đã hiểu rõ một vấn đề.

OpenLedger dường như đang hỏi điều gì xảy ra khi những phần ẩn đó không còn bị ẩn.

Không theo cách ồn ào.

Chỉ đủ rõ ràng để được sử dụng, định giá và phát triển.

@OpenLedger #OpenLedger $OPEN