Tôi đã lăn lóc đủ lâu trong thế giới Trí Tuệ Nhân Tạo và crypto để biết khi nào một bài thuyết trình chỉ là bộ vest sang trọng trên một ý tưởng yếu kém. Hầu hết các mô hình thưởng trong lĩnh vực này vẫn có vẻ lười biếng. Tham gia, nhấp, đăng, stake, farm, lặp lại. Điều đó chỉ tính chuyển động. Nó không hỏi liệu công việc của bạn có cải thiện được gì không. Đó là một cách tồi để định giá sự đóng góp của con người, và còn tệ hơn khi dữ liệu AI được đưa vào.
@OpenLedger with $OPEN đáng để đọc kỹ hơn vì nó cố gắng xử lý đống lộn xộn cũ đó, ai nên kiếm tiền khi nhiều tay cùng định hình một mô hình?
Chứng nhận Nguồn gốc rất hữu ích vì nó chuyển trọng tâm từ “Tôi đã tham gia” sang “dữ liệu của tôi đã thay đổi chất lượng đầu ra.”
Nghe có vẻ nhỏ. Nhưng không phải vậy. Thị trường dữ liệu AI có rất nhiều trọng lượng rác. Mọi người có thể đổ tệp, thu thập văn bản chất lượng thấp, đổi tên nó và hy vọng quy mô che giấu giá trị nguồn yếu. Nếu phần thưởng đi theo đầu vào thô, spam thắng. Nếu phần thưởng đi theo nâng cao thực sự, chất lượng có một lối đi.
Điều đó khó thực hiện. Tôi sẽ không tô hồng nó. Nguồn gốc trong AI không phải là một món đồ toán học sạch sẽ. Các mô hình học theo những cách lộn xộn. Một tập dữ liệu có thể giúp một nhiệm vụ và làm hại một nhiệm vụ khác. Một số đầu vào thêm kỹ năng cho các trường hợp biên. Một số chỉ lặp lại những gì mô hình đã biết. Vì vậy, tuyên bố của OpenLedger phải sống hoặc chết dựa trên khả năng theo dõi tác động của dữ liệu, quyền, sử dụng mô hình và dòng thưởng. Tài liệu đẹp sẽ không đủ. Bằng chứng thực tế sẽ quan trọng.
Dữ liệu cần một dấu vết biên nhận. Không phải huy hiệu giả. Không phải điểm số tự mãn. Dấu vết cho thấy nơi mà dữ liệu đầu vào đến từ, cách nó được sử dụng và vai trò mà nó đã chơi. Đó là điều mà các nhà cung cấp dữ liệu muốn nếu họ nghiêm túc. Họ không muốn đứng trong đám đông và hy vọng nhận được mảnh vụn. Họ muốn biết liệu dữ liệu của họ có sức hút hay không.
Datanets là nơi điều này bắt đầu trở nên thực tế hơn. Dữ liệu AI rộng có giới hạn. Bạn có thể đào tạo một mô hình chung trên những đống văn bản khổng lồ, chắc chắn rồi. Nhưng khi bạn cần một mô hình cho luật pháp, mã, quản lý sức khỏe, tài sản trò chơi, rủi ro DeFi, thống kê thể thao hoặc hỗ trợ vận hành, dữ liệu rộng bắt đầu cảm thấy mỏng manh. Dữ liệu nhiệm vụ thắng. Dữ liệu sạch thắng. Dữ liệu sở hữu thắng.
Datanet có thể hoạt động như một phòng làm việc cho một lĩnh vực. Nó có thể giữ dữ liệu nguồn, liên kết quyền, hồ sơ sử dụng và sự phù hợp của nhiệm vụ. Điều đó hữu ích hơn là một cái thùng khổng lồ nơi tất cả dữ liệu bị trộn lẫn cho đến khi không ai biết cái gì đến từ đâu. Nếu OpenLedger có thể giúp mỗi miền giữ dấu vết dữ liệu của riêng mình, thì những nhà xây dựng ngách sẽ có một nền tảng tốt hơn để đào tạo. Không hoàn hảo. Nhưng tốt hơn.
Điều này cũng mang đến cho những chủ sở hữu dữ liệu nhỏ một cơ hội công bằng. Nhóm có thể không có quy mô khổng lồ, nhưng họ có thể có dữ liệu hiếm có giá trị sử dụng cao. Trong các thị trường cũ, kích thước thường nghiền nát kỹ năng. Trong các thị trường dựa trên nguồn gốc, một tập hợp nhỏ mà nâng cao đầu ra mô hình có thể quan trọng hơn một đống khổng lồ thêm tiếng ồn. Đó là một khung nhìn lành mạnh hơn. Nó thưởng cho sự cạnh tranh thực sự, không phải âm thanh lớn.
OpenLoRA sau đó phù hợp với một điểm đau thứ hai, chi phí triển khai mô hình. Các mô hình đã được tinh chỉnh nghe có vẻ tuyệt vời cho đến khi chi phí GPU nảy ra. Công việc mô hình đầy đủ có thể tiêu tốn ngân sách nhanh chóng. Các phương pháp kiểu LoRA giúp vì chúng điều chỉnh một mô hình cơ bản với những thay đổi nhẹ hơn. Bạn không cần phải kéo theo một mô hình mới đầy đủ mỗi lần. Bạn có thể chạy nhiều con đường đã được tinh chỉnh với tải nhẹ hơn.
OpenLedger, OpenLoRA có thể có nghĩa là nhiều mô hình nhiệm vụ được phục vụ với ít tải tính toán hơn. Điều đó quan trọng vì AI tương lai sẽ không phải là một mô hình khổng lồ làm tất cả công việc tốt. Nó sẽ có thể là nhiều mô hình tập trung, mỗi mô hình được tinh chỉnh cho một lĩnh vực. Một cho tìm kiếm pháp lý. Một cho hoạt động tài chính. Một cho hỗ trợ trò chơi. Một cho kiểm tra dữ liệu chuỗi. Một cho việc sử dụng công cụ tác nhân. Nhỏ, sắc nét, đủ rẻ để vận hành. Đó không phải là sự cường điệu. Đó là nơi mà nhiều công việc AI đã chỉ ra.
Nhưng cắt giảm chi phí không thể đến với giá của sự tin tưởng. Một mô hình rẻ mà không ai có thể truy vết chỉ là một vấn đề nhanh chóng. Các đội cần lịch sử mô hình. Dữ liệu nào đã được sử dụng? Phiên bản nào đã thay đổi? Ai đã thêm gì? Một tập dữ liệu mới có làm cho câu trả lời tệ hơn không? Một nhà xây dựng có thể quay lại không? Một chủ sở hữu dữ liệu có thể chứng minh việc sử dụng không? Đây không phải là những thứ cần thiết để có. Đó là cách các đội thực sự giữ quyền kiểm soát khi AI đi vào hoạt động hàng ngày.
AI hộp đen vẫn có mùi yếu quanh nó. Không phải vì AI xấu, mà vì sự tin tưởng bị phá vỡ khi không ai có thể kiểm toán một con đường. Dấu vết kiểm toán của OpenLedger nhằm làm cho lịch sử xây dựng mô hình dễ kiểm tra hơn. Khả năng truy tìm và chứng minh nguồn nghe có vẻ khô khan cho đến khi có sự cố xảy ra. Sau đó, chúng trở thành công cụ cốt lõi. Bất cứ ai đã giao hàng hệ thống thực sự đều biết điều này. Nhật ký quan trọng hơn cảm xúc.
Các tác nhân AI lại nâng cao stakes. Các tác nhân không chỉ trả lời. Họ hành động. Họ gọi mô hình, sử dụng dữ liệu, định tuyến nhiệm vụ và có thể trả tiền để truy cập qua các hệ thống. Khi các tác nhân bắt đầu đưa ra nhiều lựa chọn hơn cho chính họ, các đường ray tin cậy trở nên quan trọng. Một mô hình với lịch sử dữ liệu đã được xác minh an toàn hơn để kết nối vào dòng chảy của tác nhân hơn là một cái có nguồn gốc không rõ ràng. Một lớp thanh toán gắn liền với OPEN có thể giúp định tuyến phí và phần thưởng bên trong thiết lập đó, nhưng chỉ khi việc sử dụng là thực tế và các quy tắc vẫn rõ ràng.
OpenLedger chỉ ra một nhu cầu thị trường thực tế, phần thưởng công bằng cho dữ liệu AI hữu ích. Chứng nhận Nguồn gốc không phải là về việc trao token cho bất cứ ai xuất hiện. Nó là về việc liên kết phần thưởng với tác động. Datanets cung cấp cho dữ liệu miền một nơi để chứng minh giá trị. OpenLoRA cung cấp cho các mô hình đã được tinh chỉnh một con đường triển khai nhẹ nhàng. Công cụ kiểm toán mang lịch sử nguồn vào tầm nhìn. Thanh toán của tác nhân gợi ý về công việc AI trong tương lai nơi các mô hình, dữ liệu và nhiệm vụ di chuyển với ít lực kéo hơn từ con người.
DYOR, luôn luôn. Đọc tài liệu. Theo dõi việc sử dụng. Xem cách phần thưởng hoạt động trong tầm nhìn công khai. Kiểm tra nếu chất lượng dữ liệu vẫn cao khi các ưu đãi tăng lên. Kiểm tra xem OPEN có nhu cầu rõ ràng trong quy trình làm việc hay không, không chỉ là một logo ở phía trên. Thiết kế sạch không giống như phù hợp với thị trường khó khăn.
Tôi không ở đây để tôn vinh bất cứ điều gì. Crypto đã thiêu rụi quá nhiều người thông minh đã yêu thích những từ ngữ đẹp đẽ. Nhưng tôi thực sự nghĩ rằng OpenLedger đang đặt ra một trong những câu hỏi đúng. Trong trí tuệ nhân tạo, giá trị sẽ không đến từ việc chỉ sở hữu dữ liệu. Nó sẽ đến từ việc chứng minh dữ liệu nào đã giúp, ai đã sở hữu nó, nó đã đi đâu và tại sao nó xứng đáng nhận phần. Đó là nơi câu chuyện này có ý nghĩa.
