我起初並沒有認真對待。

也許這就是在看到足夠多的基礎設施敘事出現和消失後所發生的事情。一段時間後，所有的內容開始聽起來都很熟悉。不同的術語，不同的圖表，依舊是同樣的承諾：這一層——沒有人注意到的那一層——將以某種方式解決上層所造成的問題。

大多數情況下，它們並沒有。

這可能就是我不斷回到像OpenLedger這樣的項目的原因。並不是因爲我確信它們的前景。更多的是因爲它們似乎在與那些拒絕消失的問題進行掙扎。

問題並不在於技術。通常不是。

而是當激勵措施到來時會發生什麼。

驗證貢獻聽起來很合理，直到貢獻變得有價值。然後，人們開始優化歸屬。接着他們優化表現出可歸屬。最終，測量開始影響它原本應該測量的行爲。

這在理論上是可行的。大多數事情都是。

我感興趣的並不是系統是否能夠跟蹤數據、模型或參與度。而是當金錢開始在每次交互中流動時，它們是否還能繼續這樣做。當所有權變成財務資產而不是描述性標籤時。

這就是事情開始變得不舒服的地方。

人工智能與提取之間已經有一種奇怪的關係。數據來自某個地方。勞動來自某個地方。關注來自某個地方。然而，經濟價值往往在其他地方積累。歸屬系統似乎是試圖縮小這個差距，但我不確定在這些系統經過多年的壓力而不是幾個月後，會發生什麼。

也許這太苛刻了。

不過，我仍然在思考大多數開放系統最終是如何朝着集中化漂移的。並不是因爲有人計劃這樣做。只是因爲協調成本高，驗證困難，而便利性往往勝出。

那些隱形的層總是最有趣的部分。當一切正常時，沒有人談論它們。然後某些東西壞了，突然每個人意識到信任建立在他們從未審視的假設上。

@OpenGradient #OPG $OPG