لأكون صادقًا: بعض المشاريع تجعل من الواضح ما تحاول القيام به من النظرة الأولى. @OpenLedger لم أشعر أنها واحدة من تلك.
في الواقع، العكس تمامًا.
كلما فتحت الورقة البيضاء، شعرت أكثر أنني أقرأ مشكلة بدلاً من مشروع. والجزء المثير للاهتمام هو أن المشكلة ليست في الذكاء الاصطناعي. على الأقل ليس بشكل مباشر.
لأن الجميع يتحدث عن الذكاء الاصطناعي الآن. نماذج جديدة، وكلاء جدد، تكاليف الاستدلال، وحدات معالجة الرسوميات، التوسع.... هناك مناقشات لا تنتهي حول كل ذلك. لكن هناك نقطة واحدة حيث تصبح الصناعة بأكملها فجأة هادئة بشكل غريب.
من أين تأتي القيمة؟
وأين تذهب القيمة؟
يبدو كأنه سؤال بسيط. لكن أثناء قراءة @OpenLedger ، غالبًا قضيت وقتًا في التفكير في ذلك أكثر من أي شيء آخر.
لأننا جميعًا نستخدم الذكاء الاصطناعي، ومع ذلك لا يتوقف عدد قليل جدًا من الناس فعلًا ليفكروا من أين تأتي ذكاء النموذج.
النموذج لا يصبح ذكيًا من تلقاء نفسه.
إنه يحتاج إلى بيانات. الكثير من البيانات. بيانات بشرية. كتابة بشرية. قرارات بشرية. سلوك بشري. تصحيحات بشرية.
ومع ذلك، عندما تتولد القيمة، وتُنتَج الإيرادات، وتصل الشركات إلى تقييمات بمليارات الدولارات، يصبح المساهمون الأوائل شبه غير مرئيين.
هناك بدأ صُلب أطروحة OpenLedger يبدو لي مختلفًا.
إنهم يتحدثون عن بناء نماذج ذكاء اصطناعي، لكن هوسهم لا يبدو أنه متعلق بالنموذج نفسه.
يبدو أن هوسهم منصب على الإسناد.
وبصراحة، بدا لي الإسناد مملًا في البداية.
لأن الكريبتو درّبنا على الانتباه إلى الروايات اللامعة.
عملاء الذكاء الاصطناعي. اقتصادات مستقلة. ذكاء على السلسلة. قابلية لا نهائية للتوسع.
تلك المفاهيم تبدو مثيرة.
الإسناد؟
ليس كثيرًا.
لكن ببطء بدأت أتساءل إن كانت هذه ربما أهم طبقة في النظام بأكمله.
لأنك إذا لم تستطع إثبات أي بيانات أثّرت في نموذج، فكيف ستوزّع المكافآت؟
كيف تُعرِّف الملكية؟
كيف تتعقّب تدفق القيمة؟
ثمة شيء واحد من الورقة البيضاء ظل يلتصق بذهني.
يواصلون العودة إلى الفكرة نفسها.
إثبات الإسناد.
في البداية افترضت أنها مجرد مصطلح تسويقي آخر.
لكن بعد التعمق، اتضح لي أن البنية الاقتصادية بأكملها مبنية على هذا المفهوم.
المنطق مثير للاهتمام.
عندما يتم توليد مخرجات بواسطة الذكاء الاصطناعي، يحاول النظام تتبّع أي مساهمات بيانات أثّرت في هذا المخرج.
بعد ذلك تُوزَّع المكافآت وفقًا للتأثير.
يبدو الأمر بسيطًا.
لكن كلما فكرت في الأمر أكثر، صار أكثر تعقيدًا.
هل يمكن قياس التأثير فعلًا؟
من هي مساهمته أكثر قيمة؟
من يقرر؟
النظام؟
ما النموذج؟
التوافق؟
ما زلت لا أملك إجابات نظيفة تمامًا عن تلك الأسئلة.
وربما تكمن التحديات بالضبط في هذا المكان.
لأن حل مشكلات التكنولوجيا أسهل مقارنةً بحل مشكلات الحوافز البشرية.
أثبتت لنا تاريخ الكريبتو مرارًا وتكرارًا.
يمكن لبروتوكول ما أن يكون مثاليًا تقنيًا.
وما زال يفشل.
لأن الحوافز كانت غير صحيحة.
أثناء قراءة OpenLedger، وجدتني أبتعد باستمرار عن البنية التقنية باتجاه البنية القائمة على الحوافز.
لأن هناك يبدو أن المعركة الحقيقية.
يتحدثون عن Datanets.
شبكات بيانات لا مركزية.
يبدو الأمر مباشرًا.
لكن من الناحية المفاهيمية، هذا تحول كبير إلى حد ما.
في اقتصاد الذكاء الاصطناعي اليوم، تكون البيانات عادة مجزأة. مغلقة. مركزية.
مجموعة ما توفر البيانات.
مجموعة أخرى تلتقط القيمة.
يبدو أن OpenLedger يحاول تغيير هذا التدفق.
يتخيلون بيئة تُقدَّم فيها مجموعات بيانات خاصة بمجالات، وتُتحقق منها المجتمعات وتُدرّب عبرها.
وتصبح تلك المساهمات مسجلة بشكل دائم عبر الإسناد على السلسلة.
من هنا بدأت أشعر بإحساس غريب.
لأن للكريبتو نمطًا قديمًا.
الجميع يحب اللامركزية بينما التنسيق سهل.
عندما تصبح عملية التنسيق صعبة، يبدأ التمركز بالعودة بهدوء.
فهل يمكن لـ OpenLedger تجنب هذا الفخ؟
بصراحة، لا أعرف.
لكن هذا سؤال مهم.
لأن شبكات البيانات اللامركزية تبدو قوية.
لكن الحفاظ على جودة البيانات؟
التعامل مع هجمات Sybil؟
تصفية البريد المزعج؟
فرض عقوبات على المساهمات منخفضة الجودة؟
هناك تكون المعركة الحقيقية.
الورقة البيضاء تتحدث عن سمعة المساهمين، وتسجيل التأثير، وآليات القطع/الخصم.
وهذا منطقي من حيث النظرية.
لكن الأسواق الحقيقية لا تعمل على نحوٍ نظري.
يركّز الناس على المكافآت.
ينشد الناس طرقًا مختصرة.
يحاول الناس التحايل على الأنظمة.
دائمًا.
لهذا جعلني OpenLedger أكثر فضولًا تجاه الناس أكثر من التقنية.
لأن مستقبل أي بروتوكول لا يُحدَّد في النهاية بواسطة الكود.
يُحدَّد ذلك وفقًا للسلوك.
وبالسلوك تقريبًا من المستحيل التنبؤ.
ثم توجد طبقة أخرى من OpenLedger لفتت انتباهي.
ملكية النموذج.
تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي اليوم مكلف.
البنية التحتية مكلفة.
التوزيع مكلف.
الانتباه مكلف.
ونتيجة لذلك، تتجمع القوة بشكل طبيعي.
فكرة OpenLedger هي ربط إنشاء النماذج ونشرها والإسناد والتسييل بطبقة اقتصادية على السلسلة.
وهنا يصبح رمز OPEN في قلب كل شيء.
الغاز. مدفوعات الاستدلال. تسجيل النماذج. الحوكمة. مكافآت المساهمين.
كل شيء موجود ضمن الاقتصاد نفسه.
وهذه نقطة أخرى وجدت نفسي أتوقف عندها.
لأننا سمعنا عبارة "رمز المنفعة" كثيرًا جدًا في الكريبتو.
حتى أن عبارة كهذه فقدت تقريبًا معناها.
لكن في حالة OpenLedger، يحاولون ربط المنفعة مباشرةً بنشاط الذكاء الاصطناعي.
إذا تم استخدام نموذج، تتولد الرسوم.
إذا كانت البيانات تُسهم بقيمة، تتدفق المكافآت.
إذا حدث الاستدلال، يتم توزيع القيمة.
على الأقل هذه هي النظرية.
السؤال هو.....
هل تستطيع النظرية الصمود أمام الواقع؟
هذه هي الجزء الذي يبقيني أفكر.
لأن للأسواق عادة قاسية.
أثناء الروايات، يقيّم الناس المستقبل.
أثناء الواقع، ينظر الناس إلى السيولة.
ومع ذلك، للسيولة طريقة تجعلها تُلقي بظلالها حتى على أقوى الرؤى.
وأثناء قراءة ورقة OpenLedger البيضاء، كانت كلمة واحدة تعاود الظهور في ذهني.
الصبر.
الصبر.
الصبر.
لأن تشغيل البنية التحتية عادة بطيء.
بطيء جدًا.
لا تظهر تأثيرات الشبكة بين ليلة وضحاها.
اقتصادات المساهمين لا تظهر بين ليلة وضحاها.
الثقة لا تظهر بين ليلة وضحاها.
ومع ذلك، يريد أسواق الكريبتو نتائج بين ليلة وضحاها.
وتصادم هذين العالمين يمكن أن يكون خطيرًا.
لقد رأيت مشاريعًا بتقنية جيدة تفشل لأن السوق لم يمنحها وقتًا كافيًا.
كما أنني رأيت مشاريعًا بمنتجات ضعيفة تنجو لأن الرواية كانت قوية بما يكفي.
السوق حملها.
إن هذا القدر من عدم اليقين بالضبط هو ما يجعلني متحمسًا وحذرًا تجاه OpenLedger في الوقت نفسه.
لأن من الواضح بشكل متزايد أنهم لا يحاولون فقط بناء بلوكشين آخر.
إنهم يحاولون إعادة هيكلة سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي.
وبصراحة، الطموحات من هذا النوع نادرًا ما تكون سهلة.
جزء آخر من الورقة البيضاء لفت انتباهي كان OpenLoRA.
فكرة تقديم العديد من النماذج المتخصصة بكفاءة على وحدة GPU واحدة.
على السطح، يبدو كميزة تحسين.
وعلى مستوى أعمق، يبدو الأمر محاولةً لحل مشكلة تتعلق بإمكانية الوصول.
لأن تركّز القدرة الحوسبية هو مشكلة حقيقية في اقتصاد الذكاء الاصطناعي.
إذا أصبح نشر النماذج المتخصصة أرخص بشكل كبير، فقد تنخفض العوائق.
على الأقل من الناحية النظرية.
لكن مرة أخرى، يظهر السؤال نفسه.
التبني.
في النهاية، كل شيء يصطدم بالتبني.
التقنية وحدها لا تُنشئ نظامًا بيئيًا.
يتكوّن نظام بيئي عندما يقتنع عدد كافٍ من الناس بأن المشاركة تستحق العناء.
وبل ويُعدّ الإيمان بحد ذاته قوة اقتصادية.
أظهرت نفسية السوق ذلك مرارًا وتكرارًا.
أحيانًا تسبق الروايات المنفعة.
أحيانًا تأتي المنفعة قبل الروايات.
أيّهما ستحصل مع OpenLedger؟
لست متأكدًا.
لكن شيءًا واحدًا اتضح لي أثناء قراءة المشروع.
هم أكثر اهتمامًا ببنية تحتية طويلة الأمد من اهتمامهم بالانتباه قصير الأمد.
وهذا طرف قوة وطرف خطر في آنٍ معًا.
قوة لأن الأسس مهمة.
مخاطرة لأن الأسس نادرًا ما تكون على الترند.
إن بيئة السوق الحالية تجعل ذلك أكثر إثارة للاهتمام.
الجميع متحمس للذكاء الاصطناعي.
لكن الحماس والاستدامة ليسا الشيء نفسه.
الحماس يجلب السيولة.
الاستدامة تجلب الاستمرار.
الحماس يجلب الحجم.
الاستدامة تبني أنظمة بيئية.
تُنجز كثير من المشاريع الأولى.
ولا ينجزها إلا قلة قليلة.
ما زال مبكرًا جدًا لمعرفة مكان OpenLedger ضمن الخريطة.
لكن شيئًا واحدًا يبدو لا مفر منه.
إنهم يأخذون مشكلة امتلاك/ملكية الذكاء الاصطناعي على محمل الجد.
ومع نمو هذه المحادثة عبر الصناعة، قد يصبح حديث الإسناد أمرًا لا مفر منه.
لأن الجميع في النهاية سيواجه الأسئلة نفسها.
إذا كانت البيانات ذات قيمة، فما الدور الذي ينبغي أن يقوم به مساهمو البيانات؟
إذا ولّد الذكاء الاصطناعي إيرادات، فكيف ينبغي توزيع تلك الإيرادات؟
إذا نشأ الذكاء من المدخلات الجماعية، فهل ينبغي أن تكون الملكية جماعية كذلك؟
قد تبدو تلك الأسئلة مجردة اليوم.
لكن قد يصبح ذلك أساسيًا لمستقبل اقتصاد الذكاء الاصطناعي.
وبصراحة، بعد قراءة OpenLedger، لم تكن أكبر نقطة أستخلصها منه هي التقنية.
ليس الرمز.
ليس السعر.
كانت لحظة إدراك غير مريحة.
ربما لن تكون حرب الذكاء الاصطناعي التالية عن النماذج.
ربما لن تكون حتى عن البيانات.
ربما ستكون المعركة الحقيقية حول الإسناد.
القدرة على إثبات من أين جاءت القيمة في المقام الأول.
وإذا كان هذا صحيحًا.....
عندها قد لا يكون OpenLedger مجرد مشروع.
قد يُبنى ذلك حول سؤال لم يجب عليه قطاع الصناعة بالكامل بعد.
