لقد قضيت سنوات كافية في عالم الكريبتو لأعرف أن كل دورة تأتي مع قصة جديدة. الأسماء تتغير، العلامات التجارية تتغير، الكلمات الرائجة تتغير، لكن النمط عادة ما يكون نفسه. وعد كبير يظهر، المال يتدفق، يبدأ الجميع في تكرار نفس النقاط، وفي النهاية تلحق بهم الواقع.
ربما لهذا السبب أصبحت أكثر حذراً مع مرور الوقت.
لم أعد أتحمس بسهولة بعد الآن.
معظم الوقت، عندما يدعي مشروع أنه يبني المستقبل، أجد نفسي أتساءل عما إذا كان يحل فعلاً مشكلة حقيقية أو ببساطة يجد طريقة جديدة لتغليف فكرة قديمة.
لهذا تحديداً لفت OpenLedger انتباهي.
ليس لأنني اقتنعت فجأة. إن أي شيء، السنوات التي قضيتها في هذا السوق جعلتني أشك في اليقين. لقد رأيت كثيراً من المشاريع تبدو رائعة على الورق ثم تنهار بالكامل عندما دخلت الصورة مستخدمون حقيقيون وحوافز حقيقية وظروف سوق حقيقية.
لكنني أعود دائماً إلى فكرة واحدة.
تبدو العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والبيانات غير مريحة بشكل متزايد.
كل يوم، تصبح نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة. فهي تنتج محتوى، وتجيب عن الأسئلة، وتكتب الأكواد، وتنجز مهاماً كانت تبدو مستحيلة قبل بضع سنوات. ومع ذلك، خلف كل هذا الذكاء توجد كمية هائلة من البيانات التي صنعها البشر. مقالات، ومحادثات، وأبحاث، وصور، وأفكار، وعدد لا يحصى من قطع المعلومات التي جُمعت على مدى سنوات.
الجزء الغريب هو أن معظم الأشخاص الذين ساعدوا في خلق تلك القيمة غير مرئيين إلى حد كبير.
كنت أفكر كثيراً في ذلك مؤخراً.
تم بناء الإنترنت على المشاركة. شارك الناس المعرفة، وأنشأوا محتوى، وأجابوا عن الأسئلة، ورفعوا المعلومات، وبشكل تدريجي شيدوا العالم الرقمي الذي نستخدمه كل يوم. ثم ظهرت منصات كبيرة واستولت على معظم القيمة التي خلقتها تلك المشاركة.
الآن يبدو أن الذكاء الاصطناعي يتحرك نحو مرحلة مشابهة.
تصبح النماذج أقوى. ويصبح البنية التحتية أكثر أهمية. تكبر القيمة الاقتصادية. لكن غالباً ما يصبح من الصعب رؤية العلاقة بين المساهمة والمكافأة.
وهذا هو المكان الذي يبدأ فيه OpenLedger بأن يصبح مثيراً للاهتمام بالنسبة لي.
ليس لأن الحل مضمون أن ينجح.
على العكس من ذلك تماماً.
المشكلة نفسها صعبة بشكل لا يصدق.
إنشاء نظام يمكن من خلاله إسناد البيانات والنماذج ووكلاء الذكاء الاصطناعي وتتبعها وتحويلها إلى مكاسب يبدو معقولاً عندما تسمعه لأول مرة. ثم تبدأ بالتفكير في التفاصيل.
كيف تقيس المساهمة بشكل عادل؟
كيف تعرف أي البيانات كانت فعلاً مهمة؟
كيف تمنع الناس من التلاعب بالنظام عندما تدخل المكافآت في الصورة؟
لقد تابعت التشفير مدة كافية لأعرف أن التحديات التقنية غالباً ما تكون أسهل من تحديات الحوافز. يمكن ترقية الأكواد. لكن من الصعب جداً إصلاح الحوافز عندما يكتشف الناس طرقاً لاستغلالها.
وهذا هو السبب في أنني لا أنظر إلى OpenLedger ولا أرى فوراً نجاحاً.
أرى تجربة.
وبصراحة، أعتقد أن هذا هو ما يجعل من المهم الانتباه.
أكثر المشاريع التي تثير اهتمامي ليست تلك التي تعد بالكمال. بل هي التي تحاول معالجة مشكلات تستمر في الوجود سواء كان السوق صاعداً أم هابطاً.
ملكية البيانات لن تختفي.
نِسبية/إسناد الذكاء الاصطناعي لن تختفي.
لن تختفي أيضاً الأسئلة حول من يخلق القيمة ومن يستحوذ عليها.
لا أعرف ما إذا كان OpenLedger في النهاية سيصبح الإطار الذي يحل تلك المشكلات. لا أحد يعرف ذلك بعد.
ما أعرفه هو أنه بعد مشاهدة عدد لا يحصى من السرديات وهي تأتي وتذهب، تعلمت أن أولي اهتماماً عندما يقضي مشروع وقتاً أطول في التركيز على مشكلة اقتصادية كامنة أكثر من تركيزه على الحماس قصير الأجل.
ربما أنا مخطئ.
لقد كنت مخطئاً من قبل.
هذا جزء من البقاء في عالم التشفير.
لكن عندما أنظر إلى OpenLedger، لا أرى مباشرة ترنداً لامعاً آخر. أرى مشروعاً يستكشف سؤالاً ستضطر الصناعة على الأرجح إلى الإجابة عنه عاجلاً أم آجلاً.
وبعد كل هذه السنوات، وجدت أن تلك الأسئلة عادة أكثر إثارة للاهتمام من الوعود.
