*أغلب البيانات، النماذج، وعوامل الذكاء الاصطناعي اليوم مبنية، محملة، ثم تُنسى. تبقى في سيرفرات خاصة أو منصات مغلقة، مفيدة لمبدعيها لكن غير مرئية للآخرين. النتيجة هي الكثير من الإمكانيات بدون تداول حقيقي. الأفكار تُحتجز ليس لأنها سيئة، ولكن لأن النظام لمشاركة هذه الأفكار بشكل عادل لم يكن موجودًا.
*OpenLedger (OPEN) تتعامل مع هذا كمشكلة سيولة. إنه بلوكتشين AI حيث يمكن للمساهمين تسجيل البيانات، النماذج، والعوامل مباشرة على السلسلة. بمجرد التسجيل، يتم تسجيل كل تفاعل مع تلك الأصول بشفافية. عندما يستخدم شخص مجموعة بيانات، أو يستدعي نموذجًا، أو ينشر وكيلًا، يقوم النظام بتوجيه السيولة مرة أخرى إلى المساهم الأصلي.
*لا توجد وساطات تقرر من يحصل على أجر ومن لا يحصل عليه. السجلّ عام وقابل للتحقق ومربوط بالاستخدام الفعلي، لا بالتخمين. وهذا يعني أن القيمة التي يخلقها المساهم لا تختفي داخل تيار إيرادات المنصة. بل تبقى مرتبطة بالشخص الذي صنعها.
*التحول هنا دقيق لكنه مهم. يصبح الثقة شيئًا يفرضه البروتوكول، بدلًا من كونها ادعاءً تقدمه منصة. إذا كانت المساهمة قابلة للتحقق، فيمكن أن تكون المكافآت تلقائية ومتَّسِبة مع مقدار المساهمة.
*هذا يغيّر هيكل الحوافز بطريقة هادئة. يكون الناس أكثر استعدادًا للمشاركة إذا علموا أن المحاسبة تتم بشكل عادل وشفاف. هذا يزيل الخوف من أن يُستخدم عملك دون إسناد أو تعويض. مع مرور الوقت، يغيّر هذا ما يتم بناؤه، لأن المبدعين يستطيعون المساهمة علنًا بدلًا من حبس الموارد خلف جدران الدفع.
*بالنسبة للبنّائين، يقلل ذلك حاجز الوصول إلى بيانات ونماذج متنوعة وواقعية دون التفاوض مع عشرات “حراس البوابة”. بدلًا من البدء من الصفر أو الاعتماد على مورد واحد، يمكنك سحب أصول من شبكة تم إثباتها بالفعل وتمتلك مقابلًا مدفوعًا عنها.
*بالنسبة للمساهمين، يخلق ذلك مسارًا لتحويل العمل إلى دخل كان سيبقى بخلاف ذلك غير مستخدم. يمكن لمجموعة بيانات تم جمعها لمشروع واحد أن تدعم عشرة مشاريع أخرى. ويمكن لنموذج تم تدريبه لمهمة متخصصة أن يصبح بنية تحتية لشخص آخر.
*بالنسبة للنظام البيئي، يعني ذلك أن تطوير الذكاء الاصطناعي يصبح أقل اعتمادًا على مخازن البيانات المركزية وأكثر اعتمادًا على المشاركة المفتوحة. تزداد قوة الشبكة عندما يضيف إليها المزيد من الناس، وتعود الفوائد إلى الجميع ممن يساهمون.
*لا يعد OpenLedger بحل كل المشكلات في مجال الذكاء الاصطناعي. إنه يختبر فكرة أبسط: يجب أن يتبعَ القيمةَ المساهمة، لا رأس المال فقط. إذا تحقق ذلك، فربما تُبنى المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف. ليس داخل صوامع تحرسها بضع شركات، بل في مساحة مشتركة حيث ما تبنيه يبقى فعليًا ملكًا لك، ويُستخدم.