هناك نمط غريب يتكرر في كل دورة سوق رئيسية تقريباً.
في البداية، الناس يركزون على الرؤية. المنتجات الأعلى صوتاً، والنمو الأسرع، والسرد الأكثر درامية. الانتباه يتركز حول ما يبدو أسهل للتفسير في جملة واحدة. ثم، ببطء، يتطور السوق بما يكفي ليكتشف الناس أن نقاط الضغط الحقيقية كانت مختبئة في مكان ما تحت السطح طوال الوقت.
عادةً ما تأتي هذه الإدراك متأخراً.
كانت السكك الحديدية تُعتبر ذات يوم القصة نفسها حتى أدرك الناس أن شبكات اللوجستيات كانت أكثر أهمية من القطارات. كان الإنترنت يبدو في البداية كمجموعة من المواقع حتى أصبحت البنية التحتية quietly الأساس للتجارة العالمية. حتى الحوسبة السحابية استغرقت سنوات لتبدو غير مثيرة للاهتمام قبل أن تصبح الاعتماد عليها أمراً لا مفر منه.
ويبدو أن الذكاء الاصطناعي يمر بالمرحلة نفسها الآن.
لا يزال معظم الناس يتحدثون عن النماذج وكأنها المنتج النهائي. يدور كل نقاش حول القدرة: أي نظام أذكى، وأي أداة تولّد مخرجات أسرع، وأي منصة تجذب المزيد من المستخدمين. تميل الأسواق بطبيعتها إلى التسارع المرئي لأن التسارع يخلق الزخم، والزخم يخلق التسعير.
لكن تحت هذا السطح، تتشكل مشكلة أخرى بهدوء.
أصبح اقتصاد الذكاء الاصطناعي أكثر صعوبة في التنسيق تدريجيًا.
ليس صعبًا من الناحية التكنولوجية.
صعب اقتصاديًا.
صعبة من الناحية البنيوية.
صعبة بطرق لا تبدأ بالظهور بوضوح إلا عندما تتدفق أموال كافية، وأتمتة كافية، واعتماد كافٍ عبر النظام في الوقت نفسه.
تبدو هذه هي الطبقة التي يركز عليها OpenLedger.
وبصراحة، ربما يكون هذا أحد الجوانب الأقل راحة في حديث الذكاء الاصطناعي لأنه يجبر الناس على التفكير خارج مرحلة الحماس.
لا تزال معظم الأنظمة اليوم تعمل وفق افتراضات لم تخضع بعد لاختبار ضغط حقيقي.
تفترض الشركات أن مجموعات البيانات التي تغذي النماذج مشروعة.
يفترض المستخدمون أن المخرجات موثوقة بما يكفي للاعتماد عليها.
يفترض المطورون أن سلوك النموذج يمكن أن يظل قابلًا للتنبؤ مع توسّع التعقيد.
تفترض الأسواق أن التبني يخلق المتانة تلقائيًا.
لكن الأنظمة تصبح هشة بطرق محددة جدًا عندما يدخل التوسع أسرع من تطور آليات التنسيق.
ذلك النمط موجود في كل مكان.
أصبحت الأسواق المالية أسرع مما استطاعت أنظمة إدارة المخاطر استيعابه بالكامل.
توسعت المنصات الاجتماعية بسرعة أكبر مما استطاعت الرقابة البشرية التعامل معه بواقعية.
تفوقت خوارزميات التوصية في تحسين التفاعل على المجتمعات قبل أن تفهم الآثار النفسية للتحفيز المستمر.
تميل التكنولوجيا إلى التحرك أولًا.
تصل الحوكمة عادةً متأخرة.
تشوّه الحوافز السلوك في مكان ما بينهما.
من غير المرجح أن ينجو الذكاء الاصطناعي من ذلك النمط.
إن كان هناك شيء، فقد يعزز الذكاء الاصطناعي ذلك.
لأن الذكاء الاصطناعي، بخلاف الأنظمة الرقمية السابقة، يُدخل عدم اليقين إلى طبقة الإنتاج نفسها. تصبح المخرجات احتمالية. ويصبح الإسناد غامضًا. وتصبح الملكية أصعب في التعريف. ويبدأ إسهام البشر بالامتزاج مع التحسين المُولَّد آليًا بطرق لم تُصمَّم الأنظمة التقليدية أبدًا لتتبّعها بوضوح.
هذا يخلق مشكلة تنسيق كبيرة بما يكفي لأن تكون ذات أهمية اقتصادية.
والأسواق بدأت فقط تلاحظ ذلك.
يبدو أن OpenLedger مبني حول فكرة أن منظومات الذكاء الاصطناعي المستقبلية لن تعمل من خلال طبقة ذكاء مركزية واحدة تتحكم في كل شيء. بدلًا من ذلك، قد يصبح الذكاء معياريًا. موزعًا عبر مجموعات البيانات، والنماذج، والوكلاء المتخصصين، والتفاعلات المستقلة التي تحدث باستمرار بين الأنظمة.
للوهلة الأولى، يبدو ذلك فعالًا.
لكن الكفاءة تخلق هشاشتها الخاصة.
كلما أصبحت الأنظمة أكثر ترابطًا، أصبحت بنية الثقة تحتها أكثر أهمية. ليس الثقة العاطفية، بل الثقة التشغيلية. الإسهام القابل للتحقق. الإسناد الشفاف. التنسيق الاقتصادي الموثوق بين مشاركين قد لا يعرف بعضهم بعضًا مباشرةً أبدًا.
هنا يصبح الحديث مثيرًا للاهتمام.
لأن البنية التحتية نفسها أصبحت، لسنوات، غير مرئية ثقافيًا. توقف معظم الناس عن التفكير في الأنظمة الكامنة تحت التجارب الرقمية لأن تلك الأنظمة بدت مستقرة بما يكفي لتجاهلها. أصبحت السرعة أكثر أهمية من الشفافية. وأصبحت الراحة أكثر أهمية من الفهم.
قد يعكس الذكاء الاصطناعي بعض هذا التفكير.
ليس لأن الناس صاروا فجأة يهتمون بالفلسفة أو اللامركزية، بل لأن عدم اليقين يصبح مكلفًا عندما يبدأ الأتمتة بالمشاركة في النشاط الاقتصادي على نطاق واسع.
من يملك القيمة التي ينتجها وكيل ذكاء اصطناعي؟
من الذي يحصل على التعويض عندما تتحسن النماذج من خلال التفاعل الجماعي؟
كيف تتحقق الأنظمة من الإسهامات عندما تصبح المخرجات دائرية؟
كيف تمنع التلاعب بمجرد أن يبدأ المحتوى الاصطناعي في تغذية الأنظمة الاصطناعية؟
تبدو هذه الأسئلة مجردة اليوم لأن الأسواق لا تزال تركز على التوسع.
تخلق مراحل التوسع دائمًا التفاؤل.
تظهر مشكلات التنسيق لاحقًا.
ونادرًا ما تعلن مشكلات التنسيق عن نفسها بشكل درامي في البداية. عادةً ما تظهر بهدوء عبر حالات عدم الكفاءة، والنزاعات، وانهيار الثقة، والضغط التنظيمي، أو التردد المؤسسي.
هذا التردد موجود بالفعل تحت السطح.
تتعامل المؤسسات مع الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف جدًا عن المشاركين الأفراد. عادةً ما يتفاعل الأفراد مع السرد والدفع والزخم والرؤية بصورة عاطفية. أما المؤسسات فتميل إلى التركيز على مخاطر الاعتماد، والانكشاف القانوني، وقابلية التدقيق، والموثوقية التشغيلية.
الحوافز المختلفة تنتج أولويات مختلفة.
المستثمرون الأفراد يريدون التسارع.
تريد المؤسسات القدرة على التنبؤ.
والجزء المثير للاهتمام هو أن الأنظمة الكبيرة تميل في النهاية إلى الانحناء نحو أي متطلب يصبح أكثر ضرورة اقتصاديًا مع مرور الوقت.
لهذا السبب تصبح البنية التحتية غير المرئية أكثر أهمية مما يدركه معظم الناس.
بحلول الوقت الذي يفهم فيه السوق الأوسع أهمية البنية التحتية، يكون الاعتماد قد تشكّل عليها عادةً بالفعل. عندها، تتوقف البنية التحتية عن أن تبدو اختيارية وتبدأ في أن تبدو نظامية.
يبدو أن OpenLedger متموضع داخل تلك المرحلة الانتقالية.
ليس في الجانب البراق من الذكاء الاصطناعي حيث يعرض الناس المخرجات ويطاردون الانتباه، بل في الطبقة الأكثر هدوءًا حيث يصبح التنسيق الاقتصادي بين البيانات والنماذج والوكلاء أمرًا لا مفر منه في النهاية.
ومع ذلك، هناك جانب آخر في هذا الحديث يستحق الشك.
تحب الأسواق فكرة تحقيق الدخل من المشاركة. تبدو النظرية أنيقة. يُكافأ المساهمون. تصبح الأنظمة تعاونية. وتنسجم الحوافز الاقتصادية بصورة طبيعية.
تميل الواقع إلى أن يصبح أكثر فوضوية عندما تتوسع الحوافز المالية بقوة.
في اللحظة التي يصبح فيها السلوك قابلًا للقياس، يبدأ الناس في التحسين حول القياس نفسه.
يحدث ذلك باستمرار عبر الأسواق وأنظمة التكنولوجيا.
المنصات التي تكافئ التفاعل تُحسّن في النهاية من الإثارة والغضب.
الأنظمة المالية التي تكافئ النمو قصير الأجل تخلق هشاشة طويلة الأجل.
تؤدي الخوارزميات التي تُحسّن الظهور إلى تضخيم التطرفات العاطفية لأن التطرفات العاطفية تحتفظ بالانتباه لفترة أطول.
المخاطر نفسها موجودة داخل أنظمة تنسيق الذكاء الاصطناعي.
بمجرد أن تصبح البيانات ذات قيمة مالية، يبدأ الناس في تصنيع البيانات.
بمجرد أن تصبح المساهمة مُرمّزة، يبدأ الناس في تحسين مظاهر المساهمة.
بمجرد أن تولد الأنظمة المستقلة مكافآت اقتصادية، يصبح التلاعب أصعب في التمييز عن المنفعة الحقيقية.
وهذا لا ينفي بالضرورة أطروحة البنية التحتية.
إن كان هناك شيء، فقد يعزز الحجة القائلة بأن أنظمة التنسيق نفسها تصبح أكثر قيمة تدريجيًا.
لكنه يعقّد أيضًا افتراض أن التكنولوجيا وحدها تحل مشكلات الحوكمة.
عادةً لا يحدث ذلك.
تُغيّر التكنولوجيا حجم مشكلات التنسيق أكثر مما تُلغيها.
وربما يكون هذا هو الملاحظة الأعمق الكامنة تحت مشاريع مثل OpenLedger.
قد لا يكون اقتصاد الذكاء الاصطناعي المستقبلي مجرد سباق لبناء أذكى نموذج.
قد يتحول الأمر إلى سباق لبناء أنظمة قادرة على الحفاظ على الثقة، والإسناد، والحوافز، والاتساق الاقتصادي عندما يصبح الذكاء معياريًا، وآليًا، وموزعًا عبر عدد لا يحصى من المشاركين المتفاعلين.
وهي رواية أقل إثارة بكثير من تسارع الذكاء الاصطناعي الخالص.
وهو أيضًا على الأرجح الأهم.
لأن الأسواق تتعلم في النهاية الدرس نفسه مرارًا وتكرارًا:
الطبقة المرئية تجذب الانتباه أولًا.
تلتقط الطبقة غير المرئية الاعتماد لاحقًا.
والاعتماد هو عادةً المكان الذي تستقر فيه القوة الحقيقية بمرور الوقت.