OpenLedger يبدو أقل كقصة تقليدية عن الذكاء الاصطناعي وأكثر كأنه بنية تحتية تتشكل تحت مستقبل لا يزال معظم الناس يرونه فقط من السطح.
يتحدث الجميع عن نماذج أكثر ذكاءً، ومخرجات أسرع، وعوامل مستقلة. قلة قليلة تتحدث عن مشكلة التنسيق التي تظهر بمجرد أن تبدأ تلك الأنظمة بالتفاعل اقتصاديًا على نطاق واسع.
من يملك البيانات؟
من يحصل على المكافأة عندما تتحسن النماذج؟
كيف تتعامل العوامل مع بعضها البعض؟
كيف يمكنك التحقق من المساهمة بمجرد أن يبدأ الذكاء الاصطناعي في توليد المخرجات لأنظمة ذكاء اصطناعي أخرى؟
تلك الطبقة غير المرئية تصبح أكثر أهمية كلما توسعت الأتمتة.
عادةً ما تقوم الأسواق بتسعير القصة المرئية أولاً. يتم تجاهل البنية التحتية حتى تتشكل الاعتمادية حولها.
يبدو أن OpenLedger موضوعة داخل تلك الطبقة الهادئة — تبني السيولة حول البيانات والنماذج والعوامل قبل أن تصبح الثقة والنسب والم monetization عقبات رئيسية عبر أنظمة الذكاء الاصطناعي.
الجزء المثير للاهتمام ليس الضجة.
إنها الإدراك بأن الذكاء الاصطناعي قد يخلق في النهاية مشاكل تنسيق كبيرة بما يكفي لتصبح اقتصادًا خاصًا بها.
#OpenLedger $OPEN
يتحدث الجميع عن نماذج أكثر ذكاءً، ومخرجات أسرع، وعوامل مستقلة. قلة قليلة تتحدث عن مشكلة التنسيق التي تظهر بمجرد أن تبدأ تلك الأنظمة بالتفاعل اقتصاديًا على نطاق واسع.
من يملك البيانات؟
من يحصل على المكافأة عندما تتحسن النماذج؟
كيف تتعامل العوامل مع بعضها البعض؟
كيف يمكنك التحقق من المساهمة بمجرد أن يبدأ الذكاء الاصطناعي في توليد المخرجات لأنظمة ذكاء اصطناعي أخرى؟
تلك الطبقة غير المرئية تصبح أكثر أهمية كلما توسعت الأتمتة.
عادةً ما تقوم الأسواق بتسعير القصة المرئية أولاً. يتم تجاهل البنية التحتية حتى تتشكل الاعتمادية حولها.
يبدو أن OpenLedger موضوعة داخل تلك الطبقة الهادئة — تبني السيولة حول البيانات والنماذج والعوامل قبل أن تصبح الثقة والنسب والم monetization عقبات رئيسية عبر أنظمة الذكاء الاصطناعي.
الجزء المثير للاهتمام ليس الضجة.
إنها الإدراك بأن الذكاء الاصطناعي قد يخلق في النهاية مشاكل تنسيق كبيرة بما يكفي لتصبح اقتصادًا خاصًا بها.
#OpenLedger $OPEN