OpenLedger والشعور الغريب بأن الذكاء الاصطناعي قد يكون أخيرًا يواجه نفس الحائط.
لقد كنت في عالم الكريبتو لفترة طويلة بما يكفي لأتوقف عن التفاعل كلما ادعى مشروع أنه 'يعيد تعريف' شيء ما.
معظم الوقت، تلك الكلمات ليست سوى تغليف معاد تدويره حول نفس الحوافز القديمة. توكن جديد، علامة تجارية جديدة، نفس الواقع الأساسي: عدد قليل من المطلعين يلتقطون القيمة، بينما يوفر الجمهور السيولة، وفي النهاية تنتقل السرد إلى مكان آخر.
ربما لهذا السبب أصبحت أبطأ في الانجذاب لأي شيء مرتبط بالذكاء الاصطناعي مؤخرًا. يبدو أن هذه المساحة مكتظة بالوعود الكبيرة. كل أسبوع هناك بروتوكول آخر يدعي أنه سيقوم بلامركزية الذكاء، أو توكين العملاء، أو إعادة اختراع الحوسبة، أو استبدال الإنترنت نفسه. بعد فترة، كل هذا يختلط معًا في نفس ضجيج الخلفية.
لكن بين الحين والآخر يلفت انتباهي شيء ما، ليس لأنني أؤمن به فجأة، بل لأنه يبدو متمحورًا حول مشكلة موجودة بالفعل.
OpenLedger هو أحد تلك المشاريع بالنسبة لي.
أنا لا أقول إنه ينجح. ولا أقول إنه يفوز. ولا أقول حتى إن النموذج مستدام. بصراحة، لا أعرف بعد.
لكنني أظل ألاحظ أن السؤال الأساسي الذي يطرحه يبدو أكثر واقعية من معظم سرديات الذكاء الاصطناعي المتداولة في عالم الكريبتو الآن.
السؤال بسيط: إذا كانت نماذج الذكاء الاصطناعي تصبح من أكثر الأنظمة قيمة في العالم، فلماذا يكاد لا أحد يعرف من أين تأتي القيمة فعليًا بعد الآن؟
يبدو ذلك بديهيًا في البداية، لكن كلما تعمقت في التفكير فيه، بدا الاقتصاد الكامل للذكاء الاصطناعي أكثر غرابة.
معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم مبنية على محيطات من البيانات التي جُمعت من أشخاص لا يرون عادةً أي تعويض أو ملكية أو حتى إقرارًا بفضلهم. الكُتّاب، الفنانون، الباحثون، مستخدمو المنتديات، المطورون، المجتمعات المتخصصة، أرشيفات الإنترنت العشوائية — كل ذلك يُمتص في نماذج تتحول في النهاية إلى منتجات تساوي مليارات.
وبطريقة ما، قبل الجميع ببساطة أن هذا أمر طبيعي.
ربما لأن الأنظمة أصبحت كبيرة جدًا بحيث يصعب التشكيك فيها. وربما لأن الشركات التي تبنيها تحركت أسرع من التنظيم. وربما لأنه لم يعد بإمكان أحد تتبع نسب المساهمة بشكل واقعي بعد أن وصلت النماذج إلى حجم معين.
ذلك الجزء الأخير مهم.
على مدى سنوات، كانت إحدى أكبر المشكلات في الذكاء الاصطناعي هي الإسناد نفسه. بمجرد أن يتدرب نموذج على قدر كافٍ من البيانات، يصبح تتبع التأثير ضبابيًا. يتحول كل شيء إلى صندوق أسود. صندوق أسود مفيد أحيانًا، لكنه يظل صندوقًا أسود.
هذا هو الجانب الذي يدور حوله OpenLedger باستمرار من خلال فكرة Proof of Attribution.
يبدو المفهوم طموحًا أكثر من اللازم عندما تقرأه لأول مرة. يحاول البروتوكول ربط مخرجات النموذج بالبيانات التي أثرت فيها، ثم مكافأة المساهمين بشكل تناسبي عبر الشبكة.
لقد رأيت الكريبتو يحاول أشياء مشابهة من قبل بأشكال مختلفة. حقوق عائدات الموسيقى. اقتصادات المبدعين. حوافز التخزين. أسواق الانتباه. أسواق البيانات.
معظمهم انتهى بهم الأمر إلى الاصطدام بالجدار نفسه: قياس المساهمة بطريقة ذات معنى أمر صعب للغاية.#OpenAIToConfidentiallyFileForIPO $OPEN
#