OpenLedger تجلس في زاوية مثيرة من محادثة الذكاء الاصطناعي التي لا يزال معظم الناس لا ينظرون إليها عن كثب. لا تزال الأضواء مركزة بشكل أساسي على حجم النموذج، والسرعة، ومن يبني النظام "الأذكى" التالي، ولكن تحت ذلك هناك مشكلة هادئة تتشكل حول النسبة، والملكية، والثقة.
فكرة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي يمكن أن تتتبع المساهمة من خلال إثبات النسبة تبدو أقل كميزة منتج وأكثر كجهد لإصلاح شيء ما قد كسرته الصناعة بالفعل دون أن تلاحظ. تُستخدم البيانات، وتُدرب النماذج، وتُخلق القيمة، لكن الأشخاص والمصادر وراء ذلك تختفي ببطء في التجريد. هذه الفجوة هي المكان الذي تضع فيه OpenLedger نفسها مع مفاهيم مثل Datanet، وPayable AI، وجوائز المساهمين المرتبطة بـ $OPEN .
ومع ذلك، لا يزال الأمر لا يبدو مباشرًا أو نظيفًا. أي نظام يحاول قياس المساهمة داخل التعلم الآلي سريعًا ما يواجه مخاطر التلاعب، وزراعة البيانات الاصطناعية، وضغوط الحوكمة. ومع ذلك، البديل أيضًا غير مريح: أنظمة الذكاء الاصطناعي تتوسع دون أي مسؤولية حقيقية أو وضوح قانوني وراء أسس تدريبها.
ربما التحول الحقيقي ليس حول تحسين الذكاء، ولكن حول ما إذا كان بإمكان الذكاء أن يظل مسؤولًا على الإطلاق بمجرد أن يصبح بنية تحتية.
#OpenLedger $OPEN @OpenLedger
فكرة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي يمكن أن تتتبع المساهمة من خلال إثبات النسبة تبدو أقل كميزة منتج وأكثر كجهد لإصلاح شيء ما قد كسرته الصناعة بالفعل دون أن تلاحظ. تُستخدم البيانات، وتُدرب النماذج، وتُخلق القيمة، لكن الأشخاص والمصادر وراء ذلك تختفي ببطء في التجريد. هذه الفجوة هي المكان الذي تضع فيه OpenLedger نفسها مع مفاهيم مثل Datanet، وPayable AI، وجوائز المساهمين المرتبطة بـ $OPEN .
ومع ذلك، لا يزال الأمر لا يبدو مباشرًا أو نظيفًا. أي نظام يحاول قياس المساهمة داخل التعلم الآلي سريعًا ما يواجه مخاطر التلاعب، وزراعة البيانات الاصطناعية، وضغوط الحوكمة. ومع ذلك، البديل أيضًا غير مريح: أنظمة الذكاء الاصطناعي تتوسع دون أي مسؤولية حقيقية أو وضوح قانوني وراء أسس تدريبها.
ربما التحول الحقيقي ليس حول تحسين الذكاء، ولكن حول ما إذا كان بإمكان الذكاء أن يظل مسؤولًا على الإطلاق بمجرد أن يصبح بنية تحتية.
#OpenLedger $OPEN @OpenLedger