لقد كنت أراجع وثائق بنية Openledger في الليالي القليلة الماضية، وصراحةً أعتقد أن معظم الناس يفسرون المشروع بشكل ضيق جداً. السرد السهل هو "الذكاء الاصطناعي + البلوكشين + حوافز التوكنات"، لكن التصميم الفعلي يبدو أكثر تركيزاً على تنسيق مساهمة البيانات ونسبها على نطاق الشبكة.
ربما هذه هي الرهان الحقيقي هنا.
ما لفت انتباهي أولاً كان طبقة المساهمة اللامركزية. يمكن للمساهمين رفع مجموعات البيانات، والعلامات، وإشارات التغذية، أو المعلومات الخاصة بالمجال التي تتغذى في النهاية إلى تدريب النماذج أو أنظمة الاستدلال. من الناحية النظرية، يخلق هذا اقتصاد بيانات مفتوح حيث لا يكون المساهمون مجرد مدخلات غير مدفوعة في منصات الذكاء الاصطناعي المغلقة.
على سبيل المثال، تخيّل نموذجًا ماليًا متخصصًا تم تدريبه جزئيًا على وسوم معاملات إقليمية مقدّمة من محللين مستقلين. إذا ساعدت هذه البيانات في تحسين كشف الاحتيال في الأسواق الناشئة، فإن openledger يريد آلية يستمر بموجبها هؤلاء المساهمون في المشاركة اقتصاديًا بدل أن يفقدوا الظهور بمجرد دخول البيانات في مسار النموذج.
مبدئيًا، هذا يبدو منطقيًا. عمليًا، يصبح الأمر معقدًا جدًا بسرعة.
يبدو أن نظام الإسناد هو الجزء الأكثر أهمية في البنية، والأقل إثباتًا أيضًا. تشير openledger إلى أنها تعتمد على الموثّقين (validators) وتقييم نقاط المساهمة لتقدير مقدار تحسين مجموعة البيانات أو الإشارة فعلًا لأداء النماذج في المراحل اللاحقة. بعد ذلك، يحصل المساهمون على مكافآت مرتبطة بتأثيرهم.
وهذا الجزء تحديدًا ما أستمر في التفكير فيه، لأن الإسناد داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي غامض بطبيعته. بمجرد خلط مجموعات البيانات معًا، أو ضبطها بدقة (fine-tuned)، أو ضغطها، أو تقطيرها (distilled)، أو توجيهها عبر طبقات الاسترجاع (retrieval)، يصبح من الصعب عزل المساهمة السببية بدقة.
ربما لا يلزم الإسناد الدقيق. ربما يكون الإسناد الاحتمالي (probabilistic attribution) كافيًا اقتصاديًا. لكن البروتوكول ما يزال يعتمد على أن يثق المساهمون بنظام التقييم بدرجة كافية للاستمرار في تزويد بيانات عالية الجودة مع مرور الوقت.
مشكلة الثقة هذه تبدو أقل تقديرًا.
ديناميكيات السوق مثيرة للاهتمام أيضًا، لأن openledger يبدو أنها تفترض وجود طلب مستدام في النهاية على مصادر بيانات ذكاء اصطناعي شفافة وقابلة للتدقيق. بصراحة، أستطيع فهم المنطق هناك. إذا شدّدت اللوائح الخاصة ببيانات التدريب المحمية بحقوق النشر، فقد تحتاج الشركات إلى أنظمة مصدرية أنظف من نهج “النسخ أولًا ثم التفاوض لاحقًا” السائد في أجزاء كبيرة من النظام البيئي.
ومع ذلك، تعتمد البنية على تغيّرات سلوكية مستقبلية لم تحدث بعد بشكل كامل.
لا تزال لدى مقدّمي الخدمات المركزين مزايا كبيرة تشغيليًا — أدوات مدمجة، امتلاك للحوسبة، ودورات تطوير/تكرار سريعة، وتوزيع داخلي. غالبًا ما تفوز طبقات التنسيق اللامركزية عبر الانفتاح والمرونة الاقتصادية، لكن ذلك يحدث فقط بعد تشكّل كثافة كافية في الشبكة. الوصول إلى هذه المرحلة هو الجزء الصعب.
طبقة الرمز (token layer) هي المكان الذي تزيد فيه شكوكي قليلًا.
يبدو أن openledger يحتاج إلى حوافز مبكرة بشكل واضح، وإلا فلن يقوم المساهمون برفع مجموعات بيانات قيّمة قبل أن توجد طلبات السوق. لكن إذا أصبحت الانبعاثات (emissions) هي السبب الأساسي لمشاركة الناس، فإن الشبكة تخاطر بإنتاج اقتصاد يقوم على “تغذية المكافآت” بدلًا من اقتصاد بيانات مفيد.
تبدو الفوضى (spam) شبه حتمية دون تحقق شديد. مجموعات بيانات عامة مكررة، مخرجات تركيبية منخفضة الجودة، مزارع وسم آلية — كل ذلك منطقي اقتصاديًا إذا كانت المكافآت تتجاوز تكاليف التحقق. عندها يصبح دور الموثّقين أكثر أهمية، وهذا يخلق توترًا آخر: هل يقوم النظام تدريجيًا بالتمركز حول من يتحكم بتسجيل جودة التقييم؟
لأن الأمر في النهاية يتطلب من شخص ما أن يقرر ماذا يعني “البيانات المفيدة”.
كما أنني أستمر في التساؤل: من الذي يلتقط معظم القيمة طويلة الأجل إذا نجحت الشبكة فعلًا؟ يوفّر المساهمون مدخلات خام، ويحافظ الموثّقون على الثقة، ويجمع بناة النماذج (model builders) المنفعة في حزمة، ويح تموّل حاملو الرموز التنسيق. عادةً، تستحوذ إحدى هذه الطبقات على قدر غير متناسب من المكاسب الاقتصادية في النهاية.
لا يعني أي شيء من هذا أن البنية تفتقر للمضمون. في الواقع، مقارنةً بكثير من البنى التحتية للعملات المشفرة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، تبدو openledger على الأقل مركّزة على مشكلة تنسيق مشروعة. المصدرية (provenance)، والإسناد (attribution)، وحوافز المساهمين — كلها اختناقات حقيقية إذا أصبح تضمين أنظمة الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد أكثر عمقًا مع مرور الوقت.
لكن يبدو أن البروتوكول ما يزال يعتمد على ظهور طلب ذكاء اصطناعي مستقبلي بطريقة محددة جدًا: مفتوح، وقابل للإسناد، وقابل للتركيب اقتصاديًا.
أتابع:
- ما إذا كانت مكافآت المساهمين ستأتي في النهاية من الاستخدام الفعلي بدلًا من الانبعاثات
- معدلات تدهور الجودة مع توسّع المشاركة
- العبء الحاسوبي لإسناد المساهمات والتحقق من صحتها
- نسبة طلب المؤسسات أو الطلب الواقعي من جهة، مقابل النشاط المضاربي من جهة أخرى
لا أزال غير متأكد تمامًا مما إذا كانت openledger بنية تحتية مبكرة لتحوّل سوق حقيقي، أم نظام حوافز متقدم يبحث عن شروط تبرر ذلك لاحقًا.
