في الآونة الأخيرة، أفكر في كيف أصبح سوق التقنية مهووسًا بالتراكم.
المزيد من البيانات، المزيد من السياق، المزيد من تاريخ السلوك، المزيد من الذاكرة.
يبدو أن كل نظام مصمم على افتراض أن الاحتفاظ بالمعلومات له قيمة تلقائية.
تحتفظ المنصات بكل شيء لأنه قد يكون له أهمية لاحقًا.
تمتص نماذج الذكاء الاصطناعي سياقًا لا نهاية له لأن المزيد من المدخلات يُعتقد أنه يُنتج ذكاءً أفضل.
تعامل الشركات مع التخزين كما لو أنه لا توجد عواقب طويلة الأمد مرتبطة بالاحتفاظ بالأشياء إلى الأبد.
منذ بضع سنوات، ربما كان هذا المنطق يبدو غير ضار.
الآن لست متأكدًا تمامًا.
لأنّه بمجرد أن يبدأ ذكاء اصطناعي ما في التأثير على القرارات بدلًا من مجرد توليد المخرجات، تتوقف الذاكرة عن الشعور بأنها سلبية.
تصبح المسؤولية هي الأساس.
وبصراحة، أعتقد أن هذا التحول ما يزال بأقل تسعير فادح لدى معظم الناس الذين يراقبون هذا المجال.
وهذا جزء من سبب استمرار OpenLedger في جذب انتباهي، حتى لو كان ذلك غالبًا ليس لنفس السبب الذي يتحدث عنه الجميع الآخرون.
تركز أغلب المناقشات حول OpenLedger على السردية الواضحة.
يسهم مساهمو البيانات بالمعلومات.
البناؤون يستخدمونه.
الذكاء الاصطناعي يتحسن.
تنسق الحوافز عبر الشبكة.
هذا تفسير نظيف، والسوق عادةً يفضل التفسيرات النظيفة لأنها يسهل تجميعها في عناوين.
لكن كلما فكرت أكثر في OpenLedger، قلّ اعتقادي بأن المشكلة الحقيقية هي مساعدة الذكاء الاصطناعي على التعلّم بشكل أسرع.
أعتقد أن السؤال الأكثر إزعاجًا هو ما إذا كانت أنظمة مثل OpenLedger ستصبح ذات صلة في النهاية لأن الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى طرق مُهيكلة للنسيان.
قد يبدو ذلك تجريديًا في البداية، لكن ذاكرة الذكاء الاصطناعي الحديثة أصبحت بالفعل أكثر فوضوية مما يفهمه معظم الناس خارج الأوساط التقنية بالكامل.
بمجرد انتشار المعلومات عبر مسارات التدريب، والتمثيلات (embeddings)، وطبقات الاسترجاع، وضبط السلوك، والأنظمة التشغيلية، يصبح حذفها ليس أمرًا بسيطًا بعد الآن.
يتخيل الناس الإزالة كحذف ملف من التخزين.
الواقع أكثر تعقيدًا بكثير.
تتسرب المعلومات إلى سلوك الأنظمة نفسها.
أتذكر أنني قرأت نقاشات حول النسيان الآلي قبل مدة، وشيئًا ما بخصوصه بقي معي.
ليس لأن البحث نفسه بدا ضعيفًا، بل لأن المجال كله يعترف بصمت بحقيقة غير مريحة.
تعليم الآلات أسهل من جعلها تنسى بدقة.
هذا الفرق بات أكثر أهمية الآن مما كان عليه حتى قبل سنتين.
تزداد حدة سلوك المنظمين.
تزداد حذر المؤسسات.
تتحرك أنظمة الذكاء الاصطناعي تدريجيًا نحو إدارة الهوية، وسير العمل المالية، والعمليات الداخلية، والرعاية الصحية، والامتثال، والبيئات التي تتوقف فيها الأخطاء عن كونها نظرية.
وبمجرد أن يبدأ الذكاء الاصطناعي في لمس أسطح تشغيلية حقيقية، يتغير السؤال المهم تمامًا.
لم يعد الأمر مجرد ما إذا كان النظام يؤدي بشكل جيد.
يتحول الأمر إلى ماذا بالضبط ما يزال النظام يحمل داخله.
وهنا يصبح OpenLedger أكثر إثارةً للاهتمام بالنسبة لي.
إذا أصبح الإسناد مستمرًا وله قيمة اقتصادية عبر أنظمة مثل OpenLedger، فإن الذاكرة نفسها تتوقف عن كونها بنية تحتية مجانية.
تبدأ المعلومات المحتفظ بها في حمل تكلفة تشغيلية ووزن قانوني وتداعٍ اقتصادي.
وهذا يغيّر الحوافز بطرق لا أعتقد أن السوق يقدّرها بالكامل بعد.
في الوقت الحالي، يفترض معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي أن الاحتفاظ بالسياق أمر مفيد بطبيعته.
استمرارية أفضل.
تخصيص أفضل.
مخرجات أفضل.
لكن بمجرد ارتباط المساهمين وحقوق الملكية أو المصدر أو المسؤولية بمعلومات محتفظ بها، تبدأ المعادلة بالتغير.
لأنّه بمجرد أن تحمل الذاكرة تكلفة، يصبح النسيان عقلانيًا اقتصاديًا.
هذه هي الجزء الذي نادرًا ما أرى الناس يناقشونه بصراحة.
تخيل نظام ذكاء اصطناعي على مستوى مؤسسة تم تدريبه جزئيًا على تفاعلات عملاء حساسة.
بعد أشهر تتحرك اللوائح، وتتغير الأذونات، أو تظهر مخاوف قانونية.
لم يعد التحدي هو مجرد حذف السجلات.
تتحول التحديات إلى تحديد ما إذا كان الذكاء المُشكَّل عبر تلك التفاعلات يجب أن يستمر في الوجود بشكل تشغيلي داخل النظام.
هذا يتعقّد بسرعة كبيرة جدًا.
الرعاية الصحية تُنشئ تداعيات غير مريحة.
وكذلك الأنظمة المالية.
حتى العوامل المستقلة البسيطة نسبيًا في النهاية تخلق نفس التوتر.
تصبح الذاكرة السلوكية مفيدة استراتيجيًا، وفي الوقت نفسه تتحول إلى مسؤولية.
والجزء الخطِر هو أن الذاكرة المفيدة والذاكرة الإشكالية غالبًا تبدوان متطابقتين حتى يحدث شيء ما.
وبغرابة، لقد اختبر التشفير بالفعل نسخة من هذا التناقض.
كانت الدفاتر الدائمة تبدو ثورية حتى أدرك الناس أن الديمومة والخصوصية لا تتعايشان بطبيعتها بشكل نظيف كما كانت تشير السرديات المبكرة.
فجأة توقفت فكرة اللا تغيّر عن أن تبدو إيجابية عالميًا.
قد يقترب الذكاء الاصطناعي من اصطدام مماثل.
وهذا جزء من سبب أن OpenLedger يبدو ذا أهمية بنيوية حتى لو ظل السوق يؤطره أساسًا كسردية بنية تحتية أخرى.
لأن أنظمة الإسناد تقوم بشيء دقيق.
يجعلون الذاكرة مرئية.
يجعلون الذكاء المحتفظ به قابلاً للتتبّع.
ومع ذلك، عندما يصبح من الممكن تتبّع الذاكرة، تظهر نزاعات الملكية، وتظهر أسئلة التعويض، ويظهر ضغط تنظيمي، ويصبح من الصعب تجنب المسؤولية.
بالطبع لا شيء من هذا يضمن أن OpenLedger يحل المشكلة.
وهذا خطأ آخر أعتقد أن الأسواق تتكرر فيه باستمرار.
يقفز الناس من مخططات البنية إلى الحتمية بسرعة مفرطة جدًا.
تتبع المنشأ (provenance) يمثل تحديًا واحدًا.
فإن النسيان الآلي ذي المعنى مختلف تمامًا.
وبصراحة، ما تزال اقتصادات الرموز مسألة كبيرة أيضًا.
كثير من مشاريع البنية التحتية تبدو أنيقة إلى أن تسأل من أين يأتي الطلب المستمر فعلًا بعيدًا عن مجرد التكهن.
إذا أصبح التنسيق الاقتصادي مرتبطًا ارتباطًا عميقًا بالإسناد والذكاء المُحتفظ به، فقد تطور أنظمة مثل OpenLedger ضغطًا حقيقيًا طويل الأمد تلقائيًا.
ربما.
لكن التشفير لديه عادة المبالغة في هندسة الحوافز مع التقليل من بساطة التشغيل.
أحيانًا تربح الأنظمة الخاصة ببساطة لأنها أسهل في الإدارة.
يبدو أن هذا الخطر واقعي هنا أيضًا.
كما أنني لا أستطيع التوقف عن التساؤل: من يحصل في النهاية على السلطة على آلية النسيان؟
المساهم؟
الشركة التي تدير النموذج؟
طبقة التطبيق؟
المنظمون؟
فرق الامتثال؟
لن تتفق تلك المجموعات عندما تدخل الصورة الأموال والمسؤولية.
وبصراحة، قد يصبح هذا التعارض نفسه أحد أهم أسئلة البنية التحتية في مجال الذكاء الاصطناعي خلال السنوات القليلة القادمة.
ما يزال السوق يتصرف وكأن الذكاء هو الأصل النادر.
أعتقد أكثر فأكثر أن المسؤولية قد تصبح أكثر ندرة بدلًا من أن تكون وفيرة.
هذا يغيّر ما الذي تصبح له البنية التحتية أهمية فعلًا.
ربما يبقى OpenLedger هو بالضبط ما يعتقده معظم الناس حاليًا أنه عليه.
نظام لتنسيق مساهمات بيانات الذكاء الاصطناعي وإسنادها.
لكنني أظن أن الإمكانية الأكثر أهمية أقل راحة من ذلك.
قد يصبح ذلك في النهاية جزءًا من محادثة أكبر بكثير حول ما يُسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بتذكره، وكم المدة التي ينبغي أن تتذكر فيها، ومن يتحمل المسؤولية بينما تظل تلك الذاكرة نشطة.
يشبه هذا سوقًا أصعب بكثير مما يدركه معظم الناس.
وهذا على الأرجح سبب أنني أواصل الاهتمام به.