#openledger $OPEN
معظم مشاريع العملات الرقمية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لا تزال تبيع نفس الشيء: سرد ضخمة حول المستقبل. نماذج أكبر، وكلاء مستقلون، أتمتة لا نهائية، اقتصادات الآلة. القصة دائمًا تبدو هائلة، لكن السؤال الأساسي غالبًا ما يتم تجاهله.
يجب أن يصبح الذكاء الاصطناعي ليس فقط أكثر ذكاءً، بل يجب أن يصبح أيضًا أكثر شفافية وعدل.
إذا كان الذكاء الاصطناعي يخلق قيمة من البيانات، فمن الذي يستحق الفضل فعلاً؟
هذه هي النقطة التي جعلتني أتابع OpenLedger.
تدريب معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم يتم على طبقة غير مرئية من المساهمات البشرية. المحتوى، الكود، مجموعات البيانات، الأبحاث، المحادثات، حلقات التغذية الراجعة، سلوك المستخدم - كل ذلك يصبح مادة خام لنماذج ذات قيمة متزايدة. لكن بمجرد أن تتوسع تلك الأنظمة، غالبًا ما تختفي المساهمات الأصلية من سلسلة القيمة تمامًا.
يبدو أن OpenLedger تتApproach الذكاء الاصطناعي من الاتجاه المعاكس. بدلاً من التركيز فقط على قدرة النموذج، تركز على النسبة. الفكرة وراء "الذكاء الاصطناعي القابل للدفع" مثيرة للاهتمام لأنها تعالج مساهمات البيانات كشيء يجب أن يبقى قابلًا للتتبع، وقابلًا للقياس، ومتصلاً اقتصاديًا بخلق القيمة المستقبلية.
هذا يبدو أكثر أهمية مما يدركه الناس.
قد يصبح اقتصاد الذكاء الاصطناعي غير مستدام إذا كانت البنية التحتية تكافئ فقط مالكي النماذج بينما تصبح المساهمات مدخلات غير مرئية. قد تكون النسبة، والشفافية، وتتبع المساهمات في النهاية مهمة بقدر أهمية الحوسبة نفسها.
هذا هو المكان الذي يبرز فيه OPEN بالنسبة لي مقارنة بسرد الذكاء الاصطناعي العام. إنه أقل عن الذكاء المضارب وأكثر عن هياكل الملكية حول الذكاء.
معظم مشاريع العملات الرقمية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لا تزال تبيع نفس الشيء: سرد ضخمة حول المستقبل. نماذج أكبر، وكلاء مستقلون، أتمتة لا نهائية، اقتصادات الآلة. القصة دائمًا تبدو هائلة، لكن السؤال الأساسي غالبًا ما يتم تجاهله.
يجب أن يصبح الذكاء الاصطناعي ليس فقط أكثر ذكاءً، بل يجب أن يصبح أيضًا أكثر شفافية وعدل.
إذا كان الذكاء الاصطناعي يخلق قيمة من البيانات، فمن الذي يستحق الفضل فعلاً؟
هذه هي النقطة التي جعلتني أتابع OpenLedger.
تدريب معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم يتم على طبقة غير مرئية من المساهمات البشرية. المحتوى، الكود، مجموعات البيانات، الأبحاث، المحادثات، حلقات التغذية الراجعة، سلوك المستخدم - كل ذلك يصبح مادة خام لنماذج ذات قيمة متزايدة. لكن بمجرد أن تتوسع تلك الأنظمة، غالبًا ما تختفي المساهمات الأصلية من سلسلة القيمة تمامًا.
يبدو أن OpenLedger تتApproach الذكاء الاصطناعي من الاتجاه المعاكس. بدلاً من التركيز فقط على قدرة النموذج، تركز على النسبة. الفكرة وراء "الذكاء الاصطناعي القابل للدفع" مثيرة للاهتمام لأنها تعالج مساهمات البيانات كشيء يجب أن يبقى قابلًا للتتبع، وقابلًا للقياس، ومتصلاً اقتصاديًا بخلق القيمة المستقبلية.
هذا يبدو أكثر أهمية مما يدركه الناس.
قد يصبح اقتصاد الذكاء الاصطناعي غير مستدام إذا كانت البنية التحتية تكافئ فقط مالكي النماذج بينما تصبح المساهمات مدخلات غير مرئية. قد تكون النسبة، والشفافية، وتتبع المساهمات في النهاية مهمة بقدر أهمية الحوسبة نفسها.
هذا هو المكان الذي يبرز فيه OPEN بالنسبة لي مقارنة بسرد الذكاء الاصطناعي العام. إنه أقل عن الذكاء المضارب وأكثر عن هياكل الملكية حول الذكاء.