معظم الناس يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي يتعلق فقط بالنماذج الأكبر وقوة الحوسبة.
لكن بعد قراءة عن @OpenLedger ، أعتقد أن المعركة الحقيقية قد تكون حول شيء آخر: ملكية البيانات.
في الوقت الحالي، تقوم شركات الذكاء الاصطناعي بتدريب النماذج باستخدام كميات هائلة من البيانات، ومع ذلك، فإن الأشخاص الذين يساهمون في تلك البيانات عادةً لا يحصلون على أي شيء في المقابل. هذا يخلق نظامًا حيث تبقى القيمة مركّزة بينما يبقى المساهمون غير مرئيين.
@OpenLedger يحاول تغيير ذلك من خلال فكرة "إثبات النسبة".
بدلاً من التعامل مع البيانات كمورد مجاني، يريد المشروع أن تكون مساهمات الذكاء الاصطناعي قابلة للتتبع ومكافأة.
ما يجعل هذا مثيرًا للاهتمام بالنسبة لي هو أن OpenLedger لا تحاول أن تصبح "روبوت محادثة آخر".
إنها تبني بنية تحتية لمستقبل يمكن فيه تدقيق مخرجات الذكاء الاصطناعي والتحقق منها، والاتصال مرة أخرى بالأشخاص ومجموعات البيانات التي ساعدت في إنشائها.
يعتقد المشروع أيضًا أن نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة قد تصبح أكثر أهمية من نموذج عملاق واحد يتحكم في كل شيء. يبدو أن هذا واقعي لأن الصناعات المختلفة تحتاج إلى أنواع مختلفة من الذكاء والبيانات.
إذا أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من الحياة اليومية، فإن الشفافية ستصبح مهمة.
سيسأل الناس:
من أين جاءت هذه الإجابة؟
أي بيانات دربت هذا النموذج؟
من يجب أن يُكافأ على ذلك؟
هذه هي المشكلة التي تركز عليها OpenLedger في حلها.
في رأيي، قد لا تكون أكبر فرصة في الذكاء الاصطناعي هي النموذج نفسه، ولكن البنية التحتية التي تدعم الملكية والنسبة والمكافآت العادلة.
#OpenLedger $OPEN @OpenLedger
لكن بعد قراءة عن @OpenLedger ، أعتقد أن المعركة الحقيقية قد تكون حول شيء آخر: ملكية البيانات.
في الوقت الحالي، تقوم شركات الذكاء الاصطناعي بتدريب النماذج باستخدام كميات هائلة من البيانات، ومع ذلك، فإن الأشخاص الذين يساهمون في تلك البيانات عادةً لا يحصلون على أي شيء في المقابل. هذا يخلق نظامًا حيث تبقى القيمة مركّزة بينما يبقى المساهمون غير مرئيين.
@OpenLedger يحاول تغيير ذلك من خلال فكرة "إثبات النسبة".
بدلاً من التعامل مع البيانات كمورد مجاني، يريد المشروع أن تكون مساهمات الذكاء الاصطناعي قابلة للتتبع ومكافأة.
ما يجعل هذا مثيرًا للاهتمام بالنسبة لي هو أن OpenLedger لا تحاول أن تصبح "روبوت محادثة آخر".
إنها تبني بنية تحتية لمستقبل يمكن فيه تدقيق مخرجات الذكاء الاصطناعي والتحقق منها، والاتصال مرة أخرى بالأشخاص ومجموعات البيانات التي ساعدت في إنشائها.
يعتقد المشروع أيضًا أن نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة قد تصبح أكثر أهمية من نموذج عملاق واحد يتحكم في كل شيء. يبدو أن هذا واقعي لأن الصناعات المختلفة تحتاج إلى أنواع مختلفة من الذكاء والبيانات.
إذا أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من الحياة اليومية، فإن الشفافية ستصبح مهمة.
سيسأل الناس:
من أين جاءت هذه الإجابة؟
أي بيانات دربت هذا النموذج؟
من يجب أن يُكافأ على ذلك؟
هذه هي المشكلة التي تركز عليها OpenLedger في حلها.
في رأيي، قد لا تكون أكبر فرصة في الذكاء الاصطناعي هي النموذج نفسه، ولكن البنية التحتية التي تدعم الملكية والنسبة والمكافآت العادلة.
#OpenLedger $OPEN @OpenLedger