شيء واحد أدركته بعد قضاء سنوات في مشاهدة كل من الذكاء الاصطناعي والكرYPTO يتطور هو أن أكبر تحدٍ لم يكن أبداً مجرد بناء نماذج أذكى.
معظم الناس يركزون على أداء النموذج، أو القوة الحاسوبية، أو أحدث الاختراقات في الذكاء الاصطناعي. ولكن عندما تنظر تحت السطح، كانت عنق الزجاجة الحقيقي دائماً هو البيانات - ليس فقط كم منها موجود، ولكن كيف يتم إنشاؤها، وملكيتها، وفي النهاية تحويلها إلى قيمة.
هذه إحدى الأسباب التي تجعل OpenLedger تبرز لي.
بينما تتنافس الكثير من الصناعة على مستوى التطبيق أو النموذج، يبدو أن OpenLedger تتناول سؤالاً أكثر أساسية: ما الذي يحفز الناس على المساهمة ببيانات قيمة في المقام الأول؟
يبدو الأمر بسيطاً، لكنه واحد من أكثر المشاكل التي يتم تجاهلها في اقتصاد الذكاء الاصطناعي.
لسنوات، قام المستخدمون بإنشاء كميات هائلة من البيانات بينما ظلوا غير متصلين بالقيمة التي تخلقها تلك البيانات. مع تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي لتصبح أكثر تعقيداً وتجريدًا، زادت تلك الفجوة فقط.
ما أجده مثيرًا هو أن OpenLedger لا تبدو مركزة فقط على تحسين أداء النموذج. بدلاً من ذلك، يبدو أنها تستكشف كيف يمكن إعادة تصميم هياكل الحوافز بحيث يصبح المساهمون مشاركين نشطين في عملية خلق القيمة بدلاً من كونهم مصادر معلومات سلبية.
كلما راقبت هذا المجال، زادت قناعتي بأن المنافسة الكبرى التالية في الذكاء الاصطناعي لن يتم تحديدها فقط من خلال التفوق الفني.
قد يتعلق الأمر بمن يمكنه بناء أنظمة بيئية تجذب وتحافظ على المشاركة البشرية باستمرار.
هذه اتجاه يستحق الانتباه بينما يستمر السوق في النضوج.
#OpenLedger $OPEN @OpenLedger
معظم الناس يركزون على أداء النموذج، أو القوة الحاسوبية، أو أحدث الاختراقات في الذكاء الاصطناعي. ولكن عندما تنظر تحت السطح، كانت عنق الزجاجة الحقيقي دائماً هو البيانات - ليس فقط كم منها موجود، ولكن كيف يتم إنشاؤها، وملكيتها، وفي النهاية تحويلها إلى قيمة.
هذه إحدى الأسباب التي تجعل OpenLedger تبرز لي.
بينما تتنافس الكثير من الصناعة على مستوى التطبيق أو النموذج، يبدو أن OpenLedger تتناول سؤالاً أكثر أساسية: ما الذي يحفز الناس على المساهمة ببيانات قيمة في المقام الأول؟
يبدو الأمر بسيطاً، لكنه واحد من أكثر المشاكل التي يتم تجاهلها في اقتصاد الذكاء الاصطناعي.
لسنوات، قام المستخدمون بإنشاء كميات هائلة من البيانات بينما ظلوا غير متصلين بالقيمة التي تخلقها تلك البيانات. مع تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي لتصبح أكثر تعقيداً وتجريدًا، زادت تلك الفجوة فقط.
ما أجده مثيرًا هو أن OpenLedger لا تبدو مركزة فقط على تحسين أداء النموذج. بدلاً من ذلك، يبدو أنها تستكشف كيف يمكن إعادة تصميم هياكل الحوافز بحيث يصبح المساهمون مشاركين نشطين في عملية خلق القيمة بدلاً من كونهم مصادر معلومات سلبية.
كلما راقبت هذا المجال، زادت قناعتي بأن المنافسة الكبرى التالية في الذكاء الاصطناعي لن يتم تحديدها فقط من خلال التفوق الفني.
قد يتعلق الأمر بمن يمكنه بناء أنظمة بيئية تجذب وتحافظ على المشاركة البشرية باستمرار.
هذه اتجاه يستحق الانتباه بينما يستمر السوق في النضوج.
#OpenLedger $OPEN @OpenLedger
