#OpenLedger $OPEN
أذكر أنني استخدمت أداة ذكاء اصطناعي للبحث وأعطتني إجابة خاطئة تمامًا. بثقة كبيرة، دون أي تردد.
ما أزعجني حقًا لم يكن الخطأ نفسه. الأسواق تتقبل الأخطاء. ما لا تحبه هو عندما يكون شيء أو شخص غير موثوق ويستمر في ارتكاب الأخطاء. لا توجد عواقب لذلك.
هذه هي المشكلة التي تحاول @OpenLedger حلها.
إذا بدأت شبكات الذكاء الاصطناعي تكون مفيدة في مجالات مثل العمل، القرارات الطبية والتحليل المالي، فإن الأخطاء التي تحدث بواسطة الذكاء الاصطناعي، والمعروفة أيضًا بالهلوسات، تتوقف عن كونها مجرد عيب وتبدأ في الظهور كمشكلة سمعة. يجب على شخص ما أن يتحمل المسؤولية عن ذلك. الآن، لا أحد يفعل. نموذج الذكاء الاصطناعي يعطي الإجابة. المستخدم يتحمل الخسارة. الشخص الذي قدم البيانات المستخدمة لتدريب النموذج لا يعرف حتى.
نظام OpenLedger لتتبع والتحقق من المعلومات يغير ذلك. يقوم المدققون بوضع قيمتهم في خطر لضمان أن الناتج صحيح. يبقى المساهمون متصلين بما يحدث. تتراكم الأخطاء كنوع من الديون لسمعتهم. وليس إحباطًا للمستخدم.
هذه طريقة لتحفيز الناس أكثر مما يتم استخدامه حاليًا على نطاق واسع.
كل شيء يعود إلى الاحتفاظ. لن يستمر المطورون في دفع ثمن نظام يتتبع ويحقق في المعلومات ما لم يغير فعلاً ما يفعلونه. الطلب على $OPEN من الأشخاص الذين يستخدمون الخدمة بانتظام هو إشارة أقوى من الطلب من الأشخاص الذين يتحدثون عنها فقط.
القيمة الإجمالية لجميع رموز $ يمكن أن تبدو مثيرة للإعجاب بينما تبقى الاستخدامات الفعلية منخفضة.
الرموز التي تدعم البنية التحتية تبقى حية عندما يحتاج الناس إلى استخدامها لأنها تحل مشكلة. وليس فقط عندما يبدو الفكرة ذكية.
هذا ما أركز عليه.
@OpenLedger
أذكر أنني استخدمت أداة ذكاء اصطناعي للبحث وأعطتني إجابة خاطئة تمامًا. بثقة كبيرة، دون أي تردد.
ما أزعجني حقًا لم يكن الخطأ نفسه. الأسواق تتقبل الأخطاء. ما لا تحبه هو عندما يكون شيء أو شخص غير موثوق ويستمر في ارتكاب الأخطاء. لا توجد عواقب لذلك.
هذه هي المشكلة التي تحاول @OpenLedger حلها.
إذا بدأت شبكات الذكاء الاصطناعي تكون مفيدة في مجالات مثل العمل، القرارات الطبية والتحليل المالي، فإن الأخطاء التي تحدث بواسطة الذكاء الاصطناعي، والمعروفة أيضًا بالهلوسات، تتوقف عن كونها مجرد عيب وتبدأ في الظهور كمشكلة سمعة. يجب على شخص ما أن يتحمل المسؤولية عن ذلك. الآن، لا أحد يفعل. نموذج الذكاء الاصطناعي يعطي الإجابة. المستخدم يتحمل الخسارة. الشخص الذي قدم البيانات المستخدمة لتدريب النموذج لا يعرف حتى.
نظام OpenLedger لتتبع والتحقق من المعلومات يغير ذلك. يقوم المدققون بوضع قيمتهم في خطر لضمان أن الناتج صحيح. يبقى المساهمون متصلين بما يحدث. تتراكم الأخطاء كنوع من الديون لسمعتهم. وليس إحباطًا للمستخدم.
هذه طريقة لتحفيز الناس أكثر مما يتم استخدامه حاليًا على نطاق واسع.
كل شيء يعود إلى الاحتفاظ. لن يستمر المطورون في دفع ثمن نظام يتتبع ويحقق في المعلومات ما لم يغير فعلاً ما يفعلونه. الطلب على $OPEN من الأشخاص الذين يستخدمون الخدمة بانتظام هو إشارة أقوى من الطلب من الأشخاص الذين يتحدثون عنها فقط.
القيمة الإجمالية لجميع رموز $ يمكن أن تبدو مثيرة للإعجاب بينما تبقى الاستخدامات الفعلية منخفضة.
الرموز التي تدعم البنية التحتية تبقى حية عندما يحتاج الناس إلى استخدامها لأنها تحل مشكلة. وليس فقط عندما يبدو الفكرة ذكية.
هذا ما أركز عليه.
@OpenLedger