مؤخراً، أستمر في التفكير في مشكلة هادئة. ليست حول جعل الذكاء الاصطناعي أذكى أو أسرع. شيء أصغر. شيء يبدو عاديًا تقريبًا حتى تنظر عن كثب.
كلنا ننسى الأشياء. يحدث هذا كل يوم. اسم ينزلق بعيدًا. تفاصيل ت blur. عادةً ما يكون الأمر جيدًا. الحياة تمضي قدمًا.
لكن عندما ينسى جهاز شيئًا داخل اقتصاد، قد تكون التكلفة غريبة ومخفية. وهذا النوع من النسيان هو ما يبقى في ذهني.
معظم عالم الذكاء الاصطناعي يتعقب إجابات أفضل. تفكير أعمق. ردود أسرع. أفهم لماذا. لكنني أجد نفسي أبحث عن ما بعد الإجابة. نحو اللحظة التالية.
من أين جاءت قطع تلك الإجابة؟ من الذي لمسها؟ وإذا حدث خطأ لاحقًا، هل يمكن لأي شخص أن يعود عبر الخطوات ليرى ما الذي جرى؟
تبدو هذه الأسئلة مملة. حتى يظهر المال الحقيقي أو الخطر الحقيقي.
سمعت مرة عن شركة مالية تختبر الذكاء الاصطناعي لمهام معيّنة. أدّى الذكاء الاصطناعي أداءً جيدًا. لكن التوتر الحقيقي جاء لاحقًا. لم يكن الفريق يسأل إن كان الذكاء الاصطناعي ذكيًا. كانوا يسألون إن كان بإمكانهم شرح سلسلة خيارات كاملة أمام مُنظّم. هذا نوع مختلف من القلق. لا علاقة له بالذكاء بقدر ما له علاقة بالقدرة على تتبّع خطواتك.
يمكن للاقتصاد أن يصمد بشكل جيد مع تفكير غير كامل. لكن ما لا يستطيع تحمله طويلًا هو المسؤولية غير المرئية.
هذه هي العدسة التي جعلت OpenLedger يبدأ يبدو لي مثيرًا للاهتمام.
الكثير من المشاريع تبني ذكاءً اصطناعيًا أكثر ذكاءً. يبدو أن OpenLedger تبني شيئًا آخر. شيئًا تحت السطح. يطرح سؤالًا بسيطًا لكنه غريب: ماذا لو لم تكن الموارد النادرة فعلًا هي الذكاء، بل المعرفة التي يمكنك تتبعها؟
لم آخذ الأمر بجدية في البداية. بدا كفكرة أخرى عن ملكية البيانات. لكن كلما جلست معها أكثر، شعرت أكثر أن هذا الشرح صغير جدًا.
تخيّل مجموعة من أنظمة ذكاء اصطناعي مختلفة تعمل معًا على مهمة واحدة. واحد يجلب البحث. آخر يجلب معلومات السوق. آخر يجلب السجلات القديمة. غيرهم يقومون بتصفية وترتيب النتائج. في النهاية ترى إجابة واحدة نظيفة. الجميع يرى النتيجة. تقريبًا لا أحد يرى المسار الذي بنّاها.
وربما يكون هذا المسار غير المرئي أكثر أهمية من الإجابة نفسها.
في الأعمال الاعتيادية، نحتفظ بالسجلات. سلاسل الإمداد تتتبع من أين جاءت الأشياء. المالية تتتبع من يملك ماذا. الطب يتتبع ما الذي تم وما السبب. لا يثق أحد بالذاكرة وحدها.
لكن في كثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي اليوم، يبدو تتبع مصدر المعرفة أمرًا اختياريًا. كإضافة لطيفة.
هذا يقلقني. نحن نبني أنظمة تُشكّل خيارات اقتصادية بينما نتعامل مع القصة وراء المعلومات كأنها تفصيل جانبي.
قد يكون ذلك مقبولًا طالما كان الذكاء الاصطناعي مجرد مساعد. لكن إذا بدأ الذكاء الاصطناعي بالتصرف كفاعل حقيقي في الاقتصاد، فلن تعود النُسْيان مجرد مشكلة تقنية صغيرة. بل يصبح نوعًا بطيئًا من المخاطر يمكن أن ينتشر.
هنا تصبح فكرة OpenLedger أكثر من مجرد نظام مكافآت.
عندما تبقى مساهمات البيانات قابلة للتتبع، لا تغوص المعرفة فقط داخل نموذج وتختفي. يمكن للأشخاص الذين يضيفون قيمة أن يظلوا مرتبطين بشكل غير وثيق بما يحدث لاحقًا. والأهم من ذلك: تبقى سلسلة الخيارات مفتوحة. يمكنك الرجوع للخلف. يمكنك التحقق.
يُقدّم معظم الناس هذه المسألة كسؤال دفع. أنت تعطي بيانات. وتستلم شيئًا في المقابل. هذا جزء منها. لكنني أظن أن الجزء الأكبر قد يكون شيئًا أكثر هدوءًا: ذاكرة اقتصادية.
عندما يفقد النظام تتبّع مصدر معرفته، فإنه يفقد تدريجيًا القدرة على التمييز بين الجيد والسيئ. يتوارى المساهمون الأقوياء إلى الخلفية. يبدأ الضجيج في الظهور وكأنه إشارة. تميل الحوافز. لا يحدث شيء بشكل صاخب. ثم في يوم ما يلاحظ الجميع أن الجودة قد تراجعت ولا يستطيع أحد أن يتذكر بالضبط متى بدأ ذلك.
لقد رأيت هذا الانجراف من قبل. ليس في الذكاء الاصطناعي فقط، بل في أماكن أخرى أيضًا. أسواق أصبحت سريعة جدًا لدرجة أنها نسيت أن تبقى واضحة. منصات صار بإمكانها انتزاع الانتباه بشكل ممتاز لدرجة أنها نسيت أن تبقى موثوقة. الأنظمة لا تتعطل عادةً في لحظة واحدة عالية الصوت. بل تميل. ببطء. ثم يصبح الانحناء هو الوضع الطبيعي الجديد.
قد تكون بنية الذكاء الاصطناعي التحتية تميل الآن إلى اليمين.
هذا لا يعني أن OpenLedger يمتلك مسارًا سلسًا. تذكّر كل شيء له وزنه الخاص. تكاليف التخزين. تكاليف التحقق. التباطؤ كي تبقى الأمور مرتبة. ومشاكل الخصوصية أيضًا. الشيء نفسه الذي يخلق المساءلة يمكنه أيضًا أن يخلق تعثرًا. ومعظم من يبنون يحبون البساطة. ومعظم الأعمال تحب المرونة. الجميع يقولون إنهم يريدون الشفافية حتى تصبح غير مريحة. بعدها تصبح المساعدة هادئة.
هنا تلتقي الكثير من الوعود الكبيرة بالأرض. المساءلة تبدو رائعة إلى أن تطلب منك شيئًا.
لذلك لا أرى OpenLedger كفائزٍ مؤكد. أراه مقامرة موجّهة في اتجاه يبدو متروكًا إلى حد غريب.
المجال يركض ليجعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً. يبدو أن OpenLedger يهتم أكثر بجعل الذكاء الاصطناعي قابلًا للمساءلة من الناحية الاقتصادية. هذه الأهداف ليست هي نفسها.
تزداد القدرة الحاسوبية أرخص باستمرار. تتحسن النماذج. تنخفض التكاليف. لكن السجلات الموثوقة لديها عادة غريبة: تصبح أكثر قيمة تمامًا في الوقت الذي يتعقّد فيه كل شيء آخر.
في الوقت الحالي، قد يبدو نسيان الذكاء الاصطناعي مجرد تفصيلة منتج صغيرة. شيئًا يرقعه المهندسون لاحقًا.
أو ربما تكون نوعًا من المخاطر النائمة لا يلاحظها أحد إلا عندما تميل الأسواق بأكملها بقوة نحو الحاجة إلى تذكّر من فعل ماذا ومتى ولماذا.
هذه هي الفكرة التي أعود إليها باستمرار. ليس لأنها عالية الصوت. بل لأن التاريخ يُظهر أن تدوين السجلات الممل يتحول إلى أمر ضروري تمامًا في اللحظة التي يدرك فيها الجميع أنه لا يستطيع أن يتحرك خطوة أخرى دون ذلك.
