أشعر بشكل متزايد أن تطوير الذكاء الاصطناعي يغير شيئًا مثيرًا للاهتمام.

في الماضي، كان الإنترنت الأكثر أهمية هو الحصول على المعلومات.

من يعرف أكثر، يمتلك الميزة.

لكن الآن الأمور مختلفة.

العديد من الأسئلة، يمكن للجميع تقريبًا الحصول على إجابة تبدو جيدة من الذكاء الاصطناعي.

عندما تصبح الإجابات أكثر سهولة، بدأت أفكر في سؤال آخر:

ما هو الشيء الذي سيكون نادرًا حقًا في المستقبل؟

بعد مراجعة العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي، لاحظت أنني أركز أكثر على "المصدر".

لأن نفس العبارة، نفس الاستنتاج، يمكن أن يأتي من أنظمة معرفية مختلفة تمامًا.

فمنها ما يأتي من بيانات مهنية متراكمة على مدى طويل، ومنها ما هو مجرد شذرات معلومات بعد أن تم تداولها مرارًا وتكرارًا.

يبدو الناتج متشابهًا، لكن القيمة ليست هي نفسها.

وهذا أيضًا سبب واحد من الأسباب التي جعلتني أتابع مؤخرًا @OpenLedger .

وبالمقارنة مع السعي البحت إلى قدرات نماذج أقوى، فقد جعلني ذلك أبدأ في التفكير في سؤال أعمق من الطبقة الأساسية:

في عصر الذكاء الاصطناعي، كيف تثبت المعرفة نفسها؟

إذا أصبح بإمكان الجميع الحصول على الإجابات في المستقبل، فربما لا تكون الأهمية الحقيقية هي الإجابة نفسها بعد الآن.

ومن الذي يقدمها، ومن أين جاءت، ولماذا تستحق أن يُصدَّق بها.

يعتقد الكثير من الناس أن الذكاء الاصطناعي سيجعل المعرفة تفقد قيمتها.

لكنني أصبحت أشعر أكثر فأكثر أن الذكاء الاصطناعي ربما يجعل المعرفة العامة أرخص فقط.

أما المعارف التي يمكن التحقق منها وتتبعها وإثبات أنها خلقت قيمة، فستصبح في المقابل أكثر ندرة.

أما الأشياء النادرة، ففي النهاية سيتم إعادة تسعيرها.

#openledgee $OPEN $OPEN#OpenLedger OpenL