معظم الناس يظنون أن الذكاء الاصطناعي يتعلق بالنماذج.
أعتقد أن الأمر يتعلق بالملكية.
لفترة طويلة، كانت صناعة الذكاء الاصطناعي تعمل على فرضية غريبة:
الأشخاص الذين يخلقون القيمة نادرًا ما يكونون هم الذين يلتقطونها.
كل يوم، يتم إنشاء مليارات نقاط البيانات بواسطة المستخدمين، والشركات، والباحثين، والمجتمعات. هذه البيانات تدرب النماذج، وتحسن الخوارزميات، وتدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي بالكامل.
ومع ذلك، بمجرد دخول البيانات إلى النظام، يصبح الملكية غير واضحة.
القيمة تُستخرج.
المساهمون يختفون.
و الشركات التي تتحكم في النماذج تصبح المستفيدين الرئيسيين.
هذه هي المشكلة العميقة التي يحاول OpenLedger حلّها.
للوهلة الأولى، يبدو OpenLedger وكأنه مشروع بلوكتشين آخر يدخل قطاع الذكاء الاصطناعي.
لكن الفكرة الحقيقية أكبر بكثير من ذلك.
يحاول OpenLedger إنشاء طبقة اقتصادية للذكاء الاصطناعي ذاته.
ليس للموديلات فقط.
ليس فقط للتطبيقات.
لكن بالنسبة للبيانات والمساهمين والذكاء الذي يجعل الذكاء الاصطناعي ممكنًا من الأساس.
المفهوم الأساسي هو شيء يُسمى Proof of Attribution (إثبات النَسْب).
تعمل أغلب أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل الصناديق السوداء.
أنت تزوّد بالبيانات.
يتم تدريب نموذج.
يظهر ناتج.
لكن لا أحد يستطيع بدقة تحديد أي بيانات ساهمت في هذا الناتج.
قد لا يبدو ذلك مهمًا حتى يدخل المال في المعادلة.
لأنه إذا لم يكن أحد يعرف من أين جاءت القيمة، فلن يعرف أحد من يستحق أن يُكافأ.
يغيّر OpenLedger تلك المعادلة.
بدلًا من التعامل مع البيانات كمورد قابل للاستغناء عنه، تتعامل معها كأصل قابل للقياس.
يمكن تتبّع كل مساهمة بشكل محتمل.
يمكن ربط كل تحسين في النماذج بشكل محتمل بمصدره.
ويمكن لكل مشارك، من حيث المبدأ، أن يشارك في القيمة التي ساعد في خلقها.
وهذا يغيّر الحوافز بالكامل.
فجأة، لم تعد البيانات شيئًا يُجمع فحسب.
إنها شيء يمكن امتلاكه.
مُحوَّلة إلى دخل.
ويُكافأ باستمرار.
لكن التكنولوجيا ليست سوى نصف القصة.
السؤال الأكثر إثارة هو ماذا يحدث عندما يصبح الذكاء الاصطناعي شفافًا اقتصاديًا.
اليوم، تهيمن على صناعة الذكاء الاصطناعي جهات مركزية تمتلك مجموعات بيانات ضخمة وموارد حوسبة هائلة.
هم من يتحكمون في المدخلات.
هم يتحكمون في النماذج.
وفي النهاية، هم من يتحكمون بالمخرجات.
يتحدى OpenLedger هذا النمط عبر إدخال سوق يمكن للبيانات والنماذج ووكلاء الذكاء الاصطناعي من خلاله العمل كأصول اقتصادية مستقلة.
مجموعة بيانات متخصصة.
نموذج ذكاء اصطناعي متخصص.
حتى لو كان ذلك بواسطة وكيل ذكاء اصطناعي واحد.
يمكن أن تصبح جميعها أصولًا منتجة داخل النظام البيئي.
وذلك يخلق مستقبلًا مختلفًا جدًا عمّا يتخيله معظم الناس.
بدلًا من أن تمتلك حفنة من الشركات الذكاء، يصبح الذكاء نفسه اقتصادًا تقوده الشبكات.
بالطبع، تحمل هذه الرؤية مخاطر.
تتبّع نسبة المساهمة عبر أنظمة ذكاء اصطناعي تزداد تعقيدًا ليس أمرًا سهلًا.
مع نمو النماذج، يصبح تحديد المساهمة الدقيقة لنقاط بيانات فردية أمرًا صعبًا تقنيًا.
تبقى قابلية التوسع سؤالًا مفتوحًا.
وكذلك عملية التبنّي.
لأن التكنولوجيا وحدها لا تغيّر الصناعات.
الحوافز تفعل ذلك.
وعلى OpenLedger أن يقنع المطورين والمؤسسات والمساهمين بأن النَسْب الشفاف يستحق التعقيد الإضافي.
وتلعب هنا أيضًا سيكولوجية السوق دورًا.
غالبًا ما يلاحق المستثمرون قصص الذكاء الاصطناعي لأنهم يرون نموًا انفجاريًا.
لكن مشاريع البنية التحتية نادرًا ما تخلق حماسًا بالطريقة نفسها التي تفعل بها تطبيقات المستهلكين.
المفارقة أن البنية التحتية غالبًا هي المكان الذي يُنشأ فيه أكبر قدر من القيمة على المدى الطويل.
الطرق أقل إثارة من السيارات.
كانت بروتوكولات الإنترنت أقل إثارة من مواقع الويب.
وقد تكون أنظمة النَسْب أقل إثارة من روبوتات الدردشة الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، بدون بنية تحتية، لا يمكن للنظام البيئي أن يتوسع بشكل مستدام.
لهذا السبب يهم OpenLedger.
ليس لأنه يعد بثورة جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي.
لكن لأنها تطرح سؤالًا تجاهلته الصناعة إلى حد كبير:
من يجب أن يمتلك القيمة التي ينتجها الذكاء الاصطناعي؟
إذا ظلت الإجابة متمركزة لدى شركات فقط، يستمر النظام الحالي.
إذا تضمنت الإجابة مساهمين، ومطورين، وباحثين، ومجتمعات، فستظهر نماذج اقتصادية جديدة تمامًا.
قد لا يُحدَّد مستقبل الذكاء الاصطناعي بمن يبني أكثر نموذج ذكاءً.
قد تُحدَّد المسألة بمن يبني أكثر نظام عدلًا لتوزيع القيمة.
وهذا هو الرهان الذي يراهن عليه OpenLedger.
ليس على مستوى الذكاء الاصطناعي ذاته.
بل على ملكية الذكاء.
لأن التكنولوجيا في النهاية تخلق قيمة.
لكن الملكية تحدد من يحتفظ بها.
