#OpenLedger $OPEN
أتذكر الوقت الذي أعطاني فيه أداة ذكاء اصطناعي إجابة خاطئة تمامًا، وقد فعلت ذلك بثقة ودون تردد.
ما أزعجني لم يكن الخطأ نفسه.
الأسواق يمكن أن تتحمل الأخطاء لأنها تحدث.
ما تهتم به الأسواق هو عندما تستمر نفس الأخطاء في الحدوث ولا يُحاسب أحد عليها.
الآن، عندما يرتكب نظام ذكاء اصطناعي خطأ مكلفًا في سير عمل قانوني أو تقييم طبي أو قرار مالي، يتحرك نظام الذكاء الاصطناعي ببساطة.
كما أن الشخص الذي قدم البيانات يتحرك أيضًا.
الشخص الوحيد الذي يعاني من العواقب هو الشخص الذي وثق في مخرجات أنظمة الذكاء.
هذه هي المشكلة التي تحاول OpenLedger حلها.
عندما يكون لدى الأشخاص الذين يتحققون من العمل والأشخاص الذين يقدمون البيانات ما يخسرونه إذا لم تكن المخرجات جيدة، تبدأ أخطاء أنظمة الذكاء في أن تكون ذات أهمية.
لم تعد عيوبًا في المنتج، بل تؤثر على سمعة الأشخاص المعنيين.
الشخص الذي يقدم بيانات ويحصل على نتائج جيدة يُكافأ، لكن الشخص الذي يقدم بيانات سيئة ويحصل على نتائج سيئة لا يُكافأ.
هذه طريقة مختلفة عن ما يتم حاليًا.
الحقيقة هي، ما يهم حقًا هو ما إذا كان الناس يستمرون في استخدام النظام.
المطورون سيستمرون في دفع ثمن النظام فقط إذا كان يساعدهم بالفعل ويجعل عملهم أسهل.
إذا كان الناس يستخدمون OpenLedger بانتظام، فإن الطلب عليه سيكون حقيقيًا وليس مبنيًا على ما يقوله الناس عنه.
من السهل على الناس التحدث عن شيء ما. من الأصعب استخدامه فعليًا.
الإشارة الوحيدة التي تهم حقًا هي ما إذا كان الناس يستخدمون OpenLedger ويجدونه مفيدًا.
OpenLedger هو المفتاح والطلب، لـ $OPEN هو ما سيظهر ما إذا كان يعمل.
@OpenLedger
أتذكر الوقت الذي أعطاني فيه أداة ذكاء اصطناعي إجابة خاطئة تمامًا، وقد فعلت ذلك بثقة ودون تردد.
ما أزعجني لم يكن الخطأ نفسه.
الأسواق يمكن أن تتحمل الأخطاء لأنها تحدث.
ما تهتم به الأسواق هو عندما تستمر نفس الأخطاء في الحدوث ولا يُحاسب أحد عليها.
الآن، عندما يرتكب نظام ذكاء اصطناعي خطأ مكلفًا في سير عمل قانوني أو تقييم طبي أو قرار مالي، يتحرك نظام الذكاء الاصطناعي ببساطة.
كما أن الشخص الذي قدم البيانات يتحرك أيضًا.
الشخص الوحيد الذي يعاني من العواقب هو الشخص الذي وثق في مخرجات أنظمة الذكاء.
هذه هي المشكلة التي تحاول OpenLedger حلها.
عندما يكون لدى الأشخاص الذين يتحققون من العمل والأشخاص الذين يقدمون البيانات ما يخسرونه إذا لم تكن المخرجات جيدة، تبدأ أخطاء أنظمة الذكاء في أن تكون ذات أهمية.
لم تعد عيوبًا في المنتج، بل تؤثر على سمعة الأشخاص المعنيين.
الشخص الذي يقدم بيانات ويحصل على نتائج جيدة يُكافأ، لكن الشخص الذي يقدم بيانات سيئة ويحصل على نتائج سيئة لا يُكافأ.
هذه طريقة مختلفة عن ما يتم حاليًا.
الحقيقة هي، ما يهم حقًا هو ما إذا كان الناس يستمرون في استخدام النظام.
المطورون سيستمرون في دفع ثمن النظام فقط إذا كان يساعدهم بالفعل ويجعل عملهم أسهل.
إذا كان الناس يستخدمون OpenLedger بانتظام، فإن الطلب عليه سيكون حقيقيًا وليس مبنيًا على ما يقوله الناس عنه.
من السهل على الناس التحدث عن شيء ما. من الأصعب استخدامه فعليًا.
الإشارة الوحيدة التي تهم حقًا هي ما إذا كان الناس يستخدمون OpenLedger ويجدونه مفيدًا.
OpenLedger هو المفتاح والطلب، لـ $OPEN هو ما سيظهر ما إذا كان يعمل.
@OpenLedger