الجزء من الذكاء الاصطناعي الذي لا يتحدث عنه أحد بما فيه الكفاية هو من أين تأتي القيمة فعلاً.

الجميع يحتفل بالنموذج. لكن بالكاد يتتبع أحد مجموعة البيانات، المساهم، أو سلسلة القرارات التي شكلت الناتج.

لهذا السبب لفت انتباهي OpenLedger.

بدلاً من التعامل مع البيانات كموارد غير مرئية، تقوم OpenLedger ببناء بنية تحتية حيث يمكن تتبع مجموعات البيانات، النماذج، وعوامل الذكاء الاصطناعي، ونسبتها، ومكافأتها على السلسلة. إذا كان نظام الذكاء الاصطناعي يخلق قيمة، فلا ينبغي أن تختفي الأشخاص والموارد وراءه في الخلفية.

على مدار الأشهر القليلة الماضية، تحرك المشروع بعيداً عن مرحلة الفكرة. الشبكة الرئيسية OPEN الآن حية، وأنظمة النسبة تُدفع للأمام، والتركيز الأخير على مساعدة عوامل الذكاء الاصطناعي في التفاعل مع السيولة وتنفيذ الإجراءات عبر الأسواق اللامركزية. التعاون حول معايير ترخيص الذكاء الاصطناعي مثير أيضاً لأنه يتناول سؤالاً تواصل الصناعة تجنبه: من يحصل على الدفع عندما يتعلم الذكاء الاصطناعي من عمل شخص آخر؟

معظم المحادثات حول الذكاء الاصطناعي لا تزال تتعلق بالنواتج.

OpenLedger تقضي مزيد من الوقت على الملكية، والأصل، والحوافز.

هذا يبدو كأنه مشكلة أصعب بكثير لحلها — ومن المحتمل أن تكون أكثر أهمية.

#OpenLedger #OPEN #AI #Crypto #Web3AI

@OpenLedger $OPENAI