في كل مرة يتم فيها إصدار نموذج ذكاء اصطناعي جديد، تتبع المحادثة نمطًا مألوفًا.
يقوم الناس بمقارنة المعايير.
يقومون بتحليل الأداء.
يتجادلون حول أي نموذج أكثر قوة.
تملأ وسائل التواصل الاجتماعي النقاشات حول قدرات التفكير، والتحسينات في السرعة، والميزات الجديدة.
الافتراض وراء هذه المحادثات بسيط.
أكبر تحدٍ يواجه الذكاء الاصطناعي هو جعله أكثر ذكاءً.
أنا أختلف.
الذكاء ليس أكبر تحدٍ.
الثقة هي.
وأعتقد أن الثقة قد تصبح واحدة من أكثر الموارد قيمة في اقتصاد الذكاء الاصطناعي.
للوهلة الأولى، يبدو هذا غير بديهي.
بعد كل شيء، يتقدم الذكاء الاصطناعي بوتيرة استثنائية.
يمكن للنماذج كتابة المقالات وتوليد الكود وإنشاء الصور وتحليل البيانات وحل مشكلات أكثر تعقيدًا باستمرار.
يتحسن الأداء مرة كل بضعة أشهر.
وبطبيعة الحال، يتركز معظم الاهتمام على الذكاء نفسه.
لكن التاريخ يعلّمنا درسًا مهمًا.
لا تؤدي الاختراقات التقنية تلقائيًا إلى اقتصادات ناجحة.
تُنشئ البنية التحتية اقتصادات ناجحة.
الإنترنت مثال مثالي.
ربط الإنترنت العالم.
لكن الانفجار الحقيقي في خلق القيمة حدث عندما ظهرت البنية التحتية الداعمة.
أنظمة الدفع.
محركات البحث.
الحوسبة السحابية.
الأسواق الرقمية.
أنظمة الهوية.
حوّلت هذه الطبقات الإمكانات التقنية إلى واقع اقتصادي.
يقترب الذكاء الاصطناعي من لحظة مشابهة.
تتقدم طبقة الذكاء بسرعة.
لا تزال طبقة البنية التحتية في طور التطوير.
وقد يحدد ذلك في النهاية مقدار القيمة التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخلقها.
تأمل مستقبلًا تصبح فيه وكلاء الذكاء الاصطناعي مشاركين نشطين في الاقتصادات الرقمية.
قد تصل هذه المستقبل أبكر مما يتوقع كثيرون.
يمكن لوكيل ذكاء اصطناعي إجراء أبحاث.
يمكن لجهة أخرى التفاوض على الأسعار.
يمكن لجهة أخرى تحليل المخاطر.
يمكن لجهة أخرى تنفيذ المعاملات.
يمكن لجهة أخرى التحقق من النتائج.
يمكن لآلاف الوكلاء التفاعل في الوقت نفسه عبر الشبكات.
إن السؤال ليس ما إذا كانت هذه الأنظمة يمكن أن تصبح ذكية.
السؤال هو ما إذا كانت هذه الأنظمة يمكن أن تصبح جديرة بالثقة.
تزداد أهمية الثقة كلما زاد التعقيد.
في البيئات البسيطة، يمكن للبشر التحقق يدويًا من المعلومات.
مع اتساع النظم، يصبح التحقق اليدوي مستحيلًا.
يحتاج المشاركون إلى آليات تولد الثقة.
الثقة بأن البيانات أصلية.
الثقة بأن المساهمات تُعترف بها.
الثقة بأن المعاملات شرعية.
الثقة بأن الحوافز متوافقة.
بدون ثقة، يتباطأ النشاط الاقتصادي.
مع الثقة، يتسارع النشاط الاقتصادي.
ينطبق هذا المبدأ على الاقتصادات التقليدية والاقتصادات الرقمية على حد سواء.
يصبح التحدي أكثر أهمية عند النظر في البيانات.
غالبًا ما تُوصف البيانات بأنها وقود الذكاء الاصطناعي.
وصف ذلك دقيق، لكنه غير كامل.
تُعد البيانات أيضًا من أكثر الموارد المتنازع عليها في العالم الرقمي.
تستمر الأسئلة المتعلقة بالملكية والإسناد والتعويض والاستخدام في أن تصبح أكثر أهمية.
من يملك البيانات؟
من يستفيد عندما تولد هذه البيانات قيمة؟
كيف يمكن التعرف على المساهمين؟
كيف يمكن قياس المشاركة؟
تصبح هذه الأسئلة أكثر صعوبة كلما كبرت أنظمة الذكاء الاصطناعي وتقدمت وتعقّدت.
غالبًا ما تكافح الأنظمة التقليدية لتقديم إجابات واضحة.
تصبح البيانات مجمعة.
تصبح المساهمات غير مرئية.
تصبح عملية خلق القيمة صعبة التتبع.
يفقد المشاركون القدرة على رؤية الدور الذي يؤدونه داخل النظم البيئية الأكبر.
وهذا سببٌ واحد يجعل تقنية البلوك تشين تستمر في جذب الاهتمام.
في جوهرها، يخلق البلوك تشين سجلات يمكن التحقق منها.
إنه يخلق شفافية.
يخلق مصادر مشتركة للحقائق.
تغدو هذه الخصائص قيّمة بشكل خاص عند تطبيقها على بيئات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
وهنا يدخل OpenLedger إلى المحادثة.
يعمل OpenLedger على بناء بلوك تشين للذكاء الاصطناعي يركز على إطلاق السيولة عبر البيانات والنماذج والوكالات.
ما يجعل هذا النهج مثيرًا للاهتمام هو أنه يعالج التنسيق الاقتصادي بدل الذكاء وحده.
تركز معظم مناقشات الذكاء الاصطناعي على ما يمكن للنماذج فعله.
يركز OpenLedger على كيفية انتقال القيمة عبر تلك النماذج.
هذا التمييز مهم.
لأن الذكاء دون ثقة يخلق احتكاكًا.
يخلق الذكاء دون إسناد محتوى حالة من عدم اليقين.
الذكاء دون شفافية يخلق تركيزًا.
يتطلب مستقبل اقتصاد الذكاء الاصطناعي أكثر من مجرد نماذج قوية.
سيحتاج الأمر إلى أنظمة تمكّن المشاركين من التفاعل بثقة.
فكر في تطور الإنترنت.
وفرت مواقع الويب المبكرة معلومات.
صُممت محركات البحث لجعل المعلومات قابلة للاكتشاف.
شبكات الدفع جعلت التجارة الرقمية ممكنة.
حَوّلت البنية التحتية الإمكانات إلى منفعة.
قد يتبع الذكاء الاصطناعي مسارًا مشابهًا.
قد لا تأتي الموجة التالية من الابتكار حصريًا من النماذج الأكبر.
قد يأتي ذلك من أنظمة أفضل للملكية وإسناد المحتوى والتحقق وتوزيع القيمة.
نادرًا ما تولد هذه الأنظمة عناوين رئيسية.
نادراً ما تفعل ذلك البنية التحتية.
لكن البنية التحتية غالبًا ما تستحوذ على قيمة هائلة لأن كل شيء آخر يعتمد عليها.
لا تكون الطرق مثيرة حتى تحتاج إلى النقل.
لا تكون الشبكات الكهربائية مثيرة حتى تحتاج إلى الطاقة.
لا تكون البنية التحتية الاقتصادية مثيرة حتى تحتاج إلى التجارة.
قد ينطبق المبدأ نفسه على الذكاء الاصطناعي.
مع نمو النظام البيئي، تصبح البنية التحتية أكثر أهمية.
لهذا أعتقد أن العديد من المستثمرين يركزون على مؤشرات غير صحيحة.
إنهم يقيسون الذكاء.
ينبغي أيضًا أن يقوموا بقياس الثقة.
إنهم يقيّمون القدرات.
ينبغي أيضًا أن يقوموا بتقييم التنسيق.
إنهم يراقبون النماذج.
ينبغي أيضًا أن يراقبوا الأنظمة التي تُمكّن تلك النماذج من المشاركة في اقتصادات مستدامة.
سباق الذكاء الاصطناعي ليس مجرد محاولة لصنع تقنية أكثر ذكاءً.
الأمر يتعلق بإنشاء بيئات يمكن للذكاء فيها توليد قيمة بأمان وشفافية وكفاءة.
إن هذا التحدي أصعب بكثير من زيادة أداء النموذج.
لكنها قد تكون أكثر قيمة بكثير.
قد لا يتم تحديد الفائزين في جيل الذكاء الاصطناعي القادم فقط من خلال من يبني أكثر الأنظمة ذكاءً.
قد يُحددها من يبني طبقة الثقة تحت تلك الأنظمة.
وهذا بالضبط سبب استحقاق مشاريع مثل OpenLedger اهتمامًا.
بينما يترقب معظم السوق الاتجاه الصعودي نحو الذكاء، يساعد OpenLedger في بناء الأسس تحت ذلك.
تشير الدروس التاريخية إلى أن الأسس غالبًا ما تكون أهم مما يدركه الناس في البداية.