تعبت من كيف كل شيء يبدو مألوف.
كل دورة تجي وكأنها عصر جديد، لكن بعد فترة تبدأ الوعود تبدو كأنها مكررة. كلمات جديدة، رموز جديدة، لوحات تحكم جديدة، نفس الجوع تحت السطح. الجميع يقول إنه هذه المرة البنية التحتية مختلفة، هذه المرة الحوافز أفضل، هذه المرة السوق أخيرًا يفهم الطبقة الأعمق. ربما. لكني سمعت ما يكفي من نسخ تلك الجملة لأتوقف عن الوثوق بها عند أول تواصل.
ربما لهذا السبب OpenLedger جتني في مزاج غريب.
ليس حماسًا بالضبط. أقرب إلى شك ممزوج بالفضول. ذلك النوع الذي يظهر في وقت متأخر من الليل عندما تكون تقرأ عن بروتوكول ثم تدرك تدريجيًا أن العنوان ليس الشيء الذي يهم.
النسخة السهلة تقول إن OpenLedger يتناول الذكاء الاصطناعي والبيانات والإسناد و$OPEN. لكن ذلك يبدو أنيقًا جدًا. قابلًا للتداول جدًا. مريحًا جدًا.
ما أثار اهتمامي كان ذلك التفكير الأكثر قبحًا الكامن تحته.
كل رد من الذكاء الاصطناعي يبدو وكأنه بلا مجهود. تكتب شيئًا، تظهر إجابة، ويبدو أن العملية كلها شبه بلا وزن. لكن لا شيء فيها بلا وزن. في مكان ما تحت السطح، توجد بيانات وتدريب وتحقق وبنية تحتية ومساهمون وتكاليف وأخطاء وتصحيحات وأشخاص يحاولون الحصول على أجر مقابل عمل تخفيه الواجهة النهائية بالكامل.
تلك الطبقة الخفية هي حيث تصبح الأمور عادةً أكثر إثارة للاهتمام.
لأن المال عندما يدخل، لا يبقى العمل غير المرئي غير مرئي إلى الأبد. يسأل أحدهم: من الذي ساهم؟ يسأل أحدهم: لمن تعود قيمة ما؟ يسأل أحدهم: من يستحق المكافأة؟ ثم يقوم شخص ببناء نظام لتتبع ذلك. وبعدها يتعلم شخص آخر كيف يتلاعب بهذا النظام.
هذه هي الجزء الذي أعود إليه باستمرار مع OpenLedger.
ربما لا يحاول جعل الذكاء الاصطناعي يبدو أذكى. ربما يحاول تزويد الذكاء الاصطناعي بطبقة محاسبة. ذاكرة لمن ساعد في خلق القيمة وراء المخرج. وإذا نجح ذلك ولو جزئيًا، عندها ستبدأ كل إجابة من الذكاء الاصطناعي تبدو مختلفة. ليست كإجابة نظيفة تطفو على شاشة، بل كقمة مرئية لآلة اقتصادية صغيرة تعمل في الأسفل.
أعجبني فكرة ذلك.
وأنا أيضًا لا أثق فيه.
لأن الأسواق لا تتعامل بلطف مع أنظمة الحوافز. إنها تخرّشها، وتزرعها، وتختبرها تحت الضغط، ثم تُغير مسارها. إذا كانت المكافآت موجودة، سيقوم الناس بتحسين أدائهم حولها. إذا كانت السمعة مهمة، سيتم تصنيع السمعة. وإذا أصبحت المساهمة قابلة للقياس، سيتعلم الناس كيف يبدون مفيدين قبل أن يصبحوا مفيدين فعليًا.
هذا لا يجعل الفكرة خاطئة. فقط يجعلها أصعب.
وربما تكون هذه هي التساؤل الحقيقي مع OpenLedger. ليس ما إذا كانت السردية تبدو ذكية. تبدو كذلك. وليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى أفضل توثيق للمصدر واقتصاديات للمساهمين. ربما يحتاج ذلك. السؤال الحقيقي هو ما إذا كان النظام يستطيع النجاة من السلوك الذي يستدعيه.
هل يمكنه التعامل مع الضوضاء؟
هل يمكنه التعامل مع التوسع؟
هل يمكنه التعامل مع النزاعات؟
هل يمكنه التمييز بين المساهمة الحقيقية والنشاط الذي تم تغليفه بشكل جيد؟
هل يمكن أن يستمر في العمل عندما يتوقف السوق عن التحلّي بالصبر؟
هذه هي الأسئلة التي تهمني أكثر الآن. لم يكن الأمر دائمًا كذلك. في بدايات عالم الكريبتو، ربما كنت سأبحث عن الأطروحة النظيفة، والسوق الكبير، والآلية الأنيقة. الآن أبحث عن نقاط الضغط. أين يتباطأ النظام؟ أين يتسرب؟ من يستفيد عندما لا يراقب أحد؟ ماذا يحدث عندما تصبح المكافآت كبيرة بما يكفي لجذب النوع الخطأ من الذكاء؟
قد يكون OpenLedger يشير إلى شيء حقيقي. يجري تحويل الذكاء الاصطناعي تدريجيًا إلى طبقةٍ سطحية للعمل والبحث والإبداع والأتمتة، وربما حتى اتخاذ القرار. وإذا استمر ذلك، فلن يستطيع اقتصاد ما تحت الذكاء الاصطناعي أن يظل غامضًا إلى ما لا نهاية. للبيانات مصدر. للنماذج مساهمون. المخرجات لها تبعيات. ولا تظهر القيمة من العدم فقط لأن الواجهة تجعل الأمر يبدو كذلك.
ربما إن $OPEN هو رهان على أن هذا الاقتصاد الخفي سيصبح مرئيًا.
أو ربما يتحول إلى فكرة جميلة أخرى تكتشف أن السلوك البشري أكثر فوضوية مما افترضه التصميم.
لا أستطيع الادعاء أنني أعرف بعد.
كل ما أعرفه هو أن قصة الذكاء الاصطناعي المرئية تبدو ناقصة. الجميع يحدق في الإجابة، لكن السؤال الأهم قد يكون: ماذا تُدين الإجابة؟ من يتم احتسابه. من يحصل على أجره. من يتم محوه. ومن يبني بهدوء القضبان بينما يطارد السوق اللمعان على السطح.
هذا هو المكان الذي يصبح فيه OpenLedger مثيرًا للاهتمام بالنسبة لي.
ليس كوعـدٍ نظيف.
بل أشبه بسؤال يقبع تحت كل ردّ من ردود أي ذكاء اصطناعي.
إذا أصبح الذكاء نشاطًا اقتصاديًا، فمن الذي يحافظ على الدفاتر؟
وعندما يبدأ رأس المال الحقيقي والتقلب والصبر المنعدم وغرائز البقاء بالتحرك عبر هذه الدفاتر، سنعرف ما إذا كان النظام بُنية تحتية أم مجرد قصة أخرى أراد السوق أن يصدقها لبعض الوقت.
@OpenLedger #OpenLedger #OpenLedger # $OPEN
