يفكر معظم الناس أن سباق الذكاء الاصطناعي يتعلق بمن يمكنه بناء النموذج الأكثر ذكاءً.
بدأت أعتقد أن هذه هي نصف القصة فقط.
كلما تابعت الذكاء الاصطناعي، زادت قناعتي أننا نشاهد منافستين مختلفتين تحدثان في نفس الوقت. واحدة واضحة: نماذج أكبر، مزيد من الحوسبة، أداء أفضل. الجميع يتحدث عن هذا الجزء.
المنافسة الأخرى أكثر هدوءًا.
تتعلق بالحوافز.
كل نظام ذكاء اصطناعي يعتمد على الناس في مكان ما في العملية. يولد الناس البيانات، ويقدمون الخبرة، ويخلقون المحتوى، ويضعون العلامات على المعلومات، ويختبرون المنتجات، ويساعدون في تحسين النتائج. بدون تلك الطبقة، حتى النموذج الأكثر تقدمًا ليس لديه شيء مفيد ليتعلم منه.
ومع ذلك، بمجرد نشر النموذج، يختفي معظم هؤلاء المساهمين من الصورة.
لهذا السبب وجدت OpenLedger مثيرة للاهتمام.
في البداية، افترضت أنها مشروع آخر يركز بشكل رئيسي على بنية الذكاء الاصطناعي. بعد قضاء المزيد من الوقت في البحث عنها، ما برز لم يكن التكنولوجيا نفسها. بل كانت المحاولة لربط المساهمين، والبنائين، والمستخدمين داخل نفس النظام الاقتصادي.
تبدو الفكرة بسيطة على السطح.
إذا كانت البيانات تساعد في خلق القيمة، هل ينبغي أن يشارك الأشخاص الذين يساهمون في تلك البيانات في الفوائد؟
يبدو أن هذا معقول، لكن في الواقع هو مشكلة صعبة. قياس المساهمة أمر صعب. مكافأة الناس بشكل عادل أصعب حتى. وخلق حوافز لا يتم استغلالها أصعب بعد.
لهذا السبب أعتقد أن التحدي الحقيقي ليس في بناء السوق.
إنه في جعل السوق يعمل.
يمكن للكثير من المشاريع إطلاق منصة. ولكن القليل منها يمكن أن يخلق نظامًا بيئيًا حيث تؤدي المساهمات الأفضل باستمرار إلى نتائج أفضل للجميع المعنيين.
ربما تنجح OpenLedger. ربما لا.
لكنني أعتقد أنها تطرح أحد الأسئلة الأكثر أهمية في الذكاء الاصطناعي الآن:
مع زيادة قيمة الأنظمة الذكية، من ينبغي أن يمتلك القيمة التي تخلقها؟
الإجابة ليست واضحة كما تبدو للوهلة الأولى.
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger
بدأت أعتقد أن هذه هي نصف القصة فقط.
كلما تابعت الذكاء الاصطناعي، زادت قناعتي أننا نشاهد منافستين مختلفتين تحدثان في نفس الوقت. واحدة واضحة: نماذج أكبر، مزيد من الحوسبة، أداء أفضل. الجميع يتحدث عن هذا الجزء.
المنافسة الأخرى أكثر هدوءًا.
تتعلق بالحوافز.
كل نظام ذكاء اصطناعي يعتمد على الناس في مكان ما في العملية. يولد الناس البيانات، ويقدمون الخبرة، ويخلقون المحتوى، ويضعون العلامات على المعلومات، ويختبرون المنتجات، ويساعدون في تحسين النتائج. بدون تلك الطبقة، حتى النموذج الأكثر تقدمًا ليس لديه شيء مفيد ليتعلم منه.
ومع ذلك، بمجرد نشر النموذج، يختفي معظم هؤلاء المساهمين من الصورة.
لهذا السبب وجدت OpenLedger مثيرة للاهتمام.
في البداية، افترضت أنها مشروع آخر يركز بشكل رئيسي على بنية الذكاء الاصطناعي. بعد قضاء المزيد من الوقت في البحث عنها، ما برز لم يكن التكنولوجيا نفسها. بل كانت المحاولة لربط المساهمين، والبنائين، والمستخدمين داخل نفس النظام الاقتصادي.
تبدو الفكرة بسيطة على السطح.
إذا كانت البيانات تساعد في خلق القيمة، هل ينبغي أن يشارك الأشخاص الذين يساهمون في تلك البيانات في الفوائد؟
يبدو أن هذا معقول، لكن في الواقع هو مشكلة صعبة. قياس المساهمة أمر صعب. مكافأة الناس بشكل عادل أصعب حتى. وخلق حوافز لا يتم استغلالها أصعب بعد.
لهذا السبب أعتقد أن التحدي الحقيقي ليس في بناء السوق.
إنه في جعل السوق يعمل.
يمكن للكثير من المشاريع إطلاق منصة. ولكن القليل منها يمكن أن يخلق نظامًا بيئيًا حيث تؤدي المساهمات الأفضل باستمرار إلى نتائج أفضل للجميع المعنيين.
ربما تنجح OpenLedger. ربما لا.
لكنني أعتقد أنها تطرح أحد الأسئلة الأكثر أهمية في الذكاء الاصطناعي الآن:
مع زيادة قيمة الأنظمة الذكية، من ينبغي أن يمتلك القيمة التي تخلقها؟
الإجابة ليست واضحة كما تبدو للوهلة الأولى.
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger
