Bittify

لا يزال معظم الناس يعتقدون أن المنافسة في الذكاء الاصطناعي تتعلق بالنماذج الأفضل أو الاستجابات الأسرع. في الواقع، التحول الأكبر يحدث تحت تلك الطبقة، حيث يتم جمع البيانات، هيكلتها، واستخدامها لتدريب الأنظمة التي يعتمد عليها ملايين الأشخاص يوميًا.
@OpenLedger تضع نفسها حول هذه الطبقة الأعمق. بدلاً من معالجة البيانات على أنها شيء يتم استخراجه بصمت من المستخدمين، فإن الفكرة وراء $OPEN هي إنشاء نظام حيث تعتبر مساهمة البيانات، والشفافية، والتنسيق جزءًا من الشبكة نفسها.

شيء واحد ألاحظ باستمرار بشأن الذكاء الاصطناعي الحديث هو مدى انفصال المستخدمين عن الأنظمة التي يساعدون في تحسينها. يتفاعل ملايين الأشخاص مع الذكاء الاصطناعي كل يوم، مولدين قيمة من خلال المحادثات، والتعليقات، والبيانات، لكن لا يشعر تقريبًا أي شخص بالاتصال بالبنية التحتية التي تحتها.
هذا جزئيًا هو السبب في أن @OpenLedger يبرز لي. يبدو أن المشروع مبني حول عقلية مختلفة، حيث لا يتمTreat المشاركون كأنشطة خلفية غير مرئية. بدلاً من ذلك، يبدو أن النظام الإيكولوجي حول $OPEN يركز على المشاركة، والشفافية، والتنسيق بطريقة تشعر أنها أكثر استدامة على المدى الطويل.

شيء واحد أستمر في إدراكه حول OpenLedger هو أن المشروع يبدو أقل تركيزًا على الإثارة قصيرة الأمد وأكثر تركيزًا على التموقع على المدى الطويل. كلما تعمقت في الأمر، زاد ما ألاحظه أن اتجاهه يبدو مختلفًا عن العديد من المشاريع المبنية حول الانتباه المؤقت للسوق.
معظم الأنظمة البيئية اليوم تحاول بشدة أن تبقى مرئية طوال الوقت. كل يوم هناك حملة جديدة، أو اتجاه جديد، أو موجة جديدة من الإثارة مصممة للحفاظ على الانتباه. شخصياً، أعتقد أن هذا الأسلوب يعمل فقط لفترة محدودة لأن الانتباه يتغير بسرعة كبيرة في عالم الكريبتو.

شيء واحد لاحظته في عالم الكريبتو هو أن العديد من المشاريع تركز على الرؤية أولاً والثقة لاحقاً. يحاولون أن يصبحوا مشهورين بسرعة، يجذبون انتباهًا هائلًا، ويخلقون إثارة مستمرة حول النظام البيئي. لكن شخصيًا، أعتقد أن مشاريع التكنولوجيا طويلة الأجل تعمل بشكل مختلف.
الأنظمة القوية عادة ما تبني الثقة أولاً.
هذا واحد من الأسباب التي تجعل OpenLedger يصبح أكثر إثارة للاهتمام لي كلما درستها بعناية. المشروع لا يبدو أنه مصمم فقط للتفاعلات السريعة أو الاتجاهات المؤقتة. بدلاً من ذلك، يبدو أنه يركز أكثر على إنشاء هيكل قد يعتمد عليه الناس في النهاية مع مرور الوقت.

شيء واحد بدأت ألاحظه في عالم الكريبتو هو أن النمو السريع جدًا ليس دائمًا علامة جيدة. العديد من المشاريع تنفجر في الشعبية خلال أسابيع، لكنها فيما بعد تكافح للحفاظ على نشاط حقيقي. الانتباه يأتي بسرعة، ولكنه أيضًا يختفي بسرعة.
شخصيًا، أعتقد أن OpenLedger قد تستفيد فعلاً من النمو بوتيرة أبطأ.
قد يبدو أن هذه الفكرة غريبة لأن معظم الناس في الكريبتو يريدون زخمًا فوريًا. يريدون أرقام ضخمة، وإثارة مستمرة، ورؤية دائمة. لكنني أعتقد أن النمو الأبطأ أحيانًا يخلق أسسًا أقوى، خاصة للمشاريع المرتبطة بالبنية التحتية والتكنولوجيا المستقبلية.

معظم الناس في عالم الكريبتو يتبعون الروايات الصاخبة. وعود كبيرة، تسويق عدواني، ضجيج مستمر. لكن عندما يتعلق الأمر ببنية الذكاء الاصطناعي، قد تبدو المشاريع التي تهم على المدى الطويل أكثر هدوءًا في البداية.
هذا جزئيًا السبب في أن @OpenLedger لفت انتباهي. بدلاً من محاولة إ impress الناس بمزاعم غير واقعية، يبدو أن المشروع يركز على شيء أعمق: بناء نظام حيث يرتبط تطوير الذكاء الاصطناعي بمساهمة بيانات شفافة وتنسيق لامركزي.
الشيء المثير في $OPEN هو أنه يتناول مشكلة لا يزال العديد من المستخدمين يتجاهلونها. نماذج الذكاء الاصطناعي لا تصبح قوية من تلقاء نفسها. إنها تعتمد على كميات هائلة من البيانات والمشاركة، ومع ذلك، فإن الأشخاص الذين يساهمون في تلك الأنظمة عادةً ما يكونون غير مرئيين. يبدو أن OpenLedger تستكشف هيكلًا حيث يكون المساهمون جزءًا من النظام البيئي بدلاً من أن يتم استخدامهم بهدوء في الخلفية.

واحدة من أكبر المشاكل في الذكاء الاصطناعي الحديث هي أن المستخدمين يساهمون بالقيمة كل يوم دون أن يدركوا كم هم في الواقع يتنازلون. البيانات هي التي تغذي الذكاء، ومع ذلك فإن معظم الأنظمة تحافظ على هذه العملية مخفية وراء هياكل مغلقة. مع مرور الوقت، ينتج عن ذلك اختلال في التوازن بين المنصات والأشخاص الذين يساعدون تلك المنصات على النمو.
هذه واحدة من الأسباب التي تجعل مشاريع مثل @OpenLedger تبدأ في جذب الانتباه. بدلاً من التعامل مع المساهمين كمستخدمين سلبيين، تستكشف OpenLedger نموذجًا أكثر انفتاحًا حيث يتم ربط المشاركة والبنية التحتية. الفكرة وراء $OPEN ليست مجرد بناء أدوات للذكاء الاصطناعي، ولكن لبناء أنظمة حيث تصبح تنسيق البيانات أكثر شفافية ومدفوعة من قبل المجتمع.