Mən OpenLedger-ə ciddi diqqət yetirməyə başladım, elə bir vaxtda ki, əksər AI müzakirələri həqiqətən bir-birini qarışdırmağa başlayırdı. Hər layihə eyni səslənirdi. Böyük modellər. Daha sürətli nəticə. Daha çox avtomatlaşdırma. Eyni təkrar olunan vədlər, fərqli brendinq. Və bu arada, demək olar ki, heç kim bu işlərin altında yatan narahat tərəfi, insan qatını müzakirə etmək istəmirdi.
Çünki budur. AI havadan düşmür. İnsanlar bu sistemləri bəsləyir. İnsanlar məlumatları etiketləyir, modelləri təkmilləşdirir, iş proseslərini öyrədir, nəticələri sınaqdan keçirir, davranışları formalaşdırır. Amma bir dəfə maşın möhtəşəm bir şey çıxardıqda, bütün bu insan töhfəsi bir növ dumanın içində itir. Gizli borular. Bağlı sistemlər. Hər yerdə qara qutular.
OpenLedger-in mənim üçün “ilişməsinə” səbəb olan şey də elə bu oldu.
Və qəribə də olsa, bunu edən böyük bir funksiyanın elan olunması və ya parlaq demo deyildi. Kiçik bir detala görə belə oldu. Şəbəkənin attribution (töhfə müəllifliyi) ilə necə davrandığını gördüm. Məlumat təqdim edildikdən sonra sadəcə yoxa çıxmırdı. Modellər onları inkişaf etdirən insanların yanında olmayan, sirli üzən varlıqlar kimi qəbul olunmurdu. Hər şey bağlı qalırdı: datasetlər, modellər, agentlər, qarşılıqlı təsirlər. Onun mövcud olduğuna kor-koranə inanmaq yox, zənciri real olaraq izləmək mümkün idi.
Doğrusu, bu bütün sistemin hissini dəyişir.
Əksər platformlar bu gün yalnız nəticələrə (outputs) önəm verir. Məcburilik (obsession) budur. İstifadəçilərə sürətli nəticələr verin, altında duran mexanizmləri gizlədin. Amma bu yanaşmanın problemi odur ki, zamanla artıq heç kim həqiqətən nəyin haradan gəldiyini bilmir. Töhfə verənlər görünürlüyünü itirir. İstifadəçilər konteksti itirir. Və şirkətlər də nəticədə ictimaiyyətə elə sistemlərə etibar etməyi tapşırır ki, onları mənalı şəkildə yoxlamaq imkanları yoxdur.
Bu dayanıqlı deyil. Xüsusilə də AI üçün.
OpenLedger bunu bir çox layihədən daha yaxşı başa düşür. Şəffaflığı sonradan hansısa uyğunluq (compliance) funksiyası kimi əlavə etmək əvəzinə, izləniləbilənliyi birbaşa strukturun özünə daxil edir. Məlumatlar modellərə qoşulur. Modellər agentlərə qoşulur. Ehtimallar (actions) iz buraxır. Töhfələr zamanla görünməyə davam edir; hansısa korporativ boşluğa hopmur.
Və yox, bu sadəcə texniki detal deyil. Bu, insanların AI infrastrukturuna münasibətini tamamilə dəyişir.
Çünki gəlin real olaq: bu gün rəqəmsal sistemlərin çoxu çıxarış (extraction) üzərində qurulub. Platformalar dəyəri istifadəçilərdən səssizcə və səmərəli şəkildə götürür, amma töhfə verənlər bir-birini əvəz edənə çevrilir. Siz yükləyirsiniz, qarşılıqlı əlaqə qurursunuz, sistemi dolayısı ilə yaxşılaşdırırsınız, sonra platform miqyaslandıqca rolunuz dərhal yox olur. Bu, illərdir internetin ən sevimli biznes modelidir.
OpenLedger bu dinamikanın qarşısına olduqca ciddi şəkildə çıxır. O, iştirakı müvəqqəti bir şey kimi yox, qorunmağa dəyər bir şey kimi görür. Arxitektura şəbəkə boyunca kimin töhfə verdiyini və dəyərin necə hərəkət etdiyini xatırlayır. Bu, əlbəttə, hesabatlılıq yaradır; amma eyni zamanda hörmət də yaradır. İncə fərqdir. Böyük təsir.
Bunu nə qədər çox düşünürdümsə, bir o qədər anladım ki, burada əsas dəyər sürət deyil. Miqyas da deyil. Hər platform nəhayət Yer üzündə ən sürətli və ən miqyaslana bilən olduğunu iddia edir. Bu arqumentlər çox az davam edir, çünki altı ay sonra həmişə daha böyük rəqəmlərlə başqa biri peyda olur.
Etibar daha çətindir.
Şəffaflıq daha çətindir.
İnsanların həqiqətən yoxlaya bildiyi sistemlər qurmaq? Bu, daha da çətindir.
Bura daha geniş AI sənayesi üçün işlərin çətinləşdiyi yerdir. Biz AI sistemlərinin sadəcə şəkil yaratmadığı və ya suallara cavab vermədiyi bir dünyaya doğru gedirik. Onlar tədqiqatı, işə qəbulu, təhsili, maliyyə qərarlarını, idarəetməni, medianı yəni əsasən hər şeyi təsir edəcəklər. Bu baş verən kimi, gizli infrastruktur ciddi problemə çevrilir. Qurumlar (regulyatorlar) tam şəffaflığı əbədi olaraq qəbul etməyəcəklər. İnstitusiyalar da. Nə vaxtsa insanlar çıxışların haradan gəldiyini, onları hansı məlumatın formalaşdırdığını və işlər yolunda getməyəndə kimin hesabatlı sayılacağını bilmək istəyəcəklər.
Mövcud sistemlərin çoxu bu səviyyədə yoxlama üçün qurulmur.
OpenLedger elə bil əvvəldən bu gələcək üçün dizayn edilib. Dram arenalı “dünyanı bir gecəyə dəyişmək” tipli deyil. Daha çox sakit struktur düzəlişi kimi. Yəni AI əsas infrastruktura çevrildikdən sonra hesabatlılığın mütləq seçim kimi yox, zəruri bir şey kimi qəbul edilməli olduğunu anlayır.
Mən də düşünürəm ki, platforma məlumat bütövlüyü (data integrity) ətrafında daha dərin bir şeyə toxunur. İndi çox vaxt məlumat sanki atılan yanacaq kimi qəbul edilir. Şirkətlər onu toplayır, emal edir, modellərə hopdurur və yoluna davam edir. Amma məlumat abstrakt deyil. O, insan qərarlarını, davranışları, yaradıcılığı, ekspertizəni əks etdirir. Bütün bunları anonim xammal kimi görmək həm etik, həm də əməliyyat problemləri yaradır.
OpenLedger, əlbəttə, AI töhfəsi ilə bağlı bütün problemləri tamamilə həll etmir. Heç nə etmir. Amma o, mənşələrin və münasibətlərin gizlənmək yerinə görünməyə davam etdiyi bir çərçivə yaradır. Təkcə bu belə, insanların düşündüyündən daha çox şey deməkdir.
Və dürüst desəm, görünən töhfə anlayışı yaxın bir neçə ildə getdikcə daha vacib olacaq. İnsanlar qarşılığında şəffaflıq təklif etməyən sistemlərə kor-koranə etibar tələb olunmasından bezir. Bu narazılıq hər yerdə artır: texnologiyada, mediada, institutlarda hamısında.
OpenLedger-i araşdırandan sonra məndə qalan hype yox, dizayn fəlsəfəsinin sakitliyi oldu. Şəbəkə dominasiya və ya pozucu (disruption) təsir barədə qışqırmağa aludə kimi görünmür. Özünü izah edə bilən real infrastruktur qurmağa yönəlib.
Bu nadirdir.
Bu gün bir çox AI platformu möhürlənmiş konteynerlər kimi işləyir. Siz informasiyanı içinə qoyursunuz, nəticələr çıxır və istifadəçilər arasında hərdən çox sual verməmələri gözlənilir. OpenLedger demək olar ki, əks mövqe tutur. Visibility (görünürlük) vacibdir, attribution (müəlliflik) vacibdir. Nəticənin arxasındakı yolu anlamaq, nəticənin özünə qədər vacibdir.
Düşünürəm ki, bu, insanların düşündüyündən daha ağıllı uzunmüddətli seçimdir.
Çünki nəhayət imkanlar ümumiləşir. Hamı yetişir. Daha sürətli modellər norma olur. Daha yaxşı avtomatlaşdırma gözlənilir. Bəs davamlı etibarı yarada bilən sistemlər? İstifadə rahatlığını öldürmədən hesabatlılığı qoruya bilən sistemlər? Bunları qurmaq daha çətindir.
Və dürüst desəm, yəqin ki, son nəticədə davamlı qalacaq sistemlər bunlar olacaq.
