En travaillant sur CreatorPad, une chose est devenue impossible à ignorer : l'attribution devient beaucoup plus difficile dès que la complexité augmente.
OpenLedger vise à rendre chaque contribution mesurable, mais le défi n'est pas de suivre l'influence - c'est de décider combien d'influence compte réellement. Plus la chaîne d'inputs est profonde, plus il devient facile pour les contributeurs significatifs de disparaître derrière des modèles de scoring simplifiés.
Le véritable test pour l'attribution AI n'est pas la transparence. C'est de savoir si les contributeurs de longue traîne peuvent conserver leur part de valeur à mesure que les réseaux se développent.
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