#openledger $OPEN La période de Common Crawl touche à sa fin, OpenLedger parie sur un monde où les données seront "épuisées".
Au cours de la dernière décennie, l'entraînement des grands modèles s'est principalement basé sur Common Crawl — un ensemble de données qui couvre l'ensemble d'internet public.
Mais à partir de 2024, cette voie ne sera plus viable.
Les textes de haute qualité sur internet public sont presque épuisés, une grande partie des nouveaux contenus sont générés par l'IA (ce qui polluera les futurs entraînements), et les données professionnelles de grande valeur sont verrouillées dans des entreprises et des institutions, inaccessibles pour le scraping. Les éditeurs et médias traditionnels poursuivent collectivement les entreprises d'IA pour interdire l'entraînement sur leurs contenus.
L'idée que "les données peuvent être capturées gratuitement et en illimité" est en train de perdre de sa validité à une vitesse visible.
OpenLedger parie sur un monde où les données seront "épuisées" après cela.
Il ne cherchera pas à rivaliser en quantité avec les scrapers ordinaires. Ce qu'il fait, c'est une autre chose — un ensemble de données en or.
Les données sur le réseau ne sont pas simplement récupérées, elles sont le résultat d'une contribution proactive de la communauté, de sélections, de nettoyages et de versions qui façonnent un actif. Chaque donnée a une appartenance sur la chaîne, une influence traçable, et les contributeurs sont rémunérés en fonction de l'utilisation continue de leur expertise.
Ce mécanisme n'attire pas ceux qui sont "prêts à donner leur contenu gratuitement aux IA", mais plutôt ceux qui sont "prêts à traiter leur expertise comme un actif à exploiter continuellement".
Des médecins qui partagent des modèles de contribution, des avocats qui fournissent des contrats types, des ingénieurs qui partagent des modèles de code, des chercheurs qui contribuent des connaissances dans leurs domaines — ces données rares, qui étaient autrefois éparpillées dans le travail personnel de professionnels, et qui n'avaient jamais pu entrer dans les ensembles d'entraînement des grands modèles, trouvent enfin un canal.
C'est une nécessité :
L'ère du scraping ordinaire était "plus on en capture, mieux c'est". L'ère des ensembles de données en or est "plus la qualité est profonde, plus c'est précieux".
Il faut aussi parler des risques. La mise en place de ces six systèmes repose sur la capacité de suivi de l'appartenance PoA à fonctionner de manière stable sous des volumes de données massifs, sur la capacité de l'écosystème du réseau de données à attirer de véritables contributeurs professionnels rares, et sur la capacité d'incitation durable du jeton OPEN. Ces trois éléments en sont encore à leurs débuts.
Mais la direction est claire : la prochaine génération d'IA ne grandira plus en pillant l'ensemble d'internet.
Elle s'appuiera sur une partie des ensembles de données en or, correctement organisés, ayant des droits bien définis sur la chaîne, et qui seront continuellement rémunérés.
@OpenLedger #OpenLedger $OPEN
Au cours de la dernière décennie, l'entraînement des grands modèles s'est principalement basé sur Common Crawl — un ensemble de données qui couvre l'ensemble d'internet public.
Mais à partir de 2024, cette voie ne sera plus viable.
Les textes de haute qualité sur internet public sont presque épuisés, une grande partie des nouveaux contenus sont générés par l'IA (ce qui polluera les futurs entraînements), et les données professionnelles de grande valeur sont verrouillées dans des entreprises et des institutions, inaccessibles pour le scraping. Les éditeurs et médias traditionnels poursuivent collectivement les entreprises d'IA pour interdire l'entraînement sur leurs contenus.
L'idée que "les données peuvent être capturées gratuitement et en illimité" est en train de perdre de sa validité à une vitesse visible.
OpenLedger parie sur un monde où les données seront "épuisées" après cela.
Il ne cherchera pas à rivaliser en quantité avec les scrapers ordinaires. Ce qu'il fait, c'est une autre chose — un ensemble de données en or.
Les données sur le réseau ne sont pas simplement récupérées, elles sont le résultat d'une contribution proactive de la communauté, de sélections, de nettoyages et de versions qui façonnent un actif. Chaque donnée a une appartenance sur la chaîne, une influence traçable, et les contributeurs sont rémunérés en fonction de l'utilisation continue de leur expertise.
Ce mécanisme n'attire pas ceux qui sont "prêts à donner leur contenu gratuitement aux IA", mais plutôt ceux qui sont "prêts à traiter leur expertise comme un actif à exploiter continuellement".
Des médecins qui partagent des modèles de contribution, des avocats qui fournissent des contrats types, des ingénieurs qui partagent des modèles de code, des chercheurs qui contribuent des connaissances dans leurs domaines — ces données rares, qui étaient autrefois éparpillées dans le travail personnel de professionnels, et qui n'avaient jamais pu entrer dans les ensembles d'entraînement des grands modèles, trouvent enfin un canal.
C'est une nécessité :
L'ère du scraping ordinaire était "plus on en capture, mieux c'est". L'ère des ensembles de données en or est "plus la qualité est profonde, plus c'est précieux".
Il faut aussi parler des risques. La mise en place de ces six systèmes repose sur la capacité de suivi de l'appartenance PoA à fonctionner de manière stable sous des volumes de données massifs, sur la capacité de l'écosystème du réseau de données à attirer de véritables contributeurs professionnels rares, et sur la capacité d'incitation durable du jeton OPEN. Ces trois éléments en sont encore à leurs débuts.
Mais la direction est claire : la prochaine génération d'IA ne grandira plus en pillant l'ensemble d'internet.
Elle s'appuiera sur une partie des ensembles de données en or, correctement organisés, ayant des droits bien définis sur la chaîne, et qui seront continuellement rémunérés.
@OpenLedger #OpenLedger $OPEN
