Hier, j'ai shorté le BTC à 74120 avec un effet de levier de 3x. À peine après avoir ouvert la position sur l'ETH, le marché a brutalement rebondi. Le BTC a aussi fait un retour à 76200. J'ai dû couper mes pertes manuellement à -15%, c'était une douleur.
Après ça, je suis retourné sur une plateforme de labellisation de données où j'avais bossé avant. Ils m'avaient demandé de labelliser trois mille images et m'avaient payé 200 dollars au total. Six mois plus tard, j'ai découvert qu'ils avaient vendu ce lot à trois entreprises d'IA différentes, et chacune d'elles l'utilise. Je n'ai pas reçu un centime de royalties depuis. Ce sentiment d'être exploité est encore plus dégueulasse que de faire face à un liquidation.
Cet incident m'a fait revoir le design de Datanets d'OpenLedger. Ils exigent que chaque dataset soumis soit accompagné d'un hash complet de version et d'un timestamp, et chaque fois qu'il est utilisé pour un fine-tuning ou une inférence, une nouvelle entrée de liaison est créée sur la blockchain. En gros, tu sais qui utilise tes données, combien de fois, et combien de frais d'inférence ont été générés à chaque fois. $OPEN
Je suis allé vérifier leur implémentation de preuve d'attribution. Chaque sortie de modèle calcule en arrière les points de données qui ont le plus contribué, et l'historique de contribution de ces points est immuable. Tu ne peux plus te débarrasser de ta part en disant "les données ont été anonymisées" comme sur les plateformes Web2. Les enregistrements sur la blockchain sont là, la part à distribuer est celle-là, point.
Comparé au modèle UTXO du BTC, chaque transaction peut être traçable. OpenLedger applique la même logique sur le flux de données. Tes données, comme un UTXO, sont traçables peu importe où elles vont. Les enregistrements de transfert ERC20 de l'ETH sont aussi transparents, mais ça concerne l'argent, alors que ça, c'est la valeur des données, plus difficile à quantifier. Mais OpenLedger a réussi à le calculer grâce à un score d'impact.
Bien sûr, j'ai mes inquiétudes. Ce suivi complet exige beaucoup de stockage sur la blockchain. À chaque inférence, tous les points de données contributifs sont enregistrés, et la quantité de données pourrait exploser. Le white paper mentionne l'utilisation d'algorithmes approximatifs pour compresser le stockage, mais je ne sais pas si cela affectera la précision. Je n'ai pas encore vu de données réelles. @OpenLedger
Si la précision n'est pas maintenue, il pourrait y avoir des disputes sur la distribution des gains. J'attendrai qu'ils soient en ligne pour valider quelques enregistrements d'inférence avant de décider d'investir ou non.
Aujourd'hui, deux questions, choisissez-en une : #OpenLedger