Je croyais auparavant que les entreprises d'IA étaient similaires aux entreprises de logiciels. Créer un modèle, améliorer ses performances, attirer des utilisateurs, et recommencer. Plus je regardais @OpenLedger , plus je réalisais que ma pensée initiale n'était pas entièrement précise. L'IA devient de plus en plus semblable à une chaîne d'approvisionnement. La réponse finale attire toute l'attention, mais derrière se cache un processus complexe impliquant de nombreux ensembles de données, contributeurs, modèles, évaluations et agents collaborant pour créer quelque chose de précieux.
Les chaînes d'approvisionnement sont fascinantes parce que leur succès ne repose généralement pas sur une seule personne ou entreprise. Une usine peut bien fonctionner, mais s'il y a des retards dans d'autres domaines, cela peut toujours poser des problèmes pour l'ensemble du système. L'IA commence à ressentir la même pression. La connaissance provient maintenant de nombreux endroits différents au lieu d'un seul. Elle vient de l'implication de différentes personnes qui partagent leurs connaissances, idées et compétences au fil du temps.
Une des raisons pour lesquelles je continue de remarquer #OpenLedger est à cause de cela. Le projet semble davantage axé sur le travail collaboratif et la coordination des efforts plutôt que sur la simple création. Des idées telles que l'implication des contributeurs, l'utilisation de modèles spécifiques, l'ajout de couches pour le crédit, et des environnements pilotés par des agents soulignent tous le même problème. À mesure que les réseaux d'IA s'étendent, l'aspect difficile pourrait ne pas être le développement de l'intelligence. La partie compliquée pourrait être de s'assurer que l'information reste organisée, facile à suivre et utile, même lorsqu'il y a de nombreux éléments différents impliqués.
Les systèmes complexes ne se dégradent généralement pas à cause d'une seule grosse erreur. "Les problèmes ont souvent tendance à croître sans être remarqués." Des inefficacités mineures s'accumulent avec le temps. Il devient de plus en plus difficile de vérifier si l'information est vraie. "La coordination devient moins efficace." "La confiance diminue progressivement." Au moment où les gens réalisent qu'il y a un problème, le système fait face à beaucoup plus de difficultés qu'il n'y paraît au premier abord. Les réseaux d'IA pourraient éventuellement rencontrer des défis similaires s'il devient difficile de gérer les contributions et la valeur à grande échelle.
Ça me fait réfléchir à savoir si les futurs champions de l'IA seront décidés uniquement par la qualité des modèles. $OPEN continue de me guider vers une nouvelle opportunité. Les réseaux capables de mieux organiser l'information, les gens et les ressources auront probablement le plus grand avantage. L'histoire montre que des produits innovants peuvent mener à la création d'industries entières. Cependant, ce sont souvent des chaînes d'approvisionnement bien organisées qui aident ces industries à prospérer et à perdurer.
