#OpenLedger $OPEN
Je me souviens d'avoir utilisé un outil d'IA pour des recherches et il m'a donné une réponse complètement erronée. Très confiant, sans aucune hésitation.
Ce qui m'a vraiment dérangé, ce n'est pas l'erreur elle-même. Les marchés sont ok avec les erreurs. Ce qu'ils n'aiment pas, c'est quand quelque chose ou quelqu'un est peu fiable et continue de faire des erreurs. Il n'y a pas de conséquence pour ça.
C'est le problème que @OpenLedger essaie de résoudre.
Si les réseaux d'IA commencent à être utiles dans des domaines comme le travail, les décisions médicales et l'analyse financière, alors les erreurs commises par l'IA, également connues sous le nom d'hallucinations, ne sont plus juste un défaut mais commencent à ressembler à un problème de réputation. Quelqu'un doit en prendre la responsabilité. Maintenant, personne ne le fait. Le modèle d'IA donne la réponse. L'utilisateur subit la perte. La personne qui a fourni les données utilisées pour entraîner le modèle ne le découvre même jamais.
Le système d'OpenLedger pour suivre et vérifier les informations change cela. Les validateurs mettent leur valeur en jeu pour s'assurer que la sortie est correcte. Les contributeurs restent connectés à ce qui se passe. Les erreurs s'accumulent comme une sorte de dette envers leur réputation. Pas de frustration pour l'utilisateur.
C'est une façon de motiver les gens par rapport à ce qui est actuellement utilisé à grande échelle.
Tout se résume à la rétention. Les développeurs ne continueront pas à payer pour un système qui suit et vérifie les informations à moins que cela ne change réellement ce qu'ils font. La demande pour $OPEN de la part des personnes utilisant le service régulièrement est un signal plus fort que la demande de ceux qui n'en parlent que.
La valeur totale de tous les tokens $ peut sembler impressionnante tandis que l'utilisation réelle reste faible.
Les tokens qui soutiennent l'infrastructure survivent lorsque les gens ont encore besoin de les utiliser parce qu'ils résolvent un problème. Pas seulement quand l'idée semble intelligente.
C'est ce à quoi je fais attention.
@OpenLedger
Je me souviens d'avoir utilisé un outil d'IA pour des recherches et il m'a donné une réponse complètement erronée. Très confiant, sans aucune hésitation.
Ce qui m'a vraiment dérangé, ce n'est pas l'erreur elle-même. Les marchés sont ok avec les erreurs. Ce qu'ils n'aiment pas, c'est quand quelque chose ou quelqu'un est peu fiable et continue de faire des erreurs. Il n'y a pas de conséquence pour ça.
C'est le problème que @OpenLedger essaie de résoudre.
Si les réseaux d'IA commencent à être utiles dans des domaines comme le travail, les décisions médicales et l'analyse financière, alors les erreurs commises par l'IA, également connues sous le nom d'hallucinations, ne sont plus juste un défaut mais commencent à ressembler à un problème de réputation. Quelqu'un doit en prendre la responsabilité. Maintenant, personne ne le fait. Le modèle d'IA donne la réponse. L'utilisateur subit la perte. La personne qui a fourni les données utilisées pour entraîner le modèle ne le découvre même jamais.
Le système d'OpenLedger pour suivre et vérifier les informations change cela. Les validateurs mettent leur valeur en jeu pour s'assurer que la sortie est correcte. Les contributeurs restent connectés à ce qui se passe. Les erreurs s'accumulent comme une sorte de dette envers leur réputation. Pas de frustration pour l'utilisateur.
C'est une façon de motiver les gens par rapport à ce qui est actuellement utilisé à grande échelle.
Tout se résume à la rétention. Les développeurs ne continueront pas à payer pour un système qui suit et vérifie les informations à moins que cela ne change réellement ce qu'ils font. La demande pour $OPEN de la part des personnes utilisant le service régulièrement est un signal plus fort que la demande de ceux qui n'en parlent que.
La valeur totale de tous les tokens $ peut sembler impressionnante tandis que l'utilisation réelle reste faible.
Les tokens qui soutiennent l'infrastructure survivent lorsque les gens ont encore besoin de les utiliser parce qu'ils résolvent un problème. Pas seulement quand l'idée semble intelligente.
C'est ce à quoi je fais attention.
@OpenLedger