Aku punya rasa curiga yang alami terhadap proyek-proyek di Crypto yang suka banget nempel label AI.
Selama dua tahun terakhir, terlalu banyak proyek yang jujur saja, valuasinya naik lebih cepat dari suhu musim panas, tapi yang sebenarnya mirip dengan tabel rencana tanam musiman. Terlihat ramai, tapi saat dijalankan, jadi dingin. Saat promosi, kayak buffet makanan laut mewah, tapi yang disajikan semua crab stick dan bola ikan goreng. Kalau benar-benar diperhatikan, dari sepuluh, delapan di antaranya cuma numpang tren, logika inti-nya sama sekali nggak bisa dipertanggungjawabkan.
Jadi, ketika teman-teman ngomong tentang @OpenLedger dan token-nya $OPEN , reaksi pertamaku sebenarnya adalah, 'Ah, datang lagi satu'.
Tetapi setelah membaca beberapa kali whitepaper dan desain arsitekturnya, saya akui, pandangan saya sedikit berubah. Bukan karena visinya yang sangat besar, justru sebaliknya, apa yang mereka lakukan sebenarnya sangat sempit, sempit sampai membuat saya berpikir, tim ini mungkin benar-benar berpikir.
Mereka tidak bersaing dengan Ethereum dalam ekosistem kontrak pintar, dan juga tidak bersaing dengan Bittensor dalam pasar daya komputasi. Mereka fokus pada masalah yang lebih mendasar dan lebih menyakitkan, yaitu kepemilikan dan atribusi data pelatihan AI.
Seberapa terbalik model operasi internet saat ini?
Pengguna setiap hari menghasilkan data dalam jumlah besar, tweet yang diposting, foto yang diunggah, komentar yang ditulis, kata kunci yang dicari, platform mengambilnya secara gratis, perusahaan model besar mengeruk, melatih model yang bernilai miliaran bahkan ratusan miliar, lalu mengkomersialkannya. Dalam seluruh rantai ini, orang yang benar-benar berkontribusi data tidak mendapatkan sepeser pun, bahkan tidak memiliki hak untuk tahu.
Saya melihat perusahaan AI tersebut digugat oleh media, pelukis, dan penulis karena pelanggaran hak cipta, jujur, perasaan saya agak rumit. Di satu sisi, saya merasa pencipta harus melindungi haknya, di sisi lain saya juga menyadari bahwa logika mengambil secara gratis, mengemas pelatihan, dan menghasilkan uang dengan menutup mata sudah sangat mengakar sehingga terasa wajar.
Apa yang ingin dilakukan oleh OpenLedger adalah menyalakan lampu di dalam kotak hitam ini. Mereka menyebutnya Proof of Attribution, atau bukti atribusi. Saya akan terjemahkan dengan kata-kata saya sendiri, pelatihan AI saat ini seperti panci besar hotpot, di dalamnya dicampurkan ribuan ton bahan, meskipun supnya sangat lezat, tidak ada yang tahu siapa yang memasukkan bola daging sapi ke dalamnya. OpenLedger ingin membuat sistem pelacakan, sehingga ketika AI menggunakan rasa tertentu lagi, bisa melacak kontributor awal dan secara otomatis menyelesaikan pembayaran melalui$OPEN .
Kedengarannya seperti Content ID YouTube, jika Anda menggunakan klip video saya, pendapatan iklan otomatis dibagi untuk saya. Hanya saja OpenLedger tidak hanya menangani sidik jari video, tetapi juga pencocokan tingkat Token dalam pelatihan model besar.
Sebagai seorang veteran yang telah menulis banyak kode, saya sangat memperhatikan satu detail dalam jalur teknologinya yang tidak banyak dipromosikan, untuk menyelesaikan masalah efisiensi atribusi model besar, mereka menggunakan metode atribusi tingkat Token berbasis array sufiks. Metode ini tidak baru, bahkan sedikit kuno, tetapi justru sifat kuno ini membuat saya merasa itu dapat diandalkan. Jumlah parameter model besar bisa mencapai ratusan miliar, jika setiap kali inferensi harus melacak semua parameter, biaya komputasi dan latensi dapat membuat lingkungan on-chain menjadi hancur. Pemikiran array sufiks adalah terlebih dahulu mengompresi korpus pelatihan menjadi indeks yang efisien, ketika model mengeluarkan konten, langsung mencocokkan fitur di tingkat Token, setara dengan melihat pola tertentu dalam kalimat ini, yang sering muncul di DataNet mana.
Saya beri contoh, apotek tradisional tidak perlu mempelajari sejarah pertumbuhan lengkap setiap tanaman obat, cukup melihat label untuk mengetahui asal dan batch. Apa yang dilakukan oleh array sufiks pada dasarnya adalah memberi setiap rasa data label yang dapat dilacak di blockchain.
OPEN memiliki peran yang sangat jelas dalam sistem ini, sebagai bahan bakar untuk penyelesaian, staking, dan verifikasi. Ini bukan aset udara yang dikeluarkan hanya untuk mengeluarkan token, tetapi merupakan kebutuhan untuk menjalankan seluruh jaringan atribusi. Anda berkontribusi data yang digunakan, dapatkan OPEN; Anda ingin model mengambil data berkualitas tinggi, harus staking$OPEN ; Anda ingin menjadi node untuk memverifikasi apakah atribusi akurat, juga membutuhkan OPEN sebagai insentif.
Proyek ini pada awalnya mendapatkan sekitar 8 juta dolar pendanaan dari dana infrastruktur seperti Polychain Capital. Mengapa saya peduli dengan ini? Karena dana seperti Polychain biasanya lebih suka proyek infrastruktur jangka panjang dan keras, bukan proyek naratif yang hanya muncul ketika ada tren. Jika mereka bersedia menginvestasikan uang, setidaknya itu menunjukkan bahwa jalur teknologinya tidak sepenuhnya konyol.
Tetapi saya tidak bisa terlalu optimis, saya akan tetap menyiram air dingin. Risiko terbesar adalah masalah lama Web3, yaitu data sampah dan serangan bot.
Bayangkan, begitu atribusi dapat memberikan imbalan yang nyata, pasti akan banyak orang berbondong-bondong. Data gambar medis yang langka memang sangat berharga, tetapi apakah saya bisa menggunakan skrip untuk menghasilkan 10 juta tweet sampah, setiap tweet dimasukkan kata kunci variasi, lalu dipasang di DataNet menunggu untuk dipanggil? Jika algoritma atribusi tidak memiliki mekanisme penyaringan kualitas yang cukup kuat, OPEN akan menjadi token yang mendorong data sampah, sementara tim proyek dengan susah payah membangun restoran prasmanan, tetapi semua orang datang dengan bola daging beku untuk ditukar dengan lobster.
Masalah nyata lainnya adalah penolakan dari perusahaan besar. Jika OpenLedger benar-benar menjadikan atribusi sebagai standar industri, mungkin yang paling pusing bukanlah startup kecil, tetapi raksasa yang saat ini bergantung pada data hampir gratis untuk memberi makan model mereka. Begitu setiap panggilan harus mengonfirmasi asal data dan membayar, biaya pelatihan akan langsung melambung. Saat itu, OPEN tidak lagi sekadar token utilitas, tetapi berubah menjadi semacam pajak data, dan permainan di baliknya jauh lebih rumit daripada implementasi teknis.
Pasar sekarang terlalu gelisah, setiap hari ada proyek AI+Web3 baru muncul, sebagian besar lebih cepat dalam menulis PPT daripada menjalankan kode. Setidaknya OpenLedger sedang menggigit tulang yang sangat kotor dan keras, masalah kepemilikan kotak hitam data AI. Seberapa baik whitepaper teknisnya ditulis, pada akhirnya tetap harus melihat implementasi nyata: inferensi frekuensi tinggi di bawah jutaan node, sinkronisasi status, mekanisme anti-kecurangan... semua hal ini memerlukan waktu dan skenario nyata untuk memverifikasi.
Tetapi dalam jangka panjang, hal ini sudah melampaui kategori naik turunnya proyek atau token tunggal.
Kecerdasan berbasis silikon sedang dengan cepat menghisap pengalaman berbasis karbon. Jika kita tidak memiliki protokol dasar untuk membantu orang biasa mengikat hak kepemilikan data mereka, maka setiap klik, setiap ketukan di keyboard, setiap jejak yang ditinggalkan, akan secara diam-diam menjadi bahan bakar gratis bagi raksasa terpusat.
Apa yang dilakukan oleh OpenLedger, jika dilihat dari sudut yang lebih besar, adalah merekam kembali jejak ciptaan manusia dengan kode, agar tidak diambil secara gratis. Ini mungkin hanya sebuah perlawanan kecil, bahkan mungkin tidak berhasil.
Tetapi arah ini layak untuk diperhatikan dengan serius.
Bagaimanapun, persaingan AI di masa depan mungkin bukan hanya siapa yang memiliki parameter model lebih besar dan inferensi lebih cepat, tetapi siapa yang benar-benar menguasai kedaulatan data yang paling langka dan berkualitas tinggi. (Artikel ini adalah tugas platform dan tidak dianggap sebagai saran investasi.)