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最近広場でOpenLedgerの話題が盛り上がってきていて、トップページをスクロールして最初の10件を見ると6件がこのプロジェクトについて語っている。正直に言うと、情報が細切れになりがちな場所で、これだけ多くの人が一つのプロジェクトに集中して議論するのは、実際に中身があるか、さもなくば感情がうまくハマっているかのどちらかだと思う。私はどちらの肩も持ちたくないので、ホワイトペーパーを読み終えた後のいくつかの考えと、冷静に見直す必要があると感じた点をいくつか挙げたい。
まず、私が認める部分から話そう。OpenLedgerが解決しようとしている問題は確かに存在していて、しかもずっと前からある。AI業界では、データを提供する人、ラベリングを手伝う人、モデルの微調整をする人の多くが、継続的なリターンを得られないことが多い。あなたが提供したデータはモデルの学習に使われ、モデルが稼いだお金とあなたには関係がない。これは特定の企業の問題ではなく、業界全体のインセンティブ設計ができていないことが原因だ。OpenLedgerがオンチェーンの帰属（アトリビューション）でこの問題を解こうとするのは、論理的には筋が通っている——それぞれのデータ貢献と、各回のモデル推論の因果関係を記録し、そのうえで自動的に分配する、ということだ。