以前は、AI企業はソフトウェア企業に似ていると思ってた。モデルを作成してパフォーマンスを向上させ、ユーザーを引きつけて、それを繰り返すってね。@OpenLedger を見れば見るほど、最初の考えが完全には正しくなかったことに気づいた。AIはサプライチェーンにますます似てきている。最終的な答えが全ての焦点を集めるけど、その背後には、多くのデータセット、貢献者、モデル、評価、そして価値あるものを創り出すために協力するエージェントが絡む複雑なプロセスがあるんだ。
サプライチェーンは面白いよね。成功するには、通常、ただ1人や1社に頼るわけじゃない。工場がうまく稼働しても、他のエリアで遅れが出ると、全体のシステムに影響が出ることがある。AIも同じようなプレッシャーを感じ始めてる。知識は今や一つの場所からではなく、いろんなところから集まるんだ。時間をかけて、自分の知識やアイデア、スキルを共有するいろんな人たちの関与があるからね。
私がいつも注目する理由の一つは、#OpenLedger に関してこれがあるからだ。このプロジェクトは、ただ物を作るのではなく、協力して努力を調整することに重きを置いているようだ。貢献者を巻き込む、特定のモデルを使う、クレジットのためのレイヤーを追加する、エージェントによって駆動される環境といったアイデアは、全て同じ問題を強調している。AIネットワークが拡大するにつれて、課題は知性の開発ではなく、情報が整理され、追いやすく、役立つ状態を保つことかもしれない。異なる要素が多く関与していても。
複雑なシステムは、通常、一つの大きなミスで崩壊することはない。「問題はしばしば気づかれずに成長する。」小さな非効率が時間と共に積み重なる。情報が真実かどうかを確認するのが難しくなる。「調整が効果的でなくなる。」 「信頼が徐々に低下していく。」人々が問題に気づく頃には、システムは最初に見える以上の困難に対処しているかもしれない。AIネットワークも、貢献や価値を大規模に管理するのが難しくなると、似たような課題に直面するかもしれない。
これを聞くと、AIの未来のチャンピオンがモデルの優劣だけで決まるのか考えてしまう。$OPEN は新たなチャンスへと私を導いてくれる。情報、人、資源を最も上手く整理できるネットワークが、最も大きな利益を得る可能性が高い。歴史は、革新的な製品が全産業を生み出すことがあると示している。しかし、しばしば、業界が繁栄し持続するためには、しっかりとしたサプライチェーンが必要だ。
