aialignmen

អ្វីដែលធ្វើឲ្យ @OpenLedger គួរឲ្យចាប់អារម្មណ៍ចំពោះខ្ញុំ គឺវាចូលទៅរក AI ពីទិសដៅមួយដែលគម្រោងភាគច្រើនជៀសវាង៖ ភាពមិនត្រឹមត្រូវ (entropy)។
នៅពេលប្រព័ន្ធ AI ធំឡើង អ៊ីនធឺណិតកំពុងក្លាយទៅជាឃ្លាតឆ្អែតដោយមាតិកាបង្កើតសំយោគ ដាតាសែតដែលត្រូវបានចម្លង និងសំឡេងកើតឡើងជាលំដាប់តាមរយៈការបង្កើតឥតឈប់ឈរ។ បញ្ហាមិនមែនជាការចូលដំណើរការព័ត៌មានទៀតទេ។ បញ្ហាគឺថាតើព័ត៌មាននោះនៅតែរក្សាសញ្ញា (signal) ឬអត់។
នោះផ្លាស់ប្តូរសេដ្ឋកិច្ចរបស់ AI ទាំងស្រុង។
អស់ជាច្រើនឆ្នាំ ឧស្សាហកម្មបានសន្មតថា ម៉ូដែលធំជាងគឺបង្កើតលទ្ធផលល្អជាងដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ប៉ុន្តែការធ្វើមាត្រដ្ឋានម៉ូដែលឥឡូវកំពុងប៉ះដែនកំណត់ប្រសិទ្ធភាព។ ថ្លៃចំណាយលើការហ្វឹកហ្វឺនកើនឡើងតាមរបៀបកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំង ខណៈដែលការកើនលទ្ធផលកាន់តែមានកម្រិតបន្តិចបន្តួច។ ក្នុងពេលតែមួយ ដាតាសែតគុណភាពខ្ពស់ដែលផលិតដោយមនុស្សកាន់តែខ្វះខាត ជាពិសេសដោយសារប្រព័ន្ធ AI កំពុងប្រើប្រាស់ និងបន្តផលិតរង្វង់ព័ត៌មានដដែលៗម្តងហើយម្តងទៀត។
នៅទីនេះហើយ ដែលស្រទាប់ការគូសសម្គាល់ (attribution layer) នៅពីក្រោយ #OpenLedger កាន់តែសំខាន់ជាងអ្វីដែលមនុស្សគិត។
បើអ្នកចូលរួម ដាតាសែត និងប្រភពចំណេះដឹងអាចត្រូវបានតាមដានជាលក្ខណៈសេដ្ឋកិច្ចក្នុងខ្សែសង្វាក់ដំណើរការ AI នោះ ប្រភពដើមទិន្នន័យដែលគួរទុកចិត្ត (trusted data provenance) ខ្លួនឯងអាចក្លាយជាគុណសម្បត្តិប្រកួតប្រជែងបាន។ មិនមែនម៉ូដែលធំជាងគេ។ មិនមែនរឿងរ៉ាវខ្លាំងជាងគេ។ គឺសញ្ញាដែលស្អាតជាងគេ។
ជាប្រវត្តិសាស្ត្រ សេដ្ឋកិច្ចព័ត៌មានធំៗរាល់មួយៗ ទីបំផុតបានសាងសង់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធសម្រាប់ការផ្ទៀងផ្ទាត់៖
ទីផ្សារហិរញ្ញវត្ថុបានបង្កើតការត្រួតពិនិត្យ (audits),
អ៊ីនធឺណិតបានបង្កើតការជ្រើសរើសតាមចំណាត់ថ្នាក់ (search ranking),
ប្លុកឆេនបានបង្កើតការឯកភាព (consensus)។
ឥឡូវនេះ AI ប្រហែលកំពុងឈានទៅដំណាក់កាលនៃការផ្ទៀងផ្ទាត់ខ្លួនឯង (verification era)។
នោះហើយជាមូលហេតុដែល $OPEN មានអារម្មណ៍តិចដូចជារឿងនិទាន token AI ទូទៅ ហើយច្រើនដូចជាការប៉ុនប៉ងដើម្បីដោះស្រាយវិបត្តិភាពជឿទុកចិត្តដែលកំពុងជិតមកដល់ រវាងម៉ូដែល ទិន្នន័យ និងការចូលរួមរបស់មនុស្ស។
#OpenLedger #AIInfrastructure #DataProvenance #SyntheticData #AIAlignmen