Tenho uma desconfiança natural em relação a esses projetos no Crypto que logo colam o rótulo de IA.
Nos últimos dois anos, vi tantos projetos que, para ser sincero, sua valorização subiu mais rápido que a temperatura no verão, mas o que realmente oferecem é como um calendário de plantio sazonal—parece agitado, mas quando chega a hora, esfria. Na propaganda, é como um buffet de frutos do mar de luxo, mas o que chega no prato é tudo surimi e bolinho de peixe frito. Se você olhar com atenção, de dez projetos, oito estão apenas surfando na onda, e a lógica central não aguenta um exame mais rigoroso.
Então, quando um amigo me menciona@OpenLedger e seu token$OPEN , minha primeira reação é sempre a mesma: lá vem mais um.
Mas, após revisar várias vezes seu whitepaper e design arquitetural, admito que mudei um pouco de opinião. Não porque sua visão seja grandiosa, mas pelo contrário, o que eles estão fazendo é tão específico que me faz pensar que essa equipe realmente refletiu sobre isso.
Eles não estão competindo com o ecossistema de contratos inteligentes do Ethereum, nem estão na briga pelo mercado de poder de computação com o Bittensor. Eles estão focando em um problema mais fundamental e complicado: a propriedade e atribuição dos dados de treinamento de IA.
Como o modelo atual da internet é distorcido?
Os usuários geram uma quantidade massiva de dados todos os dias: tweets postados, fotos carregadas, comentários escritos, palavras-chave pesquisadas, e a plataforma recolhe tudo isso de graça, enquanto as empresas de grandes modelos coletam e treinam um modelo que vale dezenas ou até centenas de bilhões, e depois monetizam. Dentro dessa cadeia, as pessoas que realmente contribuem com dados não recebem um centavo, nem têm direito a ser informadas.
Eu vejo aqueles casos em que empresas de IA estão sendo processadas por mídia, artistas, escritores por violação de direitos autorais, e para ser honesto, tenho sentimentos mistos. Por um lado, acho que os criadores devem defender seus direitos; por outro lado, percebo que essa lógica de pegar de graça, empacotar para treinamento e monetizar de olhos fechados já está tão enraizada que parece normal.
O que a OpenLedger quer fazer é acender uma luz nesse caixa-preta. Eles chamam isso de Proof of Attribution, ou prova de atribuição. Em outras palavras, a atual formação de IA é como uma enorme panela de hot pot, onde jogamos toneladas de ingredientes, e não importa quão fresco o caldo, ninguém sabe quem colocou aquela bolinha de carne lá. A OpenLedger quer criar um sistema de rastreamento para que, quando a IA usar um sabor específico novamente, consiga identificar o contribuinte original e liquidar automaticamente a recompensa através de$OPEN .
Soa um pouco como o Content ID do YouTube, você usa um trecho do meu vídeo, e a receita publicitária automaticamente me dá uma parte. Só que o que a OpenLedger precisa lidar não é apenas com impressões digitais de vídeo, mas com correspondência em nível de token no treinamento de grandes modelos.
Como um veterano que já escreveu muito código, notei um detalhe na sua abordagem técnica que não foi amplamente divulgado. Para resolver o problema da eficiência de atribuição em grandes modelos, eles usaram um método de atribuição em nível de token baseado em arrays de sufixo. Esse método não é novo, é até um pouco antiquado, mas é exatamente essa abordagem tradicional que me faz achar que é confiável. Os parâmetros de grandes modelos podem facilmente chegar a centenas de bilhões; se você tiver que retroceder todos os parâmetros a cada inferência, os custos de computação e latência podem realmente derrubar o ambiente da blockchain. A ideia do array de sufixo é primeiro comprimir o corpus de treinamento em um índice eficiente, e quando o modelo gera conteúdo, ele faz correspondência de características diretamente no nível de token, o que equivale a olhar para um padrão específico dentro dessa frase, e ver onde aparece com frequência em qual DataNet.
Vou dar um exemplo, uma farmácia de ervas não precisa estudar a história completa de crescimento de cada erva; só olhando o rótulo já consegue identificar a origem e o lote. O que a estrutura de sufixo faz essencialmente é etiquetar cada sabor de dado com uma marca que pode ser verificada na blockchain.
O papel do OPEN nesse sistema também é bem claro, servindo como combustível para liquidação, staking e validação. Não é um ativo vazio criado só para emitir tokens, mas um item essencial para o funcionamento da rede de atribuição: você contribui com dados que são usados, e recebe OPEN; se você deseja que o modelo acesse dados de alta qualidade, precisa fazer staking de$OPEN ; se você quer ser um nó para validar se a atribuição está correta, também precisa de OPEN como incentivo.
No início, o projeto levantou cerca de 8 milhões de dólares em financiamento de fundos de infraestrutura como a Polychain Capital. Por que isso me importa? Porque fundos como a Polychain geralmente preferem infraestrutura de longo prazo e de base sólida, em vez de projetos que surgem rapidamente com narrativas chamativas. Se eles estão dispostos a investir, pelo menos isso indica que o caminho técnico não está completamente fora da realidade.
Mas não posso ser excessivamente otimista, vou manter uma visão crítica. O maior risco é o velho problema do Web3: dados de lixo e ataques de spam.
Pensa comigo, uma vez que a atribuição possa trazer recompensas reais em dinheiro, certamente haverá uma corrida. Dados raros de imagens médicas são realmente valiosos, mas será que consigo gerar 10 milhões de tweets inúteis com um script, adicionando palavras-chave variantes, e depois colocá-los no DataNet esperando serem chamados? Se o algoritmo de atribuição não tiver um mecanismo de filtragem de qualidade robusto, o OPEN se tornará um token que incentiva dados de lixo, enquanto a equipe do projeto construiu um buffet, e todos aparecem com bolinhas de peixe congeladas esperando trocar por lagosta.
Outro problema real é a resistência das grandes empresas. Se a OpenLedger realmente tornar a atribuição um padrão da indústria, o maior desafio provavelmente não será para pequenas startups, mas para os gigantes que atualmente alimentam seus modelos com dados quase gratuitos. Uma vez que cada chamada precise confirmar a origem dos dados e pagar, os custos de treinamento vão disparar. Nesse ponto, o OPEN não será mais apenas um token utilitário, mas se tornará uma espécie de imposto sobre dados, e a dinâmica por trás disso é muito mais complexa do que a implementação técnica.
O mercado está muito agitado agora, novos projetos de IA+Web3 surgem todos os dias, a maioria deles com PPTs que correm mais rápido do que o código. A OpenLedger pelo menos está lidando com um osso sujo e duro: o problema da propriedade dos dados na caixa preta da IA. Não importa quão bem escrito seja o whitepaper técnico, no final, tudo se resume à implementação real: inferências de alta frequência em milhões de nós, sincronização de estado, mecanismos de resistência a fraudes... Essas coisas precisam de tempo e cenários reais para serem validadas.
Mas, a longo prazo, isso já ultrapassou a questão de apenas subir e descer de um único projeto ou token.
A inteligência baseada em silício está devorando desesperadamente a experiência baseada em carbono. Se não tivermos um protocolo de base que ajude as pessoas comuns a ancorar sua propriedade sobre dados, cada clique, cada tecla digitada, cada rastro deixado se tornará combustível gratuito para grandes centrais de dados.
O que a OpenLedger está fazendo, em termos amplos, é regravar as marcas de criatividade humana em código, para que não sejam completamente exploradas. Isso pode ser apenas uma pequena resistência, e talvez nem tenha sucesso.
Mas essa direção vale a pena uma olhada atenta.
Afinal, a competição futura em IA pode não ser apenas sobre quem tem os parâmetros do modelo maiores ou a inferência mais rápida, mas quem realmente detém a soberania sobre os dados mais raros e de maior qualidade. (Este artigo é uma tarefa da plataforma e não constitui qualquer conselho de investimento.)