Để tôi kể cho bạn biết tôi bắt đầu với OpenLedger như thế nào và tại sao tôi phải hoàn toàn suy nghĩ lại về những gì tôi đọc ban đầu.

Khi tôi lần đầu nhìn vào nó, bản năng của tôi rất đơn giản. Các công ty AI đã lấy dữ liệu mà không trả tiền. OpenLedger xây dựng cơ sở hạ tầng để trả tiền cho những người đóng góp. Bồi thường công bằng, ghi nhận trên chuỗi, quy trình thanh toán tự động. Một câu chuyện sạch sẽ. Dễ hiểu.

Tôi đã dành hai tuần để nghĩ rằng đó là toàn bộ luận điểm.

Sau đó, tôi bắt đầu kéo một sợi chỉ thay đổi mọi thứ.

Câu chuyện thanh toán là có thật. Nhưng đó không phải là điều quan trọng nhất mà OpenLedger đang giải quyết.

Đây là ý tôi muốn nói.

Tôi đã trải qua đủ các chu kỳ công nghệ doanh nghiệp để biết cách mà việc áp dụng của các tổ chức thực sự hoạt động. Nó không xảy ra chỉ vì ai đó xuất bản một tài liệu trắng về sự công bằng. Nó không xảy ra vì mô hình bồi thường tinh tế. Các doanh nghiệp sẽ hành động khi cố vấn pháp lý của họ cho biết chi phí không hành động vượt quá chi phí thay đổi.

Vì vậy, tôi bắt đầu đặt ra một câu hỏi khác.

Không phải "ai được lợi từ việc bồi thường dữ liệu công bằng?"

Mà là "ai sắp bị kiện nếu họ không thể trả lời các câu hỏi cơ bản về dữ liệu đào tạo của họ trong quá trình khám nghiệm?"

Câu trả lời cho câu hỏi đó là một danh sách rất dài các công ty lớn.

Hãy nghĩ về những gì đang thực sự xảy ra trong các vụ kiện AI ngay bây giờ.

Vụ kiện của New York Times chống lại OpenAI không thực sự về tiền. Nó về việc khám nghiệm. Khi nó ra tòa, các luật sư sẽ đặt ra những câu hỏi rất cụ thể. Những bài viết nào đã được sử dụng? Bao nhiêu lần? Chúng đã ảnh hưởng như thế nào đến đào tạo? Các điều khoản cấp phép có bị vi phạm không?

Những câu hỏi đó đòi hỏi câu trả lời. Và những công ty không thể trả lời chúng một cách rõ ràng, thật sự không biết dữ liệu nào đã đào tạo mô hình của họ hoặc nó đến từ đâu, sẽ đối mặt với một loại rủi ro khác so với những công ty có thể tạo ra một chuỗi ghi nhận có thể xác minh.

Đây là lúc OpenLedger ngừng là câu chuyện "trả công cho người sáng tạo một cách công bằng" và trở thành điều gì đó quan trọng về mặt cấu trúc hơn.

Bằng chứng về Ghi nhận là cơ sở hạ tầng về nguồn gốc. Nó tạo ra một bản ghi mã hóa về dữ liệu nào đã được sử dụng, nó đã ảnh hưởng như thế nào đến đầu ra của mô hình và ai đã đóng góp vào đó. Bản ghi đó không chỉ hữu ích cho việc trả tiền cho những người đóng góp.

Nó là một sự bảo vệ pháp lý.

Tôi muốn thành thật về một điều mà tôi đã mất một thời gian để ngồi lại.

Các doanh nghiệp cần điều này nhất lại là những người kháng cự nhất với việc áp dụng nó.

OpenAI, Google, Anthropic, Meta — những công ty này có các đội pháp lý được thiết kế đặc biệt để lập luận rằng các thực tiễn dữ liệu hiện tại của họ là có thể bảo vệ. Họ sẽ không tự nguyện áp dụng cơ sở hạ tầng ghi nhận mà làm tăng cấu trúc chi phí của họ và tạo ra các bản ghi rõ ràng về những gì họ đã làm với dữ liệu đào tạo.

Họ sẽ áp dụng nó khi các tòa án yêu cầu họ phải làm như vậy. Hoặc khi các nhà quản lý yêu cầu công bố. Hoặc khi chi phí tranh tụng của sự không minh bạch vượt quá chi phí hoạt động của sự minh bạch.

Khoảnh khắc đó vẫn chưa đến.

Nhưng tôi đã quan sát đủ các chu kỳ quản lý để biết chúng kết thúc như thế nào. Chậm rãi, rồi bỗng chốc. Ngành thuốc lá đã chiến đấu hàng thập kỷ. Rồi thì không.

Câu hỏi cho $OPEN không phải là liệu khoảnh khắc đó có đến hay không.

Mà là liệu OpenLedger có hoạt động, được chứng minh, và được tích hợp vào đủ quy trình làm việc trước khi điều đó xảy ra để khi các doanh nghiệp buộc phải chuyển đổi, sẽ có nơi đáng tin cậy để chuyển đến.

Đây là những gì tôi theo dõi bây giờ thay vì giá token.

Các thử nghiệm doanh nghiệp. Không phải thông báo, mà là các thử nghiệm thực tế nơi một tổ chức thực sự đang kiểm tra cơ sở hạ tầng ghi nhận trong một quy trình làm việc thực tế.

Các yêu cầu của đội pháp lý. Khi các quy trình mua sắm của các công ty AI bắt đầu bao gồm "xác minh nguồn gốc dữ liệu" như một yêu cầu, đó là tín hiệu.

Ngôn ngữ quy định. Mỗi khi Đạo luật AI của EU hoặc luật pháp của Mỹ sử dụng các từ như "nguồn gốc có thể xác minh" hoặc "dữ liệu đào tạo có thể kiểm toán," đó là một luồng gió thuận mà không quan tâm đến chu kỳ thị trường crypto.

Không có tín hiệu nào trong số đó đang kêu gào cả.

Nhưng chúng đang thì thầm. Và trong cơ sở hạ tầng, những lời thì thầm có xu hướng trở thành tiếng gầm nhanh hơn bất cứ ai mong đợi.

Tôi đang ở vị trí để theo dõi. Không hoàn toàn thuyết phục rằng nó xảy ra theo dòng thời gian mà kinh tế token $OPEN yêu cầu. Nhưng đủ thuyết phục đến mức tôi không thể ngừng chú ý.

Điều gì sẽ khiến bạn tin rằng việc áp dụng cơ sở hạ tầng ghi nhận của AI doanh nghiệp thực sự đang xảy ra chứ không chỉ được thảo luận?

@OpenLedger $OPEN #OpenLedger