Ich habe heute durch AI-Diskussionen gescrollt und etwas Interessantes bemerkt...
Fast jeder redet über Modelle.
Wer das schlaueste Modell baut. Wer das größte Modell trainiert. Wer das AI-Rennen gewinnt.
Aber ich sehe selten, dass Leute über das sprechen, was all diese Modelle überhaupt möglich macht: Daten.
Und ehrlich gesagt, denke ich, dass genau dort eine der größten Chancen liegen könnte.
Deshalb habe ich mich in letzter Zeit mit @OpenLedger beschäftigt.
Was meine Aufmerksamkeit erregte, war nicht eine weitere "AI-Token"-Erzählung. Es war die Idee, dass Datenbeiträger tatsächlich eine Möglichkeit haben sollten, Wert zu erfassen, wenn ihre Daten helfen, AI-Systeme zu trainieren oder zu verbessern.
Das Konzept klingt einfach, aber es ist ein ziemlich großer Wandel, wenn es funktioniert.
Sie versuchen, gemeinschaftlich besessene Datanets, OpenLoRA, ModelFactory, AI-Agenten und on-chain Belohnungen in ein einziges Ökosystem zu integrieren. Das Stück, das ich am interessantesten finde, ist der Proof of Attribution.
Denn wenn AI Wert schafft, indem sie auf gemeinschaftlich beigetragenen Daten basiert, sollte es nicht eine Möglichkeit geben, diesen Beitrag nachzuvollziehen?
Ich sage nicht, dass das garantiert erfolgreich sein wird.
Ich bin lange genug im Krypto-Bereich, um großartige Ideen zu sehen, die kämpfen, weil die Akzeptanz nie kam.
Technologie ist normalerweise nicht der schwierigste Teil.
Die Menschen dazu zu bringen, ihr Verhalten zu ändern, ist es.
Für mich ist die wirkliche Frage also nicht, ob die Infrastruktur funktioniert.
Es ist, ob Entwickler, Unternehmen und Benutzer tatsächlich an Attribution, Eigentum und dem Teilen von AI-generiertem Wert interessiert sind.
Wenn ja, könnte
$OPEN etwas viel Größeres als ein weiteres AI-Projekt aufbauen.
Es lohnt sich, das im Auge zu behalten. 👀🚀
#OpenLedger $OPEN @OpenLedger #Web3AI #dataownership