Vor ein paar Monaten bin ich auf eine andere Geschichte gestoßen, in der Medienunternehmen KI-Firmen verklagen, weil sie ihre Inhalte ohne Teilung des geschaffenen Wertes für das Training ihrer Modelle nutzen. Je mehr ich über diese Fälle lese, desto seltsamer fühlt sich die Situation an.
Die Leute, die das Rohmaterial erstellen, verdienen oft nichts.
Die Leute, die die KI entwickeln, fangen sich den größten Teil des Upsides.
Und irgendwo dazwischen wird der tatsächliche Beitrag der Daten fast unmöglich messbar.
Das hat mich dazu gebracht, @OpenLedger und OPEN aus einer anderen Perspektive zu betrachten.
Zuerst war ich nicht besonders aufgeregt. Krypto hat die Angewohnheit, alte Ideen in neuen Erzählungen zu verpacken. Jeder Zyklus hat seine eigenen Schlagwörter. KI-Wirtschaft. Eigentumsschicht. Datenrevolution. Manchmal fühlt es sich an, als würde das Marketing schneller evolvieren als die Technologie.
Aber nachdem ich Zeit damit verbracht habe, OpenLedgers Ansatz zu lesen, wurde mir klar, dass sie nicht wirklich mit Ethereum bei Smart Contracts konkurrieren oder versuchen, ein weiterer Rechenmarktplatz wie Bittensor zu werden.
Sie konzentrieren sich auf eine andere Frage.
Was wäre, wenn Datenbeitragsleistende weiterhin Wert verdienen könnten, nachdem die Daten verwendet wurden?
Das klingt einfach, bis du darüber nachdenkst, wie KI tatsächlich funktioniert.
Heute werden KI-Modelle mit riesigen Mengen an Informationen trainiert, die aus unzähligen Quellen stammen. Sobald alles zusammen gemischt ist, wird das Endergebnis zu einer Black Box. Die Antwort existiert, aber niemand kann klar identifizieren, welche Datenstücke dafür verantwortlich sind.
Es ist ein bisschen wie eine Schüssel Pho essen.
Du weißt, die Brühe schmeckt gut.
Aber du hast keine Ahnung, welcher Knochen den Geschmack erzeugt hat.
OpenLedgers Proof of Attribution versucht im Wesentlichen, dieses Problem zu lösen.
Das Ziel ist nicht nur, wer ein Dataset hochgeladen hat, zu verfolgen. Das größere Ziel ist es, zu messen, welche Datasets tatsächlich Wert zu einem Modelloutput beigetragen haben und diese Beiträge durch OPEN zu belohnen.
Und ehrlich gesagt, das ist wahrscheinlich der interessanteste Teil des gesamten Projekts.
Weil vielleicht die Daten selbst nicht das Asset sind.
Vielleicht ist das Asset die Fähigkeit zu beweisen, wer Wert aus diesen Daten geschaffen hat.
Wenn OpenLedger das richtig macht, werden die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen sehr unterschiedlich von dem, was wir heute im Internet kennen.
Stell dir ein Krankenhaus vor, das ein seltenes medizinisches Bildgebungsdataset besitzt.
Oder ein Logistikunternehmen mit jahrelangen Transportaufzeichnungen.
Traditionell werden diese Assets entweder verkauft, lizenziert oder weggeschlossen.
Aber unter der Vision von OpenLedger könnte der Eigentümer potenziell wiederkehrenden Wert verdienen, jedes Mal, wenn diese Daten zu einem KI-Modell beitragen.
Nicht durch den Verkauf des Hauses.
Indem man Miete dafür erhebt.
Ein Dataset könnte Hunderte Male Umsatz generieren, während das Eigentum unverändert bleibt.
Das ist ein grundlegend anderes Modell als das, wie die meisten KI-Unternehmen heute operieren.
Zur gleichen Zeit beginnt hier mein größter Zweifel.
Krypto hat bereits mehrere Wellen von Tokenisierungsnarrativen durchlaufen.
Immobilien.
Musiklizenzgebühren.
CO2-Zertifikate.
Viele klangen überzeugend. Einige funktionierten sogar technisch. Aber ein häufiges Problem trat immer wieder auf: Das Token wurde liquide, bevor das zugrunde liegende Asset wertvoll wurde.
Spekulation kam vor der Nachfrage.
Und das ist das Risiko, das ich bei OpenLedger weiterhin sehe.
Eine Datenwirtschaft funktioniert nur, wenn jemand letztendlich bereit ist, für das Ergebnis zu zahlen.
Nicht weil es ein Token gibt.
Nicht weil es Aktivität gibt.
Sondern weil die resultierende Intelligenz echten wirtschaftlichen Wert schafft.
Andernfalls läuft das System Gefahr, ein weiterer Marktplatz zu werden, auf dem Teilnehmer Erwartungen und nicht Produkte handeln.
Deshalb denke ich auch, dass die Datenqualität noch wichtiger ist als die Attribution.
Die Belohnung von Beiträgen ist wichtig.
Wertvolle Beiträge zu belohnen ist viel schwieriger.
Je stärker der Anreiz wird, desto attraktiver wird das Reward Farming. Ein seltenes medizinisches Dataset könnte mehr wert sein als Millionen von niedrigqualitativen öffentlichen Datenpunkten. Aber wenn das Netzwerk nicht zuverlässig zwischen beiden unterscheiden kann, überwiegt irgendwann die Quantität die Qualität.
Wir haben Versionen dieses Problems in fast jedem anreizgetriebenen Krypto-Ökosystem gesehen.
Gute Belohnungen ziehen Teilnehmer an.
Große Verifizierung zieht Wert an.
Und die sind nicht immer dasselbe.
Deshalb denke ich nicht, dass die Zukunft von OpenLedger vollständig von seiner Blockchain-Infrastruktur oder sogar von seinen KI-Modellen abhängt.
Ich denke, es hängt davon ab, ob das Netzwerk einen vertrauenswürdigen Markt schaffen kann, in dem Datenqualität, Attribution und wirtschaftlicher Wert miteinander verbunden bleiben.
Denn am Ende könnte OpenLedger nicht eine weitere KI-Blockchain aufbauen.
Es könnte versuchen, einen Arbeitsmarkt für Daten selbst zu schaffen.
Ein System, in dem Daten nicht mehr als kostenloses Rohmaterial, sondern als produktives Asset behandelt werden, das weiterhin Wert für seinen Ersteller generiert.
Wenn Unternehmen bereit sind, für diesen Wert zu zahlen, wird das Modell extrem mächtig.
Wenn das Geld nur aus Spekulationen rund um OPEN kommt, dann ist es nur ein weiteres Web3-Narrativ, das sich als KI verkleidet.
Der Unterschied klingt klein.
Es ist wirklich nur eine Quelle der Nachfrage.
Aber dieser einzelne Unterschied könnte die Zukunft von @OpenLedger und OPEN bestimmen.