ho tenuto d'occhio il sistema di attribuzione di OpenLedger per un po' e la cosa che non riesco a risolvere completamente è se il 'Proof of Attribution' rimanga significativo una volta che i modelli iniziano ad evolversi più velocemente dei metodi di attribuzione stessi
perché l'attribuzione sembra stabile in teoria
i dati vanno in un DataNet, il modello si allena, l'influenza viene tracciata durante l'inferenza, i contributor ricevono ricompense proporzionali a quanto i loro dati hanno plasmato l'output. un ciclo concettuale pulito.
ma i modelli sotto quel ciclo non sono fermi.
Le architetture cambiano. Le finestre di contesto si espandono. I livelli di recupero vengono aggiunti. Agenti come Octoclaw iniziano a concatenare dinamicamente più percorsi di inferenza. I sistemi di ragionamento diventano più probabilistici, più compositivi, più adattivi & ogni uno di quei cambiamenti cambia silenziosamente ciò che significa 'influenza'.
I metodi di attribuzione @OpenLedger descrivono oggi principalmente basandosi sull'approssimazione del contributo dopo che l'inferenza è avvenuta. Scoring basato su gradienti per sistemi più piccoli. Tecniche di corrispondenza simbolica e interpolazione per quelli più grandi.
La matematica funziona all'interno di determinate assunzioni.
Il problema è che quelle assunzioni possono deviare man mano che il comportamento del modello diventa più emergente.
Un sistema di ragionamento altamente modulare potrebbe generare uscite plasmate da modelli distribuiti attraverso migliaia di interazioni apprese senza riflettere fortemente alcun intervallo memorizzato individualmente. L'influenza diventa diffusa. La struttura causale diventa stratificata.
E una volta che ciò accade, l'attribuzione inizia a misurare ombre di contributo piuttosto che una linea diretta.
Quella distinzione è importante perché il livello economico tratta ancora la misurazione come verità azionabile.
I premi di DataNet fluiscono da esso. Gli incentivi per i contributori dipendono da esso. Le decisioni di governance riguardanti i rapporti di allocazione alla fine ereditano anche le sue imperfezioni.
Il che significa che l'attribuzione non è solo un sottosistema tecnico. È effettivamente uno strumento di misurazione che definisce come il valore è percepito all'interno dell'economia di OpenLedger.
E gli strumenti di misurazione diventano pericolosi una volta che l'ambiente evolve più velocemente della calibrazione.
Octoclaw rende tutto questo ancora più interessante perché l'esecuzione guidata dagli agenti aumenta drammaticamente la complessità dell'inferenza. Le uscite non sono più risposte isolate. Diventano catene di recupero, ragionamento, utilizzo di strumenti e esecuzione cross-environment.
La superficie di attribuzione diventa frammentata attraverso più processi interattivi invece di un singolo evento di inferenza limitato.
Quindi ora OpenLedger sta cercando di preservare un'attribuzione economica stabile in un mondo in cui i modelli si comportano sempre meno come motori deterministici e più come ecosistemi di ragionamento adattativi.
Onestamente non riesco ancora a capire se il Proof of Attribution evolva abbastanza velocemente per rimanere economicamente credibile man mano che le architetture dei modelli diventano più fluide e native agli agenti nel tempo o se il livello di attribuzione inizia gradualmente a rimanere indietro rispetto ai sistemi che dovrebbe misurare 🤔