Oggi non ho continuato a rivedere i dati caricati o i validatori che gestiscono i nodi. Invece, l'ho affrontata da un'angolazione più complicata: se @OpenLedger collega davvero i contributi dati, le chiamate ai modelli e la condivisione dei profitti, cosa succede quando sorgono dispute in seguito? Inizialmente pensavo che la parte più cruciale della Proof of Attribution fosse 'il primo contributo registrato on-chain', ma più ci pensavo, più mi rendevo conto che la vera sfida è il secondo passo: come correggere i conti quando il peso del contributo è messo in discussione, i dati sono mal giudicati e i profitti sono già stati condivisi.
Questo è molto simile al servizio post-vendita dell'e-commerce. Effettuare un ordine e fare un pagamento è solo il primo passo; la vera prova del sistema arriva con resi, rimborsi, cambi di indirizzo, aggiustamenti di prezzo e arbitrato post-vendita. L'attribuzione dei dati AI funziona allo stesso modo. Il primo giudizio del sistema su un dato avente valore indica solo che è entrato nel libro mastro; ma se in seguito si scopre che i dati sono duplicati, poco chiari nell'origine, o sovrappesati, o se un altro contributore si sente sottovalutato, emergerà un intero insieme di problemi di follow-up.
Ho fatto alcune stime approssimative. Supponiamo che ci siano 1000 punti dati validi in un Datanet, generando 2000 chiamate di modello quotidianamente. Se il 3% di quelle chiamate è contestato, significa 60 registrazioni di disputa. Se ogni disputa richiede di esaminare la fonte dei dati, verificare le registrazioni, controllare il contesto della chiamata e il percorso di condivisione delle entrate, anche se ci vogliono solo 3 minuti in media, si accumulano 180 minuti. Il mal di testa più grande è se 10 di quelle dispute richiedono effettivamente aggiustamenti di peso; allora non è solo una registrazione coinvolta, ma l'intera storia di condivisione delle entrate che è già avvenuta.
Quindi, penso che la peggior paura per un sistema di attribuzione non sia fare un primo calcolo errato, ma piuttosto non avere un rimedio dopo che è stato commesso un errore.
Se i dati di bassa qualità sono sopravvalutati, i veri contributori verranno diluiti; se i dati di alta qualità sono sottovalutati, i contributori si sentiranno derubati dal sistema; se i dati duplicati non vengono prontamente penalizzati, gli acquirenti inizieranno a pensare che la qualità di Datanet stia andando a rotoli. In superficie, sembra un problema di scoring dei dati, ma in realtà è un problema di fiducia. Un sistema di attribuzione che non può correggere i suoi errori si trasformerà alla fine in una scatola nera dove 'il primo giudizio è l'ultima parola.'
Questo è anche ciò a cui presto maggiore attenzione quando guardo a OpenLedger ora. Non si tratta solo di dimostrare 'chi ha contribuito', ma anche di dimostrare 'come vengono fatte le correzioni quando qualcuno è giudicato erroneamente.' I validatori, i Datanets e l'AI Pagabile possono tutti essere spiegati, ma una volta implementati, ci saranno sicuramente problemi con appelli, revisioni, ricalcoli e aggiustamenti delle entrate. Senza questo strato, più automatizzata diventa la condivisione delle entrate, maggiore è il potenziale per le dispute.
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