I problemi chiave risolti dalla blockchain in questi anni possono essere sintetizzati in una parola: proprietà. Dalla registrazione di Bitcoin a vari asset on-chain, la tecnologia ha ripetutamente risposto a "di chi è questa cosa". Questo è certamente importante, ma quando l'AI entra in gioco, mi rendo conto che le vecchie domande non sono più sufficienti. Perché nell'economia intelligente, la vera questione non è "chi possiede", ma è una domanda più sottile e difficile: chi ha contribuito a cosa e quanto ha contribuito.

Questo è esattamente ciò a cui vuole rispondere il proof of attribution proposto da OpenLedger. Sembra solo un termine meccanico, ma la trasformazione che c'è dietro è piuttosto fondamentale.

Immagina un modello di intelligenza artificiale che viene chiamato e produce un risultato di valore. Dietro a questo c'è molto più di una riga di codice: potrebbero esserci dei dati di addestramento che hanno avuto un ruolo decisivo, un sviluppatore che ha fatto dei ritocchi che hanno contribuito a capacità chiave, e alcuni nodi di calcolo che hanno supportato l'intero processo di inferenza. Nei sistemi tradizionali, questi contributi vengono schiacciati in un black box invisibile, e nessuno può dire quanto ciascuno contribuisca. Ciò che la prova di attribuzione cerca di fare è smontare questa catena lungo il flusso di dati, identificare la fonte e il peso di ogni contributo, e poi far sì che i guadagni generati da questa chiamata vengano automaticamente liquidati alle parti coinvolte in proporzione — tutto sulla blockchain, senza bisogno di intermediari fidati o di negoziazioni tra le parti.

Ritengo che questa questione sia importante perché non riguarda solo la tecnologia, ma le regole. Nella logica del Web2, la distribuzione del valore dipende fortemente dal potere di parola: se la piattaforma è grande, ottiene la fetta più grossa; se la persona è piccola, viene data per scontata come contributo gratuito. Ma quando il criterio di distribuzione cambia da "chi ha il pugno più duro" a "fatti scritti chiaramente nei libri contabili", l'intera struttura di incentivi viene cambiata. Un medico in una zona remota che carica un caso raro può teoricamente diventare un pezzo chiave di un modello medico e ricevere ricompense continue, invece di essere silenziosamente inghiottito. Questa possibilità, in passato, era impensabile. $BTC

Ma voglio anche mettere un po' di realismo. La questione dell'attribuzione è facile da dire, ma difficile da realizzare. I dati nella realtà sono altamente intrecciati, e calcolare con precisione il contributo marginale di un dato specifico a un output richiede una profonda combinazione di crittografia, scienza dei dati e teoria dei giochi; basta un piccolo errore e la giustizia diventa solo un slogan. Inoltre, anche l'algoritmo più sofisticato deve affrontare una cruda realtà: se il processo di attribuzione comporta anche solo un minimo inconveniente, molte persone preferiranno continuare a usare la black box gratuita piuttosto che lottare per i propri diritti. La comodità è spesso più allettante della giustizia. #BTC

Perciò non considererei la prova di attribuzione come una panacea. È più un atteggiamento, un rifiuto dell'idea che "le contribuzioni debbano essere ignorate per natura". Riconosce che questo percorso è difficile, ma sceglie comunque di mettere di nuovo sul tavolo la questione di "chi crea valore", una domanda che è stata volutamente offuscata.

Ho sempre pensato che per valutare il peso di una tecnologia, non si può guardare solo alla sua scala o popolarità attuale, ma bisogna osservare quali contraddizioni stanno silenziosamente prendendo forma. Quando sempre più persone iniziano a preoccuparsi del fatto che il loro lavoro cognitivo venga sfruttato dalle macchine, un meccanismo che renda le contribuzioni nuovamente visibili, tracciabili e liquidabili, il suo valore diventerà sempre più chiaro col passare del tempo. Questa rivoluzione non è affollata, anzi, è un po' goffa, ma ha posto la domanda giusta. #openledger $OPEN @OpenLedger