Kiedy po raz pierwszy natknąłem się na OpenLedger, moja reakcja była dość przewidywalna.
Kolejny blockchain AI.
Kolejna próba połączenia bodźców kryptowalutowych z sztuczną inteligencją.
Kolejny projekt obiecujący przekształcenie branży, podczas gdy użytkownicy zbierają punkty, farmią nagrody i czekają na wydarzenie z tokenem.
Widzieliśmy ten cykl wystarczająco wiele razy, żeby wiedzieć, jak zazwyczaj się kończy. Narracja przyciąga uwagę, bodźce przyciągają farmerów, token startuje, płynność ucieka, a ostatecznie wszyscy przenoszą się do następnego trendu.
Więc naturalnie spodziewałem się, że OpenLedger będzie podążać za tym samym scenariuszem.
Ale po spędzeniu trochę czasu na zagłębianiu się w to, co naprawdę budują, stałem się bardziej ciekawy niż sceptyczny.
Powód jest prosty.
Większość projektów AI koncentruje się na modelach.
OpenLedger wydaje się być znacznie bardziej zainteresowane ludźmi i danymi stojącymi za tymi modelami.
Podstawowa idea opiera się na pytaniu, które stało się coraz ważniejsze w miarę wzrostu AI: jeśli wartościowe systemy AI są szkolone przy użyciu wkładów od tysięcy ludzi, kto tak naprawdę dostaje nagrody, gdy te systemy generują wartość?
Odpowiedzią OpenLedger jest to, że uczestnicy powinni nadal zarabiać długo po złożeniu początkowego wkładu.
Zamiast traktować dane jako jednorazowy zasób, projekt stara się zamienić je w trwały aktyw ekonomiczny.
Teoretycznie użytkownicy przyczyniają się danymi, pomagają poprawić zbiory danych lub uczestniczą w budowaniu wyspecjalizowanych sieci AI. Te wkłady stają się częścią systemu, który może być wykorzystywany przez modele AI. Gdy te modele są wykorzystywane, uczestnicy powinni otrzymywać nagrody związane z wartością, którą pomogli stworzyć.
Co czyni to interesującym, to fakt, że nagroda nie ma na celu pochodzić wyłącznie z inflacji czy emisji.
Projekt stara się połączyć wynagrodzenie bezpośrednio z użyciem.
Ta różnica może brzmieć mało, ale zmienia całą strukturę zachęt.
Większość systemów nagradzających krypto działa, ponieważ nowe tokeny są ciągle dystrybuowane. OpenLedger stara się zbudować świat, w którym nagrody pochodzą z rzeczywistego zapotrzebowania na usługi AI, a nie z niekończącego się strumienia nowo wybitych zachęt.
Czy to zadziała, to zupełnie inne pytanie.
Najbardziej ambitna część projektu koncentruje się na atrybucji.
Zespół mówi dużo o śledzeniu, które zbiory danych przyczyniają się do wyników modeli i wykorzystaniu tych informacji do określenia, kto zasługuje na wynagrodzenie.
Jeśli ten mechanizm działa niezawodnie, rozwiązuje problem, który istnieje w AI od samego początku: uczestnicy tworzą wartość, ale platformy zatrzymują większość z niej.
Jeśli to nie zadziała, wtedy cały model ekonomiczny staje się znacznie trudniejszy do uzasadnienia.
To również tutaj moja początkowa opinia się zmieniła.
Na pierwszy rzut oka, OpenLedger wyglądał jak kolejny projekt próbujący tokenizować AI.
Po głębszym przyjrzeniu się, wydaje się, że to bardziej próba zbudowania własności i dzielenia się przychodami w samym stosie AI.
To znacznie ciekawszy problem.
Oczywiście, dobre pomysły są tanie.
Wykonanie jest tym, gdzie projekty żyją lub umierają.
Największe ryzyko nie leży w złożoności technicznej. To zachowanie użytkowników.
Użytkownicy krypto są niesamowicie efektywni w znajdowaniu nagród. Jeśli system można 'farmić', będzie 'farmiony'. Jeśli zachęty są źle dopasowane, uczestnicy będą optymalizować pod kątem nagród, a nie użyteczności.
OpenLedger wydaje się być świadomy tego wyzwania i zaprojektował części systemu wokół jakości wkładu i atrybucji, a nie surowej aktywności. Intencją jest nagradzanie wartościowego uczestnictwa zamiast prostej ilości.
Pytanie brzmi, czy rzeczywistość będzie współpracować.
Budowanie mechanizmów, które odróżniają prawdziwy wkład od szumów napędzanych zachętami, jest jednym z najtrudniejszych problemów zarówno w AI, jak i w krypto.
Ekonomicznie projekt stara się stworzyć bardziej okrężny system niż większość sieci tokenów.
Wartość powinna płynąć z użycia AI z powrotem do uczestników, tworząc pętlę, w której dane, modele, użytkownicy i aplikacje wszyscy korzystają z wzrostu.
To teoria.
Rzeczywistość jest taka, że pętla działa tylko wtedy, gdy istnieje rzeczywiste zapotrzebowanie.
Żadna ilość inżynierii tokenów nie może zrekompensować braku użytkowników.
Jeśli deweloperzy na tym nie budują, jeśli firmy nie używają modeli lub jeśli konsumenci nie dostrzegają wartości w ekosystemie, to ekonomika staje się zależna od spekulacji, a nie użyteczności.
I to dokładnie tam, gdzie wiele obiecujących projektów zawiodło wcześniej.
Co sprawia, że OpenLedger jest interesujący, to fakt, że nie prosi tylko ludzi o wiarę w inną narrację AI.
Eksperymentuje z innym sposobem dystrybucji wartości wewnątrz sieci AI.
Czy ten eksperyment się powiedzie, pozostaje całkowicie otwarte.
Na razie nie widzę gotowego produktu.
Widzę próbę rozwiązania prawdziwego problemu, który większość projektów AI albo ignoruje, albo po prostu zakłada, że nie istnieje.
To wystarczająco, by warto to obserwować.
Nie dlatego, że sukces jest gwarantowany.
Ale ponieważ jeśli OpenLedger dobrze wykona swoje zadanie, może udowodnić, że osoby, które pomagają budować AI, zasługują na więcej niż jednorazowa nagroda.
A jeśli źle wykona to zadanie, stanie się kolejnym przypomnieniem, że dobry projekt zachęt na papierze jest znacznie łatwiejszy niż stworzenie zrównoważonego zachowania w rzeczywistym świecie.
Na razie ostrożny optymizm wydaje się być właściwą postawą.
Ciekawy, ale nieprzekonany.
Zainteresowany, ale nie ślepo byczy.
Dokładnie tam, gdzie taki eksperyment zasługuje na być.
\u003ct-45/\u003e \u003cm-47/\u003e
\u003cc-153/\u003e
\u003cc-217/\u003e
\u003cc-9/\u003e
