Сьогодні вже 15 день, як я пишу про OpenLedger для CreatorPad. І якщо чесно, коли ця кампанія починалася, мені здавалося, що головна гонка в AI буде навколо моделей.
Хто створить найрозумніший AI. Хто побудує кращого агента. Хто швидше навчить систему виконувати складніші завдання.
Більшість дискусій навколо AI сьогодні досі крутяться саме навколо цього.
Але за ці два тижні моє сприйняття поступово почало змінюватися.
Чим більше я читав про Attribution Layer, Datanets та OpenLoRA, тим частіше ловив себе на думці, що проблема може бути значно ширшою за самі моделі.
Бо навіть якщо завтра ми отримаємо надзвичайно потужний AI, залишаться інші питання.
Звідки взялися дані, на яких він навчався?
Хто зробив внесок у результат, який створила система?
Кому належить цінність, яка виникає всередині AI-економіки?
Саме тут OpenLedger став для мене цікавим не як черговий AI-проєкт, а як спроба побудувати інфраструктуру навколо цих питань.
Attribution Layer намагається зробити видимим походження внесків та результатів.
Datanets концентруються на самих даних, без яких AI не може існувати.
А OpenLoRA відкриває можливість будувати екосистему моделей, де внески різних учасників не губляться всередині системи.
І поступово я почав дивитися на AI трохи інакше.
Менше як на проблему моделей.
І більше як на проблему координації між людьми, даними та цінністю.
Можливо, через кілька років саме ці питання стануть не менш важливими, ніж сам рівень інтелекту моделей.
І якщо за ці 15 днів OpenLedger щось змінив у моєму сприйнятті AI, то саме це.
