Thành thật mà nói, trí tuệ tổng quát rất hữu ích, nhưng kiến thức địa phương là nơi nhiều giá trị thực sự ẩn giấu.

Nghe có vẻ hơi tẻ nhạt, nhưng điều đó quan trọng.

Một mô hình lớn có thể trả lời nhiều thứ. Nó có thể giải thích, tóm tắt, viết, dịch, lập trình, và suy luận qua nhiều chủ đề rộng lớn. Điều đó thật ấn tượng. Nhưng khi công việc trở nên cụ thể, mô hình thường cần một cái gì đó khác.

Nó cần bối cảnh.

Không chỉ bất kỳ bối cảnh nào.
Bối cảnh đúng.

Quy trình nội bộ của một công ty.
Luồng bệnh nhân của một bệnh viện.
Quy tắc rủi ro của một trader.
Một số vé của đội hỗ trợ trong quá khứ.
Một số trễ nhỏ trong mạng lưới logistics.
Mô hình tài liệu của đội pháp lý.
Thói quen mã của đội phát triển.

Những điều này không phải lúc nào cũng là thứ mà internet mở có thể dạy tốt.

Chúng là địa phương.
Cụ thể.
Bừa bộn.
Thường là riêng tư.

Và đó là nơi AI bắt đầu trở nên thú vị hơn.

Bởi vì tương lai có thể không chỉ là về ai có mô hình lớn nhất. Nó cũng có thể là về ai có thể kết nối các mô hình hữu ích với kiến thức địa phương phù hợp nhất mà không mất kiểm soát.

@OpenLedger phù hợp với suy nghĩ đó.

Không phải là một lời hứa to tát về AI và blockchain. Hơn là một hệ thống cố gắng để cho tài sản AI địa phương có thể tồn tại trong một thị trường rộng lớn hơn.

Dữ liệu, mô hình và tác nhân không hoàn toàn giống nhau. Nhưng chúng có một điểm chung: chúng trở nên có giá trị hơn khi được kết nối với trường hợp sử dụng đúng.

Một tập dữ liệu từ một doanh nghiệp có thể trông nhàm chán từ bên ngoài.
Một mô hình nhỏ được đào tạo cho một nhiệm vụ hẹp có thể không có vẻ quan trọng.
Một tác nhân được xây dựng cho một quy trình làm việc có thể không cảm thấy như một sản phẩm lớn.$PORTAL

Nhưng trong môi trường đúng, những thứ này có thể có ý nghĩa rất lớn.

Bạn thường có thể nhận ra điều này sau khi xem AI hoạt động thực sự. Câu trả lời chung thường chỉ là khởi đầu. Câu trả lời hữu ích đến sau khi hệ thống hiểu bối cảnh. Các thuật ngữ mà mọi người sử dụng. Các lối tắt mà họ thực hiện. Các rủi ro mà họ tránh. Các mô hình lặp lại một cách lặng lẽ theo thời gian.

Loại kiến thức đó rất khó để đóng gói.

Và còn khó hơn để kiếm tiền.

Nếu một công ty có dữ liệu địa phương hữu ích, có thể họ không muốn bán nó. Nếu một nhà phát triển có một mô hình tinh chỉnh cho một ngành cụ thể, họ có thể không muốn nó bị hấp thụ vào một nền tảng lớn hơn. Nếu một tác nhân hoạt động tốt trong một quy trình làm việc cụ thể, giá trị của nó có thể không rõ ràng cho đến khi ai đó thực sự sử dụng nó.

Vì vậy, thị trường bị kẹt.

Kiến thức hữu ích vẫn ở trạng thái riêng tư.
Mô hình hữu ích vẫn bị cô lập.
Tác nhân hữu ích vẫn nhỏ.

#OpenLedger dường như đang cố gắng tạo ra một con đường giữa cho điều đó.

Một cách để tài sản AI có thể sử dụng mà không hoàn toàn tách rời khỏi nguồn gốc của chúng. Một cách để kiến thức địa phương có thể di chuyển dưới các quy tắc. Một cách để giá trị có thể trở lại nếu kiến thức đó giúp ai đó xây dựng điều gì đó hữu ích.

Đó là một ý tưởng tinh tế.

Nó không giống như làm mọi thứ trở nên mở. Một số kiến thức không nên mở. Một số dữ liệu cần có giới hạn. Một số tác nhân chỉ nên hoạt động dưới một số điều kiện nhất định.

Nhưng kiến thức đóng cũng có một vấn đề. Nếu nó không bao giờ kết nối với bất cứ điều gì, giá trị của nó vẫn bị kẹt.

Vì vậy có thể câu hỏi thực sự không phải là mở hay đóng.

Đó là tính hữu ích có kiểm soát.

Liệu một tài sản có thể vẫn được bảo vệ và vẫn tham gia?
Liệu một mô hình có thể được chuyên môn hóa và vẫn tìm thấy nhu cầu?
Liệu một tác nhân có thể hẹp và vẫn kiếm tiền từ công việc thực?
Liệu kiến thức địa phương có thể trở thành một phần của AI mà không bị nuốt chửng hoàn toàn?

Đó là nơi blockchain có thể có vai trò, nếu được sử dụng cẩn thận.

Một sổ cái có thể giúp theo dõi quyền truy cập, sử dụng và phần thưởng. Nó có thể cung cấp cho tài sản AI một sự liên tục nào đó. Nó có thể làm cho mối quan hệ giữa người đóng góp và người sử dụng ít phụ thuộc vào niềm tin cá nhân hơn. Không hoàn hảo, tất nhiên. Nhưng có thể đủ để tạo ra những loại chia sẻ mới.$PLAY

Và điều này quan trọng vì AI đang trở nên mang tính ngữ cảnh hơn.

Mô hình rộng chỉ là một lớp. Xung quanh nó, sẽ có các tập dữ liệu nhỏ hơn, kỷ niệm riêng tư, mô hình chuyên biệt, quy trình làm việc và các tác nhân hiểu một lĩnh vực tốt hơn so với một hệ thống tổng quát.

Điều đó không làm cho chúng lớn hơn.

Nó làm cho chúng hữu ích.

Có sự khác biệt.

Một tác nhân nhỏ xử lý một quy trình kinh doanh tốt có thể tạo ra giá trị thực hơn một công cụ tổng quát làm nhiều việc một cách nửa vời. Một tập dữ liệu từ một lĩnh vực hẹp có thể quan trọng hơn một tập dữ liệu công khai khổng lồ khi nhiệm vụ là hẹp. Một mô hình được đào tạo cho một quy trình làm việc có thể trở nên có giá trị vì nó giảm thiểu sai sót ở một nơi đó.#StrategyHintsNewBTCBuy

Sau một thời gian, điều đó trở nên rõ ràng rằng giá trị của AI không chỉ đến từ quy mô.

Nó sẽ đến từ sự phù hợp.

Sự tập trung của OpenLedger vào dữ liệu, mô hình và tác nhân dường như nằm xung quanh sự chuyển mình đó. Nó cung cấp một khuôn khổ cho các mảnh ghép làm cho AI phù hợp với một môi trường cụ thể. Những mảnh ghép đó cần quyền sở hữu, quy tắc truy cập, và một số con đường để kiếm tiền.

Nếu không có điều đó, kiến thức địa phương vẫn bị khóa chặt, hoặc nó bị hấp thụ bởi các nền tảng lớn hơn mà không có nhiều sự nhìn thấy.

Không có kết quả nào cảm thấy hoàn chỉnh.

Con đường cân bằng hơn khó khăn hơn. Nó có nghĩa là để tài sản AI hữu ích di chuyển, nhưng với bộ nhớ. Với các quy tắc. Với một số cách để người đóng góp vẫn kết nối với giá trị mà họ đã giúp tạo ra.

OpenLedger đang cố gắng làm việc ở đâu đó trong không gian đó.

Không quanh phiên bản ồn ào nhất của AI.

Quanh phiên bản yên tĩnh hơn.

Phiên bản mà một mảnh kiến thức nhỏ, ở đúng chỗ, có thể quan trọng hơn một mô hình rất lớn cố gắng biết mọi thứ.

@OpenLedger #OpenLedger $OPEN