كلما درست بنية الذكاء الاصطناعي أكثر، كلما اعتقدت أن نسبة الانتماء ستصبح حتمية
بصراحة، أعتقد أن معظم الناس لا يزالون يقللون من تقدير مدى الفوضى التي ستصبح عليها اقتصاديات الذكاء الاصطناعي بمجرد أن تبدأ الوكلاء المستقلون في التفاعل مع الأنظمة المالية الحقيقية.
الآن كل شيء لا يزال يبدو تجريبيًا بما يكفي لدرجة أن لا أحد يهتم كثيرًا بنسبة الانتماء.
يركز الناس أساسًا على:
أي نموذج هو الأكثر ذكاءً؟
أي وكيل هو الأسرع؟
أي منصة لديها أفضل أتمتة؟
لكن في النهاية، تظهر الأسئلة الأكثر صعوبة.
من الذي ساهم فعليًا في الذكاء؟
أي مجموعات بيانات أثرت على النتيجة؟
هل يمكن التحقق من التنفيذ؟
من يحصل على الائتمان الاقتصادي عندما تخلق الأنظمة المستقلة قيمة؟
وبصراحة، لا تزال بنية الذكاء الاصطناعي الحالية تتعامل مع هذه الأسئلة بشكل سيئ جدًا.
لهذا السبب تبرز OpenLedger بالنسبة لي.
المشروع لا يروج فقط لـ "الوكلاء الذكاء الاصطناعي" كراوية سوقية أخرى.
إنه يركز على البنية التحتية غير المرئية تحت الأنظمة المستقلة:
إثبات الانتماء،
تنفيذ شفاف،
استنتاج لامركزي،
واقتصاديات مرتبطة بالمساهمين.
نموذج Datanets يبدو مهمًا بشكل خاص لأنه يحاول حل شيء تتجاهله معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي تمامًا:
إبقاء المساهمين مرتبطين اقتصاديًا بالنشاط الذكاء الاصطناعي في المراحل اللاحقة بدلاً من السماح لكل القيمة بالاختفاء في صناديق سوداء مركزية.
والصناعة الأوسع بدأت بوضوح تتحرك نحو هذه المحادثات حول البنية التحتية أيضًا.
أصبحت المناقشات حول أبحاث الذكاء الاصطناعي وبنية البلوكتشين تركز بشكل متزايد على:
• تنفيذ يمكن التحقق منه
• طبقات المراقبة
• أنظمة إثبات الاستنتاج
• وكلاء مستقلون يمكن محاسبتهم
• شفافية التسوية ("arxiv.org" (https://arxiv.org/abs/2604.26091?utm_source=chatgpt.com))
هذا التحول مهم.
لأنه بمجرد أن تبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي في تنسيق رأس المال، وتنفيذ المعاملات، أو العمل عبر بيئات لامركزية، فإن "ثق بال-model" لا يكفي.
تصبح محاسبة البنية التحتية ضرورية.
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger