تركز معظم المناقشات حول الذكاء الاصطناعي على جعل النماذج أكثر ذكاءً.
أعتقد أن السؤال الأكثر إثارة للاهتمام هو ما إذا كان بإمكاننا جعل الثقة أرخص.
تواجه كل نظام ذكاء اصطناعي في النهاية نفس التحدي: يجب على شخص ما التحقق من مصدر البيانات، وأي نموذج أنتج النتيجة، وما إذا كانت النتيجة موثوقة. يتطلب التحقق وقتًا وتنسيقًا ومالًا.
لهذا السبب تعالج العديد من الأنظمة الثقة كخطوة إضافية بدلاً من كونها ميزة مدمجة.
ما لفت انتباهي حول
@OpenLedger هو أن المشروع يبدو أنه يتناول المشكلة من اتجاه مختلف. بدلاً من السؤال عن كيفية خلق المزيد من النشاط في الذكاء الاصطناعي، يسأل عما إذا كان التحقق نفسه يمكن أن يصبح فعالًا بما يكفي ليتماشى مع تبني الذكاء الاصطناعي.
إذا حدث ذلك، فقد يصبح دور
$OPEN أكبر من مجرد المشاركة في النظام البيئي. ستكون الرموز داخل شبكة حيث لا تعدس عملية النسبة، والتحقق، والمساءلة استثناءات باهظة الثمن.
تظهر التاريخ أن التقنيات نادرًا ما تنتصر لأنها أكثر تقدمًا. إنها تنتصر لأنها تقلل من الاحتكاك. لقد سهلت الحوسبة السحابية البنية التحتية. وقد سهلت المدفوعات الرقمية المعاملات.
قد ينطبق نفس المبدأ على الذكاء الاصطناعي. إذا كان
#OpenLedger يمكن أن يساعد في تقليل تكلفة إثبات مصدر القيمة، فقد يصبح التحقق ممارسة قياسية بدلاً من كونه عبءًا اختياريًا.
لهذا السبب أراقب
#OPEN عن كثب.
قد لا يتم تحديد مستقبل الذكاء الاصطناعي فقط من قبل من يبني النماذج الأكثر ذكاءً.
قد يتشكل أيضًا من قبل من يجعل الثقة ميسورة التكلفة.