#openledger $OPEN
In letzter Zeit bleibe ich ständig an einer Idee hängen...
Was, wenn KI-Intelligenz langsam der am wenigsten interessante Teil des gesamten Systems wird?
Das klingt wahrscheinlich zuerst seltsam, denn die meisten Diskussionen drehen sich immer noch um die gleichen Fragen:
Welches Modell ist smarter?
Welches Modell schlussfolgert besser?
Welches Modell ist schneller?
Welches Modell führt die neuesten Benchmarks an?
Aber je mehr ich mir Ökosysteme wie @OpenLedger anschaue, desto unvollständiger scheint mir diese Sichtweise.
Intelligenz kann Antworten generieren.
Die schwierigere Frage ist, ob diese Antworten tatsächlich vertrauenswürdig sind, sobald sie das Modell verlassen, das sie erstellt hat.
Und da wird es interessant.
Ein Modell produziert ein Ergebnis.
Dieses Ergebnis hängt von Daten ab.
Diese Daten stammen von Mitwirkenden.
Diese Mitwirkenden haben Geschichten, Ruf und Muster, die an sie gebunden sind.
Im Laufe der Zeit bildet sich eine Kette unter jedem Ergebnis.
Doch es passiert etwas Merkwürdiges.
Die meisten Menschen inspizieren nie die gesamte Kette.
Letztendlich wird Vertrauen vererbt.
Denn irgendwann verlassen die Ausgaben die Maschine.
Sie gelangen in Umgebungen, in denen Entscheidungen Konsequenzen haben.
Und wenn Konsequenzen erscheinen, zählt Vertrauen.
Nicht perfektes Vertrauen.
Verifizierbares Vertrauen.
Deshalb sticht OpenLedger für mich weiterhin hervor.
Das Projekt scheint weniger auf die Intelligenz selbst fokussiert zu sein und mehr auf die Infrastruktur rund um die Intelligenz – Attribution, Abstammung, Provenienz und die Fähigkeit, zu verstehen, woher Wert und Informationen stammen.
Das knappe Gut könnte nicht nur besseres Schlussfolgern sein.
Es könnte Schlussfolgern sein, das eine sichtbare Abstammung trägt.
Schlussfolgern, das sich immer noch verteidigen kann, wenn jemand fragt: "Woher kommt das?"
Denn das größte Risiko könnte nicht schwache Modelle oder schlechte Ausgaben sein.
Es könnte der Punkt sein, an dem Antworten überall hin gelangen, alles beeinflussen und niemand sagen kann, welche es wert sind, geglaubt zu werden, sobald sie die Maschine verlassen.
Teilen Sie Ihre Gedanken.
Und ehrlich gesagt fühlt sich das wie ein viel seltsamerer Flaschenhals an, als die meisten Marktteilnehmer heute bewerten. #OpenLedger #openledger $OPEN @OpenLedger
In letzter Zeit bleibe ich ständig an einer Idee hängen...
Was, wenn KI-Intelligenz langsam der am wenigsten interessante Teil des gesamten Systems wird?
Das klingt wahrscheinlich zuerst seltsam, denn die meisten Diskussionen drehen sich immer noch um die gleichen Fragen:
Welches Modell ist smarter?
Welches Modell schlussfolgert besser?
Welches Modell ist schneller?
Welches Modell führt die neuesten Benchmarks an?
Aber je mehr ich mir Ökosysteme wie @OpenLedger anschaue, desto unvollständiger scheint mir diese Sichtweise.
Intelligenz kann Antworten generieren.
Die schwierigere Frage ist, ob diese Antworten tatsächlich vertrauenswürdig sind, sobald sie das Modell verlassen, das sie erstellt hat.
Und da wird es interessant.
Ein Modell produziert ein Ergebnis.
Dieses Ergebnis hängt von Daten ab.
Diese Daten stammen von Mitwirkenden.
Diese Mitwirkenden haben Geschichten, Ruf und Muster, die an sie gebunden sind.
Im Laufe der Zeit bildet sich eine Kette unter jedem Ergebnis.
Doch es passiert etwas Merkwürdiges.
Die meisten Menschen inspizieren nie die gesamte Kette.
Letztendlich wird Vertrauen vererbt.
Denn irgendwann verlassen die Ausgaben die Maschine.
Sie gelangen in Umgebungen, in denen Entscheidungen Konsequenzen haben.
Und wenn Konsequenzen erscheinen, zählt Vertrauen.
Nicht perfektes Vertrauen.
Verifizierbares Vertrauen.
Deshalb sticht OpenLedger für mich weiterhin hervor.
Das Projekt scheint weniger auf die Intelligenz selbst fokussiert zu sein und mehr auf die Infrastruktur rund um die Intelligenz – Attribution, Abstammung, Provenienz und die Fähigkeit, zu verstehen, woher Wert und Informationen stammen.
Das knappe Gut könnte nicht nur besseres Schlussfolgern sein.
Es könnte Schlussfolgern sein, das eine sichtbare Abstammung trägt.
Schlussfolgern, das sich immer noch verteidigen kann, wenn jemand fragt: "Woher kommt das?"
Denn das größte Risiko könnte nicht schwache Modelle oder schlechte Ausgaben sein.
Es könnte der Punkt sein, an dem Antworten überall hin gelangen, alles beeinflussen und niemand sagen kann, welche es wert sind, geglaubt zu werden, sobald sie die Maschine verlassen.
Teilen Sie Ihre Gedanken.
Und ehrlich gesagt fühlt sich das wie ein viel seltsamerer Flaschenhals an, als die meisten Marktteilnehmer heute bewerten. #OpenLedger #openledger $OPEN @OpenLedger