Gut, ich habe genug, um zu arbeiten. Die zentrale Erkenntnis, um die ich aufbauen möchte: Die interessante Umkehrung, die OpenLedger vorschlägt, ist nicht nur "Benutzer werden bezahlt" – es ist, dass sich die Beziehung von Benutzer-als-Produkt zu Benutzer-als-Interessensvertreter umkehrt. In jeder großen KI-Plattform heute interagiert der Benutzer mit dem Modell und das Unternehmen erfasst den Wert. Das Design von OpenLedger kehrt die wirtschaftliche Richtung um – die Person, deren Daten oder Expertise zur Fähigkeit eines Modells beitragen, hat einen Anteil an jeder zukünftigen Ableitung, die diese Fähigkeit ermöglicht. Das ist kein Feature. Es ist eine andere Theorie darüber, was ein Benutzer ist. Lass mich das jetzt aufschreiben.

Ich habe viel zu lange heute Morgen eine Zahl beobachtet, die sich nicht wirklich bewegte. OPEN, einfach da, ziemlich flach. Also begann ich, das zu tun, was ich immer mache, wenn ich von den Charts gelangweilt bin — ich begann tatsächlich, über das Ding zu lesen, anstatt den Preis zu beobachten.

Und ich bin bei etwas hängen geblieben, das klein klingt, aber ich wälze es immer wieder.

Der Rahmen, den jeder für OpenLedger #OpenLedger verwendet, ist, dass es um Fairness geht. Datenbeiträger sollten bezahlt werden. $OPEN und @OpenLedger bauen die Infrastruktur, um das zu ermöglichen. Was wahr ist. Aber ich denke, der Fairness-Aspekt unterschätzt tatsächlich die unangenehmere Idee, die darunter liegt.

Gerade jetzt, jedes Mal, wenn ich eine KI benutze — ChatGPT, Gemini, egal welche — agiere ich als Nutzer im klassischen Internet-Sinn. Ich konsumiere das Produkt. Das Unternehmen erfasst den Wert. Mein Verhalten, meine Anfragen, meine Muster bereichern implizit das Modell. Ich bekomme die Ausgabe. Sie bekommen alles andere. Diese Beziehung ist so normalisiert, dass wir es nicht einmal mehr bemerken. Es ist einfach, wie Technologie funktioniert.

Was OpenLedger stillschweigend vorschlägt, ist, dass dies nicht der strukturelle Standard sein muss.

Die Art und Weise, wie Proof of Attribution gestaltet ist, bedeutet, dass eine Person, deren Fachwissen oder Datensatz zur Fähigkeit eines Modells beigetragen hat, einen wirtschaftlichen Anteil an jeder zukünftigen Inferenz hält, die diese Fähigkeit ermöglicht. Keine Dankeschön. Keine einmalige Zahlung. Ein fortlaufender Anspruch auf Wert. Das bedeutet, dass die Beziehung zwischen Nutzer und Technologie aufhört, Konsum zu sein und näher an etwas wie — ich arbeite noch an dem richtigen Wort — Mitbesitz, vielleicht. Oder zumindest Mitwirkung an der Wertschöpfung.

Ich dachte, das wäre ein Zahlungssystem. Tatsächlich ist es ein Redesign dessen, was ein Nutzer ist.

Diese Unterscheidung ist wichtig, weil sie verändert, wer einen Grund hat, sich um die Modellqualität zu kümmern, nicht nur bei der Bereitstellung, sondern auch im Laufe der Zeit. Ein Mitwirkender mit einem fortlaufenden Anteil hat andere Anreize als ein Nutzer, der bereits seinen Airdrop bekommen hat und weitergezogen ist. Das System funktioniert nur, wenn die Inferenzwirtschaft tatsächlich wächst — wenn Modelle genug genutzt werden, damit die Auszahlung pro Inferenz etwas bedeutet. Und im Moment ist das der Teil, der unbewiesen ist. Mehr als 800 Millionen Menschen nutzen wöchentlich KI-Tools. Die überwiegende Mehrheit von ihnen hat null wirtschaftliche Beziehung zu diesen Tools. Einen Bruchteil davon in ein beitragsbasiertes Modell zu integrieren, erfordert Verhaltensänderungen in einem Maßstab, der wirklich schwer vorstellbar ist.

Aber dann denke ich darüber nach, wie das Internet aussah, bevor Werbeeinnahmen zum Standard wurden. Das wurde auch durch eine spezifische Reihe von strukturellen Entscheidungen normalisiert.

Ich weiß nicht. Vielleicht interpretiere ich zu viel hinein. OPEN bleibt immer noch flach.