#openledger Gestern habe ich eine kleine $OPEN Position durchgesehen, mit deren Testen ich vor ein paar Wochen begonnen hatte. Nichts Großes—ich bin da kaum drin, aber als ich das Projekt noch einmal las, blieb mir ein Gedanke im Kopf stecken, den ich nicht loswerden konnte.

Die meisten Menschen bewerten KI anhand der Qualität ihrer Antworten. OpenLedger hat mich dazu gebracht, es anders zu betrachten.

Was, wenn der eigentliche Wert nicht die Ausgabe selbst ist, sondern die Fähigkeit nachzuverfolgen, wo diese Ausgabe herkommt?

Der Vergleich, der mir dazu in den Sinn kam, sind Finanzberichte. Eine Bilanz ist nicht deshalb wichtig, weil Zahlen auf einer Seite stehen. Sie ist wichtig, weil Menschen darauf angewiesen sind, und weil es dafür Verantwortlichkeit gibt.

KI-Ausgaben scheinen sich in diese Richtung zu bewegen. Mehr Systeme beginnen, KI-generierte Schlussfolgerungen zu verwenden, ohne jede Quelle erneut zu überprüfen. Wenn das passiert, wird Attribution zu mehr als nur einer technischen Funktion.

Darum sticht für mich der Fokus von OpenLedger auf Attribution hervor. Wenn KI-Entscheidungen anfingen, Kapital, Einstellungen oder automatisierte Systeme zu beeinflussen, könnte es ebenso wichtig sein zu wissen, wer zu einem Ergebnis beigetragen hat, wie das Ergebnis selbst.

Das ist ein viel größeres Problem als die Geschwindigkeit des Modells.

$OPEN @OpenLedger