Awalnya, saya tidak menganggapnya serius...
Itu adalah reaksi default setelah menyaksikan narasi infrastruktur terulang selama bertahun-tahun. Sebuah lapisan baru muncul, menunjuk pada luka yang nyata, dan mengatakan kata-kata yang tepat: kepemilikan, kontribusi, transparansi, koordinasi. Kemudian insentif datang, dan sistem mulai menjadi kurang seperti janji dan lebih seperti pasar di sekitarnya.
OpenLedger sulit untuk diabaikan sepenuhnya karena lukanya nyata.
Data AI sudah terasa seperti lapisan ekstraksi yang tenang. Pekerjaan manusia masuk sebagai label, koreksi, prompt, umpan balik, contoh, preferensi, penilaian. Potongan kecil. Hampir tidak terlihat sendirian. Kemudian model menyerapnya, output meningkat, dan sumber asli menjadi terlalu kabur untuk dipertahankan.
Jadi atribusi terdengar perlu.
Mungkin sudah lewat waktu.
Tapi di situlah segala sesuatu mulai terasa tidak nyaman. Begitu kontribusi menjadi finansial, orang mulai memproduksi menuju atribusi itu sendiri. Mereka mengincar verifikator. Mereka belajar apa yang dihitung. Mereka membuat hal-hal yang tampak berguna, orisinal, cukup manusiawi. Sistem mencoba untuk menghargai nilai, tetapi insentif baik dalam menghasilkan perilaku berbentuk nilai.
Ini bekerja di teori. Kebanyakan hal memang begitu.
Masalahnya sebenarnya bukan teknologi. Atau mungkin menjadi teknologi ketika kepercayaan diratakan menjadi bukti, skor, dasbor, standar, dan rute likuiditas. Sistem terbuka jarang mengkonsolidasikan kembali dengan keras. Mereka menyempit melalui kenyamanan, default, dan siapa pun yang mendefinisikan apa yang dihitung.
Mungkin itu terlalu keras.
Tapi saya terus kembali pada hal yang sama.
Jika lapisan atribusi menjadi infrastruktur yang dipercaya, siapa yang memperhatikan ketika kepercayaan itu sendiri mulai dioptimalkan?
@OpenLedger @OpenLedger #OpenLedger
Itu adalah reaksi default setelah menyaksikan narasi infrastruktur terulang selama bertahun-tahun. Sebuah lapisan baru muncul, menunjuk pada luka yang nyata, dan mengatakan kata-kata yang tepat: kepemilikan, kontribusi, transparansi, koordinasi. Kemudian insentif datang, dan sistem mulai menjadi kurang seperti janji dan lebih seperti pasar di sekitarnya.
OpenLedger sulit untuk diabaikan sepenuhnya karena lukanya nyata.
Data AI sudah terasa seperti lapisan ekstraksi yang tenang. Pekerjaan manusia masuk sebagai label, koreksi, prompt, umpan balik, contoh, preferensi, penilaian. Potongan kecil. Hampir tidak terlihat sendirian. Kemudian model menyerapnya, output meningkat, dan sumber asli menjadi terlalu kabur untuk dipertahankan.
Jadi atribusi terdengar perlu.
Mungkin sudah lewat waktu.
Tapi di situlah segala sesuatu mulai terasa tidak nyaman. Begitu kontribusi menjadi finansial, orang mulai memproduksi menuju atribusi itu sendiri. Mereka mengincar verifikator. Mereka belajar apa yang dihitung. Mereka membuat hal-hal yang tampak berguna, orisinal, cukup manusiawi. Sistem mencoba untuk menghargai nilai, tetapi insentif baik dalam menghasilkan perilaku berbentuk nilai.
Ini bekerja di teori. Kebanyakan hal memang begitu.
Masalahnya sebenarnya bukan teknologi. Atau mungkin menjadi teknologi ketika kepercayaan diratakan menjadi bukti, skor, dasbor, standar, dan rute likuiditas. Sistem terbuka jarang mengkonsolidasikan kembali dengan keras. Mereka menyempit melalui kenyamanan, default, dan siapa pun yang mendefinisikan apa yang dihitung.
Mungkin itu terlalu keras.
Tapi saya terus kembali pada hal yang sama.
Jika lapisan atribusi menjadi infrastruktur yang dipercaya, siapa yang memperhatikan ketika kepercayaan itu sendiri mulai dioptimalkan?
@OpenLedger @OpenLedger #OpenLedger