Bene, ho abbastanza per lavorare. L'idea centrale su cui voglio costruire: l'inversione interessante che propone OpenLedger non è solo "gli utenti vengono pagati" — è che la relazione si capovolge da utente-come-prodotto a utente-come-portatore di interesse. In ogni grande piattaforma AI oggi, l'utente interagisce con il modello e l'azienda cattura il valore. Il design di OpenLedger inverte la direzione economica — la persona i cui dati o competenze contribuiscono alla capacità di un modello detiene una quota in ogni futura inferenza che quella capacità abilita. Non è solo una funzionalità. È una teoria diversa di cosa sia un utente. Lascia che scriva questo ora.

Ho passato troppo tempo questa mattina a guardare un numero che non si muoveva davvero. OPEN, semplicemente fermo, piuttosto piatto. Così ho iniziato a fare ciò che faccio sempre quando sono annoiato dalle velas — ho iniziato a leggere realmente riguardo la cosa invece di guardare il prezzo.

E sono rimasto bloccato su qualcosa che suona piccolo, ma continuo a girarlo in testa.

Il modo in cui tutti inquadrano OpenLedger #OpenLedger è che si tratta di equità. I contributori di dati dovrebbero essere pagati. $OPEN e @OpenLedger stanno costruendo l'infrastruttura per far sì che ciò accada. Il che è vero. Ma penso che l'angolo dell'equità in realtà sottovaluti l'idea più scomoda che si trova sotto.

In questo momento, ogni volta che uso un'AI — ChatGPT, Gemini, qualsiasi di esse — opero come un utente nel senso classico di Internet. Consumo il prodotto. L'azienda cattura il valore. Il mio comportamento, le mie query, i miei schemi, arricchiscono implicitamente il modello. Ottengo l'output. Loro ottengono tutto il resto. Quella relazione è così normalizzata che nemmeno ce ne accorgiamo più. È semplicemente come funziona la tecnologia.

Quello che OpenLedger sta proponendo in modo silenzioso è che questo non deve essere il default strutturale.

Il modo in cui è progettato il Proof of Attribution, una persona la cui conoscenza del dominio o dataset ha contribuito alla capacità di un modello detiene una partecipazione economica in ogni futura inferenza che quella capacità abilita. Non un grazie. Non un pagamento una tantum. Un diritto continuo sul valore. Il che significa che la relazione tra utente e tecnologia smette di essere consumo e inizia a essere qualcosa di più vicino a — sto ancora cercando la parola giusta — co-proprietà, magari. O almeno co-partecipazione nella creazione di valore.

Pensavo che questo fosse un sistema di pagamento. In realtà è una riprogettazione di ciò che è un utente.

Questa distinzione è importante perché cambia chi ha motivo di interessarsi alla qualità del modello, non solo al momento del deployment, ma nel tempo. Un contributore con una partecipazione continua ha incentivi diversi rispetto a un utente che ha già ricevuto il suo airdrop e si è mosso avanti. Il sistema funziona solo se l'economia dell'inferenza cresce realmente — se i modelli vengono utilizzati a sufficienza da far sì che il pagamento per inferenza significhi qualcosa. E al momento, quella è la parte che non è stata provata. Più di 800 milioni di persone utilizzano strumenti di AI settimanalmente. La stragrande maggioranza di loro non ha alcuna relazione economica con nessuno di quegli strumenti. Ottenere anche solo una frazione di questo in un modello basato su contributi richiede un cambiamento comportamentale a una scala che sembra davvero difficile da immaginare.

Ma poi penso a come era Internet prima che le entrate pubblicitarie diventassero la norma. Anche questo è stato normalizzato da un insieme specifico di decisioni strutturali.

Non lo so. Forse ci sto leggendo troppo dentro. OPEN è ancora piatto.