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i prossimi grandi vincitori nel crypto potrebbero essere i progetti che gli utenti comprendono di meno.
sembra strano, ma è qualcosa su cui ho iniziato a riflettere dopo aver confrontato Genius Terminal e GRVT.
la settimana scorsa stavo cercando di spiegare un prodotto crypto a un amico e, a metà discorso, mi sono reso conto che stavo parlando più dell'infrastruttura che dell'esperienza reale. catene, ponti, routing, liquidazione, assunzioni di sicurezza. i suoi occhi si sono spenti in circa 30 secondi.
e onestamente non lo incolpo.
è questo che rende interessante per me la differenza tra GRVT e Genius.
GRVT sta scommettendo che una migliore infrastruttura crea un futuro migliore. fondamenta più forti, architettura migliore, tecnologia più sofisticata sotto il cofano.
Genius sembra fare la scommessa opposta.
non che l'infrastruttura sia meno importante.
ma che alla fine nessuno vuole pensarci.
l'utente vuole solo muovere capitale, trovare opportunità ed eseguire senza preoccuparsi di quanti sistemi stiano lavorando dietro le quinte.
e continuo a chiedermi se sia questa la direzione verso cui si sta dirigendo il crypto.
perché la maggior parte delle tecnologie di successo non vincono quando le persone comprendono ogni componente.
vincono quando le persone smettono di notare che i componenti esistono del tutto.
GRVT sta cercando di migliorare la macchina.
Genius sta cercando di far scomparire la macchina.
e se il crypto mai raggiunge centinaia di milioni di utenti, penso che questa sia la domanda che conta di più di quanto la maggior parte delle persone realizzi.
il valore si accumula dove l'infrastruttura viene costruita.
o dove la complessità viene nascosta?
@GeniusOfficial $GENIUS $G #genius

qualche notte fa stavo discutendo con un amico su perché Nvidia riesca a catturare valore da quasi ogni avanzamento nell'AI, mentre la maggior parte dei progetti crypto legati all'AI possono raddoppiare il loro utilizzo e a nessuno sembra importare.
la sua risposta era semplice.
Ogni volta che la domanda di AI cresce, qualcuno deve necessariamente comprare più Nvidia.
Il ciclo di domanda è ovvio.
e onestamente mi ha fatto pensare a OpenLedger.
Perché la maggior parte delle discussioni sull'AI si concentra su modelli sempre più intelligenti, dataset che diventano più grandi o agenti che diventano più autonomi. Ma la parte a cui continuo a prestare attenzione ultimamente è dove va effettivamente il valore dopo che tutto ciò accade.
Ecco perché il meccanismo di riacquisto ha attirato la mia attenzione.
Non perché i riacquisti siano nuovi.
Non lo sono.
Ciò che sembra interessante è l'idea che l'attività generata dall'intelligenza potrebbe eventualmente restituire valore direttamente nella rete stessa invece di fermarsi al livello dell'applicazione.
TBH penso che sia un problema molto più difficile rispetto a costruire un altro modello.
Sappiamo già che l'AI può creare valore.
La vera sfida è costruire un sistema in cui le persone e l'infrastruttura che aiutano a creare quella intelligenza non siano completamente scollegate dal guadagno.
Forse è questo che OpenLedger sta realmente testando.
Non se l'AI funziona.
Ma se l'intelligenza può sostenere la propria economia.
Non so, forse sto pensando troppo lol.
Ma più a lungo guardo le reti AI, meno mi interessa il benchmark dei modelli e più mi interessa i cicli di valore.
@OpenLedger $OPEN $LAB #OpenLedger

La maggior parte delle persone pensa che l'MEV sia un problema tecnico.
Inizio a pensare che sia in realtà un problema di filosofia.
Ricordo di aver notato un trade eseguito leggermente peggio del previsto e di aver pensato che fosse solo sfortuna. Poi è successo di nuovo. E di nuovo. Non abbastanza da cambiare completamente il risultato, ma abbastanza da farmi rendere conto di quanto valore trapeli silenziosamente durante l'esecuzione.
È questo che mi ha spinto a guardare più a fondo come diversi progetti affrontano l'MEV.
Il CoW Protocol ha una risposta piuttosto unica. Invece di proteggere i trader singoli, protegge tutti insieme attraverso le aste in batch. Gli ordini vengono eseguiti collettivamente, rendendo il front-running molto più difficile e creando un ambiente più equo per tutti i partecipanti.
Il Genius Terminal sembra scommettere su un'idea diversa.
Attraverso gli Ordini Fantasma, l'obiettivo non è proteggere la folla. È proteggere il trader individuale nascondendo le intenzioni, dividendo l'esecuzione e rendendo più difficile per gli altri capire cosa stai facendo prima che il trade sia completato.
E onestamente penso che questa sia una distinzione molto più interessante di quanto la gente realizzi.
Perché queste piattaforme non stanno semplicemente risolvendo lo stesso problema in modo diverso.
Stanno ottimizzando per valori diversi.
CoW chiede come possiamo rendere il mercato più equo per tutti.
Genius chiede come possiamo aiutare ogni trader a difendersi.
Personalmente penso che l'approccio di Genius diventi più rilevante man mano che i mercati diventano più competitivi. Perché più informazioni diventano preziose, più è importante mantenere private le tue intenzioni.
Forse il vero dibattito non riguarda affatto l'MEV.
Forse si tratta di protezione collettiva contro protezione individuale.
@GeniusOfficial $GENIUS $COW #genius

Qualche settimana fa ho lasciato Grass attivo su uno dei miei dispositivi di riserva e me ne sono completamente dimenticato. Quando ci sono tornato, ho notato qualcosa di strano. Stavo guadagnando ricompense senza davvero creare nulla. Non stavo contribuendo con conoscenze, allenando modelli o producendo dati. Stavo semplicemente condividendo larghezza di banda che sarebbe stata inutilizzata comunque.
Questo mi ha fatto riflettere su OpenLedger.
A prima vista, entrambi i progetti sembrano simili perché trasformano risorse dormienti in asset economici. Ma più ci pensavo, più sembrava che stessero puntando a strati completamente diversi del futuro di internet.
Grass monetizza la connettività. OpenLedger monetizza l'intelligenza.
E penso che sia qui che le cose diventano interessanti.
I modelli di AI non diventano più preziosi solo perché i dati si muovono più velocemente attraverso una rete. Diventano più preziosi perché qualcuno ha contribuito con dati degni di essere appresi in primo luogo. È per questo che OpenLedger continua a focalizzarsi su attribuzione, provenienza e ricompensare la fonte di intelligenza piuttosto che solo l'infrastruttura che la circonda.
Forse Grass finisce per attrarre più utenti perché tutti comprendono immediatamente la larghezza di banda. Forse OpenLedger ha una sfida più difficile perché la proprietà dei dati e l'attribuzione dell'AI sono concetti molto più astratti.
Ma se l'AI diventa il più grande motore di creazione di valore su internet, allora la domanda probabilmente non è chi ha spostato i dati. È chi ha contribuito con i dati che hanno reso possibile l'intelligenza.
Non lo so, ma ultimamente Grass sembra una scommessa sullo scaling dell'infrastruttura di internet, mentre OpenLedger sembra una scommessa sulla costruzione di un'economia attorno all'intelligenza stessa.
@OpenLedger $OPEN $GRASS #OpenLedger

1inch e Genius Terminal potrebbero sembrare simili in superficie, ma penso che stiano facendo due scommesse completamente diverse.
qualche giorno fa stavo cercando una nuova opportunità di mercato e mi sono reso conto che non stavo trascorrendo la maggior parte del mio tempo a fare trading. saltavo tra i vari prodotti. uno per gli swap, un altro per i perps, un altro per tracciare le posizioni, un altro per controllare i nuovi lanci.
ogni strumento faceva bene il suo lavoro.
ma il flusso di lavoro sembrava frammentato.
è per questo che Genius Terminal ha iniziato a sembrare diverso per me.
1inch è uno dei migliori aggregatori nel mondo crypto. aiuta gli utenti a trovare liquidità tra centinaia di fonti e ottenere una migliore esecuzione.
ma è ancora uno strumento all'interno del flusso di lavoro.
Genius Terminal sembra una scommessa che il flusso di lavoro stesso diventi il prodotto.
invece di ottimizzare una singola azione, stanno cercando di unire trading spot, perps, mercati pre-lancio e esecuzione cross-chain in un unico ambiente.
e onestamente penso che questa distinzione conti più di quanto la gente realizzi.
perché quando i mercati sono tranquilli, a nessuno interessa aprire un paio di schede extra.
quando i mercati iniziano a muoversi velocemente, ogni cambio di contesto diventa attrito.
il trader che vince non è sempre quello con le migliori informazioni.
qualche volta è quello che trascorre meno tempo a navigare tra gli strumenti e più tempo ad agire sulle informazioni.
è per questo che non vedo davvero Genius Terminal competere con 1inch per la liquidità.
lo vedo competere per qualcosa di molto più grande.
l'intero flusso di lavoro del trader.
@GeniusOfficial $GENIUS $1INCH #genius

tutti continuano a chiedere come l'IA diventi decentralizzata. penso che la domanda più interessante sia cosa dovrebbe essere premiato all'interno di un'economia IA. qualche giorno fa stavo testando diversi strumenti IA e ho notato qualcosa di strano. alcune delle uscite più utili non provenivano dal modello più avanzato. venivano da sistemi che semplicemente avevano accesso a dati migliori. è allora che OpenLedger e Bittensor hanno iniziato a sembrare due scommesse completamente diverse sul futuro dell'IA.
entrambi i progetti vogliono decentralizzare l'IA, ma premiano cose completamente diverse. Bittensor sta essenzialmente costruendo un'economia attorno alle prestazioni dei modelli. più il tuo modello performa bene, più ricompense guadagna. OpenLedger parte da un presupposto diverso. invece di chiedere chi ha costruito il modello più intelligente, chiede chi ha fornito i dati che hanno reso possibile l'intelligenza in primo luogo.
e penso che sia lì che inizia il vero dibattito.
perché i modelli stanno migliorando incredibilmente in fretta. i divari di prestazione si riducono ogni pochi mesi. nuove architetture appaiono costantemente. ma i dati di alta qualità rimangono scarsi. senza i dati giusti, anche il miglior modello alla fine colpisce un soffitto. ecco perché OpenLedger continua a concentrarsi su attribuzione, provenienza e Proof of Attribution. l'obiettivo non è solo verificare le uscite. è creare un sistema in cui i contributori possano essere identificati e premiati ogni volta che i loro dati aiutano a generare valore.
come la vedo io, Bittensor sta costruendo un mercato per l'intelligenza stessa. OpenLedger sta costruendo un mercato per gli ingredienti che creano l'intelligenza. uno premia lo chef. l'altro premia i fornitori dietro la cucina. entrambi gli approcci hanno senso, ma riflettono presupposti molto diversi su dove provenga effettivamente il valore futuro dell'IA.
idk forse entrambi finiscono per diventare strati essenziali dello stack IA. ma ultimamente sembra che la più grande economia IA non sarà costruita attorno ai modelli che competono tra loro. potrebbe essere costruita attorno a scoprire chi merita credito ogni volta che viene creata intelligenza.
@OpenLedger $OPEN $TAO #OpenLedger

Jupiter e Genius Terminal potrebbero scommettere su scenari completamente diversi per il futuro delle crypto, ma più ci penso, più la tesi di Genius diventa interessante.
Qualche settimana fa stavo osservando come il capitale ruotava dai meme di Solana a Hyperliquid e poi a nuovi ecosistemi che stavano attirando attenzione. Ciò che si è distinto non erano le narrazioni stesse, ma quanto velocemente la liquidità era disposta a lasciare un ecosistema per inseguire opportunità altrove.
Ecco perché Genius Terminal ha catturato la mia attenzione.
Jupiter è incredibilmente abile in ciò che fa. Aggrega liquidità attraverso Solana e rende l'esecuzione all'interno di quell'ecosistema quasi senza soluzione di continuità. Ma l'assunzione sottostante è che gli utenti trascorreranno la maggior parte del loro tempo all'interno di un ambiente dominante.
Genius Terminal sembra una previsione diversa.
Scommettono che le crypto non si consolidano.
Scommettono che la frammentazione continua a crescere.
Più catene, più venue di liquidità, più ambienti di esecuzione.
E invece di aiutare gli utenti a navigare meglio in un ecosistema, stanno cercando di far sì che gli ecosistemi stessi contino di meno.
Penso che sia un'idea molto più grande di quanto la gente realizzi.
Perché se le crypto continuano a espandersi come hanno fatto negli ultimi anni, allora il vincitore potrebbe non essere la piattaforma con la liquidità più profonda su una sola catena.
Potrebbe essere la piattaforma che fa sentire tutte le catene come un unico mercato.
Personalmente, penso che sia l'esito più probabile.
Ogni ciclo la gente prevede la consolidazione. Eppure, ogni ciclo finiamo in qualche modo con più catene, più venue di liquidità e più posti dove il capitale può fluire.
Il rischio maggiore per Genius Terminal è ovvio, però.
Se la maggior parte della liquidità alla fine si concentra attorno a pochi ecosistemi dominanti, allora l'astrazione diventa meno preziosa della profondità.
Ma se la frammentazione continua ad aumentare, penso che il layer di esecuzione sopra tutto potrebbe finire per essere più importante delle stesse catene.
@GeniusOfficial $GENIUS $JUP #genius

Penso che l'economia dei dati dell'IA possa ripetere lo stesso errore che ha fatto Internet 20 anni fa.
Ogni volta che vedo la gente parlare di proprietà dell'IA, la conversazione di solito finisce nello stesso posto: gli utenti dovrebbero possedere i propri dati. E onestamente, è difficile controbattere. Dopo anni in cui le piattaforme hanno estratto valore dalle informazioni generate dagli utenti, la proprietà sembra la soluzione ovvia.
Ma più ci penso, più la proprietà sembra l'inizio della storia piuttosto che la fine.
Qualche anno fa, possedere un sito web sembrava altrettanto prezioso. Poi abbiamo realizzato che il vero valore non era il sito web stesso. Erano il traffico, le transazioni e l'attività economica che si svolgeva su di esso. La proprietà contava, ma il flusso di cassa contava di più.
Ecco perché OpenLedger e Vana sembrano risolvere diversi strati dello stesso problema.
Vana è focalizzata a garantire che le persone possiedano effettivamente i propri dati. Questa è una base importante perché senza proprietà non c'è modo di costruire un'economia dell'IA equa in primo luogo.
Ma OpenLedger sembra porsi una domanda diversa. Cosa succede dopo che i dati iniziano a generare valore?
Perché se un dataset contribuisce all'addestramento del modello, influisce sull'inferenza, aiuta un agente IA a prendere decisioni e continua a generare valore economico molto tempo dopo essere stato caricato, il creatore dovrebbe essere compensato solo una volta?
Qui è dove l'attribuzione inizia a diventare più interessante della proprietà.
La proprietà ci dice a chi appartiene l'asset.
L'attribuzione ci dice chi ha contribuito a creare il valore.
E se l'IA alla fine diventa un'economia piuttosto che solo una tecnologia, penso che questa distinzione diventi enorme.
Vana sembra un'infrastruttura per possedere dati.
OpenLedger sembra un'infrastruttura per guadagnare dai dati.
Entrambi sono importanti.
Ma la storia di solito premia i sistemi che possono tracciare la creazione di valore, non solo la proprietà degli asset.
@OpenLedger $OPEN $VANA #OpenLedger

chiamare Genius Terminal "il Binance on-chain" è onestamente una delle mosse di posizionamento più audaci che ho visto recentemente da un prodotto crypto.
potrebbe sembrare che Binance abbia dominato solo grazie alla liquidità. Binance ha vinto perché gli utenti non dovevano mai pensare all'infrastruttura. il trading sembrava istantaneo, unificato e psicologicamente senza sforzo.
e questo è ancora dove la maggior parte dei prodotti on-chain fatica molto oggi.
me ne sono reso conto durante una delle recenti rotazioni volatili quando, istintivamente, ho spostato parte del mio capitale su un CEX anche se di solito preferisco rimanere on-chain. non perché la decentralizzazione abbia smesso di importarmi, ma perché l'esecuzione frammentata diventa estenuante quando i mercati iniziano a muoversi troppo velocemente.
ecco perché Genius Terminal sembra interessante.
non stanno realmente competendo con Binance a livello di protocollo. stanno competendo a livello di esperienza.
perché l'on-chain già vince in molte aree: custodia autonoma, liquidità senza permesso, esecuzione trasparente, ecosistemi componibili.
ma i CEX dominano ancora una cosa che conta più di quanto le persone ammettano durante i mercati rapidi:
esecuzione senza attriti.
e onestamente penso che questo sia il vero divario che Genius Terminal sta cercando di colmare in questo momento.
non rendere il trading on-chain più potente.
fargli smettere di sembrare più pesante del trading centralizzato in primo luogo.
@GeniusOfficial $GENIUS $BNB #genius

più confronto OpenAI, Story Protocol e OpenLedger, più mi sembra che stiano risolvendo il problema del copyright dell'IA da strati completamente diversi di internet.
qualche notte fa stavo usando strumenti IA per riassumere thread di ricerca, riscrivere appunti e organizzare idee casuali di mercato e a metà strada ho avuto questa strana realizzazione: non riuscivo più a capire da dove provenisse realmente la maggior parte dell'intelligenza dietro gli output. non dai dataset, non dagli scrittori, nemmeno dal contesto originale a volte. solo output puliti che apparivano istantaneamente.
e onestamente penso che sia lì che OpenLedger ha iniziato a avere molto più senso per me.
perché mentre la maggior parte delle persone inquadra ancora il dibattito sul copyright dell'IA attorno a “chi possiede il contenuto”, OpenLedger sembra più focalizzato su qualcosa di più profondo:
come puoi preservare l'intelligenza tracciabile una volta che i sistemi IA iniziano a remixare tutto ininterrottamente?
OpenAI sembra ancora centrato sul controllo dello strato di generazione stesso. sistemi di moderazione, restrizioni sugli output, politiche di sicurezza, tutto ciò.
Story Protocol sembra più vicino a risolvere il lato della coordinazione per i creatori e la proprietà intellettuale una volta che i media nativi IA diventano normali.
ma OpenLedger continua a tornare su PoA, provenienza e flusso di inferenza ripetutamente e una volta pensavo che ripetessero quelle idee troppo, a dire il vero.
ora penso che la ripetizione sia il punto.
perché una volta che i sistemi IA iniziano a generare, riassumere e nutrirsi l'uno dell'altro in modo ricorsivo alla velocità della macchina, il problema più difficile probabilmente non è più “chi possiede questo output?”.
ma è:
può qualcuno ancora tracciare da dove è realmente provenuta l'intelligenza in primo luogo?
e onestamente non penso che il futuro di internet avrà una separazione netta tra contenuto umano, contenuto IA e contenuto remixato in ogni caso. tutto si fonde lentamente.
il che probabilmente significa che preservare il contributo storico diventa più importante ogni volta che i sistemi IA comprimono un altro strato di contesto.
@OpenLedger $OPEN $IP #OpenLedger

La maggior parte degli incentivi crypto oggi non creano davvero convinzione. Creano attività temporanea.
Le persone raccolgono punti, ruotano il capitale, spammando transazioni per alcune settimane e poi scompaiono nel momento in cui le ricompense rallentano. La liquidità si muove rapidamente, ma quasi nessuna di essa sembra più impegnata.
Ecco perché il modello "burn and earn" con cui Genius Terminal sta sperimentando mi sembra più interessante rispetto ai normali sistemi di incentivazione.
Perché nel momento in cui gli utenti devono prima sacrificare qualcosa prima di accedere ai futuri guadagni, il comportamento cambia completamente.
All'improvviso gli utenti diventano più selettivi.
L'attenzione diventa più intenzionale.
Il farming a breve termine inizia a confliggere con il posizionamento a lungo termine.
Qualche mese fa interagivo con più ecosistemi contemporaneamente perché, onestamente, non c'era motivo di non farlo. Se un protocollo smetteva di premiare l'attività, semplicemente mi spostavo immediatamente altrove.
Ma i sistemi di burn creano un costo psicologico reale.
L'utente smette di chiedersi:
"Quanto posso estrarre da questo?"
e inizia a chiedersi:
"Questo ecosistema vale davvero la pena di essere impegnato?"
e penso che sia la parte interessante che la maggior parte della gente perde.
Forse la prossima generazione di sistemi di incentivazione crypto non riguarderà più il massimizzare la partecipazione.
Forse riguarderanno il filtrare per una convinzione così forte che gli utenti sacrificano volontariamente la liquidità oggi per il posizionamento di domani.
@GeniusOfficial $GENIUS #genius

Non credo che la gente si renda conto di quanto attrito stia perdendo silenziosamente Internet in questo momento. E onestamente, OpenLedger ha iniziato a darmi molto più senso non appena me ne sono accorto.
Quasi ogni prodotto AI ora è progettato per rimuovere passaggi. Non cerchi più, chiedi. Non confronti manualmente le fonti, i sistemi riassumono tutto per te istantaneamente. Anche la ricerca stessa sta iniziando a sentirsi compressa in pochi output generati che la gente scorre in pochi secondi prima di passare oltre.
All'inizio ovviamente sembra fantastico perché tutto diventa più veloce e pulito.
Ma qualche giorno fa stavo usando un flusso di lavoro AI per la ricerca cripto e ho ottenuto la risposta quasi istantaneamente. Poi ho realizzato qualcosa di strano: dopo averlo riletto, sapevo a malapena da dove provenisse qualsiasi ragionamento perché il sistema aveva già sintetizzato e compresso tutto prima che potessi persino vedere il percorso dietro l'output stesso.
E penso che sia proprio questa la parte per cui OpenLedger si sta preparando.
Perché una volta che gli agenti AI e i sistemi di inferenza iniziano a interagire tra loro costantemente, l'attrito non scompare solo per gli esseri umani. Scompare anche tra le macchine. I sistemi iniziano a instradare informazioni, coordinare decisioni e generare output a velocità che nessuno può più verificare manualmente.
Ecco perché OpenLedger continua a concentrarsi così tanto su PoA, provenienza e flusso di inferenza invece di limitarsi a commercializzare "migliore AI".
Senza tracciabilità, gli ecosistemi AI a bassa frizione diventano alla fine enormi scatole nere in cui gli output si muovono più velocemente di quanto gli esseri umani possano comprendere la logica dietro di essi.
Non so, forse sto esagerando lol
Ma ultimamente sembra che OpenLedger non stia costruendo per Internet prima dell'AI. Stanno costruendo per Internet dopo che tutto diventa istantaneo.
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger

più confronto Genius Terminal e Hyperliquid, più mi sembra che stiano risolvendo il trading onchain da direzioni completamente opposte.
qualche settimana fa stavo facendo trading su più catene durante una di quelle veloci rotazioni narrative e onestamente la parte più fastidiosa non era neanche trovare il trade. era muovere il capitale abbastanza velocemente senza che tutto sembrasse frammentato. diversi wallet, diversi bridge, diversi flussi di esecuzione. al momento in cui tutto si è sistemato, il mercato si era già mosso.
ecco perché questo confronto ha iniziato a diventare interessante per me.
Hyperliquid fondamentalmente ha detto:
“la qualità dell'esecuzione è rotta, quindi costruiamo la nostra catena e controlliamo l'ambiente direttamente.”
che onestamente ha senso. se controlli la catena, il book degli ordini e il layer di esecuzione insieme, puoi ottimizzare la velocità, la latenza e l'esperienza di trading in modo molto più aggressivo.
ma Genius Terminal sembra una scommessa molto diversa.
invece di costruire un altro ambiente di esecuzione, sembrano scommettere che il crypto alla fine diventi troppo frammentato perché gli utenti si interessino più alle singole catene.
quindi, piuttosto che possedere la catena stessa, stanno cercando di astrarre tutte le catene dietro un solo layer di esecuzione.
e credo che questa sia la parte interessante di cui nessuno parla realmente.
Hyperliquid migliora il trading controllando l'infrastruttura.
Genius Terminal migliora il trading nascondendo l'infrastruttura.
una filosofia dice che una migliore esecuzione deriva dall'integrazione verticale.
l'altra dice che una migliore esecuzione deriva dall'astrazione.
se la liquidità continua a concentrarsi in pochi ecosistemi, allora il modello Hyperliquid probabilmente diventa più forte.
ma se il crypto continua a frammentarsi su più catene, più venue di liquidità e più ambienti di esecuzione, allora il layer di astrazione sopra tutto potrebbe diventare molto più importante.
ecco perché Genius Terminal ha iniziato a sembrare meno come “un'altra app di trading” per me recentemente e più come una scommessa che gli utenti alla fine smettano di interessarsi a dove avviene l'esecuzione sotto.
@GeniusOfficial #genius $GENIUS $HYPE

una volta internet aveva fonti. I sistemi AI ora hanno principalmente output.
L’ho notato qualche notte fa mentre confrontavo ricerche tra diversi strumenti AI e agenti crypto per lo stesso argomento di mercato. Dopo un po' tutto ha iniziato a mescolarsi in modo strano e veloce. Stesse opinioni, stesse strutture, a volte quasi le stesse parole con piccole variazioni. E onestamente ho smesso di sapere da dove venissero metà delle idee, lol.
e sì… è un po' quando ho smesso di guardare OpenLedger come solo un altro progetto narrativo AI.
Perché una volta che i sistemi AI iniziano a interagire costantemente con altri sistemi AI, la parte difficile probabilmente non è più generare intelligenza.
È preservare la responsabilità su dove sia realmente venuta l'intelligenza in primo luogo.
E non penso che la maggior parte delle persone si renda conto di quanto velocemente questo problema stia già crescendo.
In questo momento assumiamo ancora che gli esseri umani verificheranno manualmente le cose alla fine. Controlla la fonte, confronta le informazioni, risali al contesto da soli. Ma i sistemi AI non consumano informazioni come gli esseri umani. Consumano frammenti. Segnali. Output di inferenza. Ragionamenti remixati estratti da migliaia di posti contemporaneamente.
Alla fine, internet probabilmente passerà da:
“chi ha pubblicato questo?”
A:
“cosa ha influenzato questo?”
e questi sono sistemi completamente diversi.
Ecco perché il focus di OpenLedger su PoA, provenienza e flusso di inferenza mi sembra ora più importante di quanto non fosse qualche mese fa. Pensavo ripetessero quelle idee troppo, a dire il vero. Ora sembra quasi che la ripetizione sia il punto.
Perché una volta che i sistemi autonomi iniziano a generare e remixare informazioni senza sosta, la provenienza smette di sembrare metadata opzionale sepolto da qualche parte nei documenti. Inizia a sembrare più un’infrastruttura per mantenere comprensibili gli ecosistemi AI.
Altrimenti, tutto si trasforma lentamente in output ricorsivi che puntano ad altri output ricorsivi fino a quando nessuno può davvero risalire a dove l'intelligenza sia originariamente venuta.
Non lo so, forse sto esagerando lol
@OpenLedger #OpenLedger $OPEN