m-am uitat la sistemul de atribuire al OpenLedger de ceva vreme și ceea ce nu pot rezolva complet este dacă „Dovada Atribuirii” rămâne semnificativă odată ce modelele încep să evolueze mai repede decât metodele de atribuire în sine
deoarece atribuirea sună stabil în teorie
datele intră într-o DataNet, modelul se antrenează, influența este urmărită în timpul inferenței, contributorii primesc recompense proporționale cu cât de mult datele lor au modelat rezultatul. un ciclu conceptual curat.
dar modelele din spatele acelui ciclu nu stau pe loc.
arhitecturile se schimbă. feronțele de context se extind. straturile de recuperare sunt adăugate. agenți precum Octoclaw încep să lege dinamic mai multe căi de inferență împreună. sistemele de raționare devin mai probabilistice, mai compozite, mai adaptative & fiecare dintre aceste schimbări schimbă în tăcere ceea ce înseamnă „influență”.
metodele de atribuire @OpenLedger descriu astăzi în mare parte că se bazează pe aproximarea contribuției după ce inferența a avut loc. evaluarea bazată pe gradient pentru sisteme mai mici. tehnici de potrivire simbolică și interpolare pentru cele mai mari.
matematica funcționează în cadrul unor anumite ipoteze.
problema este că aceste ipoteze pot să se abată pe măsură ce comportamentul modelului devine mai emergent.
un sistem de raționare extrem de modular ar putea genera ieșiri modelate de modele distribuite pe mii de interacțiuni învățate fără a reflecta puternic vreun interval memorat individual. influența devine difuză. structura cauzală devine stratificată.
și odată ce se întâmplă asta, atribuirea începe să măsoare umbrele contribuției mai degrabă decât linia directă.
această distincție contează pentru că stratul economic încă tratează măsurarea ca pe o adevăr acționabil.
Recompensele DataNet curg din asta. stimulentele contribuabililor depind de asta. deciziile de guvernanță în jurul ratelor de alocare moștenesc, în cele din urmă, imperfecțiunile sale.
ceea ce înseamnă că atribuirea nu este doar un subsistem tehnic. este efectiv un instrument de măsurare care definește modul în care valoarea este percepută în economia OpenLedger.
și instrumentele de măsurare devin periculoase odată ce mediu evoluează mai repede decât calibrarea.
Octoclaw face lucrurile și mai interesante pentru că execuția condusă de agenți crește dramatic complexitatea inferenței. ieșirile nu mai sunt răspunsuri izolate. devin lanțuri de recuperare, raționare, utilizare a instrumentelor și execuție în medii transversale.
suprafața de atribuire devine fragmentată în mai multe procese interacționante în loc de un singur eveniment de inferență limitat.
deci acum OpenLedger încearcă să păstreze o atribuire economică stabilă într-o lume în care modelele se comportă din ce în ce mai puțin ca motoare deterministe și mai mult ca ecosisteme de raționare adaptive.
Sincer, nu pot să-mi dau seama încă dacă Proof of Attribution evoluează suficient de repede pentru a rămâne credibil din punct de vedere economic pe măsură ce arhitecturile modelului devin mai fluide și native pentru agenți în timp sau dacă stratul de atribuire începe treptat să întârzie în spatele sistemelor pe care ar trebui să le măsoare 🤔