Kaip „OpenLedger“ kuria naują ekonomiką, pagrįstą duomenų įnašu
Trumpai
Pasak pagrindinio „OpenLedger“ bendradarbio Ramkumaro, dirbtinio intelekto modelių galia reikalauja nuolatinio mokėjimo duomenų teikėjams. Duomenys turėtų būti vertinami ir atlyginami už jų naudingumą.
Augant dirbtinio intelekto modelių galiai, vis sunkiau ignoruoti klausimą, iš kur gaunami jų mokymo duomenys ir kas už juos gauna atlygį.
Ramkumarui, vienam iš pagrindinių „OpenLedger“ bendradarbių, atsakymas aiškus: jei modelis pagrįstas duomenimis, duomenis teikiantys žmonės turėtų gauti atlygį – ne vieną kartą, o nuolat.
„Norime, kad dirbtinis intelektas būtų mokamas“, – „Hack Seasons“ konferencijoje mums sakė Ramkumaras. „Jei jūsų duomenys yra naudingi, jei jie padeda modeliui gauti rezultatą, jūs nusipelnėte dalies šios vertės – kiekvieną kartą, kai tai įvyksta.“
Kas yra „mokamas dirbtinis intelektas“?
Mokamo dirbtinio intelekto idėja paprasta, bet galinga: dirbtinio intelekto modeliai turėtų galėti automatiškai apdovanoti žmones, kurių duomenys padarė juos protingesnius. Tačiau tam reikia skaidrumo, kaip modeliai yra apmokomi ir kaip duomenys veikia kiekvieną rezultatą.
Štai čia ir praverčia „OpenLedger“. Jų platforma sukurta taip, kad bendradarbiai galėtų sklandžiai įkelti duomenis, kad modeliai būtų tiksliai derinami pagal tuos duomenis ir – svarbiausia – kad bendradarbiai būtų apdovanoti kiekvieną kartą, kai tie duomenys naudojami išvadoms daryti.
„Tai ne vienkartinis sandoris, kaip parduodant savo duomenų rinkinį įmonei“, – aiškino Ramkumaras. „Kalbame apie pasikartojančias pajamas bendraautoriams, panašiai kaip „YouTube“ kūrėjai gauna atlygį, kai jų turinys sulaukia daugiau peržiūrų.“
Skatinimai Sukurkite smagratį
Svarbiausia „OpenLedger“ naujovė yra mechanizmas, kuris stebi kiekvieno duomenų taško įtaką modelio rezultatams. Tai leidžia „OpenLedger“ priskirti kreditą (ir mokėjimą) kiekvienai modelio išvadai.
- Tai sukuria smagračio efektą:
- Bendradarbiai įkelia naudingų duomenų
- Modeliai yra apmokomi ir naudojami
- Prisidėjusieji gauna atlygį pakartotinai
Matydami vertę, jie pateikia dar daugiau aukštos kokybės duomenų
„Kuriame SaaS stiliaus ekonomiką, pagrįstą duomenimis“, – teigė Ramkumaras. „Kai vertės ciklas tampa skaidrus ir pasikartojantis, jis natūraliai pritraukia geresnius duomenis ir geresnius modelius.“
Peržengiant vienkartinių didžiųjų technologijų bendrovių sandorių ribas
Priešingai nei tradicinis dirbtinio intelekto kūrimas, kai įmonės renka duomenis iš interneto arba moka fiksuotą mokestį už privačius duomenų rinkinius, „OpenLedger“ siūlo teisingesnį modelį.
„Įmonės dažnai atsisako savo duomenų vieną kartą ir daugiau negauna nė cento“, – sakė Ramkumaras. „Tai neskatina ilgalaikio bendradarbiavimo. Norime tai pakeisti siūlydami nuolatinį, naudojimu pagrįstą atlygį, ypač mažesniems žaidėjams, turintiems nišinių, didelės vertės duomenų.“
Jau kelia bangas
„OpenLedger“ vis dar yra testavimo tinkle, tačiau jau įgauna pagreitį. Pasak Ramkumaro, tinkle yra beveik milijonas mazgų, kurie teikia duomenų rinkinius, ir daugiau nei 10 dirbtinio intelekto projektų, aktyviai kuriančių jo pagrindą.
Jie taip pat bendradarbiauja su realiomis įmonėmis, įskaitant tokius pavadinimus kaip „Walmart“ ir Dubajaus mokesčių inspekcija, kad diegtų modelius, sukurtus per šią paskatomis pagrįstą sistemą.
„Maždaug po dviejų mėnesių pradėsime dirbti su pagrindiniu tinklu“, – atskleidė Ramkumaras. „O kai tai padarysime, tikslas – atverti duris dar daugiau bendraautorių ir kūrėjų prisijungti prie ekosistemos.“
Didysis tikslas
Ramkumaras „OpenLedger“ mato ne tik kaip dirbtinio intelekto kūrimo įrankį, bet ir kaip būdą iš naujo subalansuoti duomenų ekonomikos ekonomiką.
„Ateityje dirbtinis intelektas neturėtų priklausyti tik saujelei įmonių“, – sakė jis. „Tai turėtų būti kažkas, prie ko kiekvienas, prisidedantis – nuo tyrėjų iki smulkaus verslo savininkų – galėtų gauti atlygį ir dalyvauti.“
Dirbtiniam intelektui toliau formuojant pasaulį, „OpenLedger“ tyliai kloja pamatus teisingesnei ir protingesnei sistemai – po vieną išvadą.
Atsakomybės neigimas
Remdamasi tuo, Pasitikėjimo projekto gairės, atkreipkite dėmesį, kad šiame puslapyje pateikta informacija nėra skirta ir neturėtų būti aiškinama kaip teisinė, mokesčių, investicinė, finansinė ar bet kokia kita konsultacija. Svarbu investuoti tik tai, ką galite sau leisti prarasti, ir, jei turite kokių nors abejonių, kreiptis į nepriklausomą finansinę konsultaciją. Norėdami gauti daugiau informacijos, siūlome peržiūrėti taisykles ir nuostatas bei pagalbos ir palaikymo puslapius, kuriuos pateikia išdavėjas arba reklamuotojas. MetaversePost yra įsipareigojusi teikti tikslias, nešališkas ataskaitas, tačiau rinkos sąlygos gali keistis be įspėjimo.
Apie autorių
Viktorija yra rašytoja įvairiomis technologijų temomis, įskaitant Web3.0, AI ir kriptovaliutos. Didelė patirtis leidžia jai rašyti įžvalgius straipsnius platesnei auditorijai.
Daugiau straipsnių
Viktorija yra rašytoja įvairiomis technologijų temomis, įskaitant Web3.0, AI ir kriptovaliutos. Didelė patirtis leidžia jai rašyti įžvalgius straipsnius platesnei auditorijai.
