Una característica de OpenLedger que he observado, pero que no he escuchado que nadie mencione.

La gran mayoría de las empresas de IA están intentando crear modelos más grandes.

OpenLedger plantea un conjunto completamente nuevo de preguntas.

Entonces, ¿y si el problema no es el tamaño del modelo, sino la confianza en los datos?

Considera cuáles son las aplicaciones más útiles de la IA que se están desarrollando actualmente. Diagnóstico médico. Análisis legal. Evaluación de riesgos financieros.

Descubrimiento de medicamentos.

Cada una de ellas se topa con un muro.

No en cuanto a cómputo. No en cuanto a arquitectura del modelo. En los datos en los que realmente tienen que confiar.

Registros médicos que no pueden divulgar legalmente.

Cualquier dato que sea investigación patentada que no están dispuestos a revelar. Información financiera confidencial.
La mejor información del mundo está detrás de barreras de confianza no tecnológicas.

El sistema de atribución de OpenLedger es más que un simple mecanismo de pago. Proporciona, para una procedencia definitiva, una cadena de custodia de datos que por primera vez hace viable su compartición en una base legal y comercialmente sólida.

No es un problema de pago lo que está resolviendo.

La confianza es un problema.

Confiar en una solución a nivel de infraestructura, los problemas de confianza probablemente abrirán nuevos mercados que anteriormente estaban cerrados.

¿Puede la procedencia verificable de los datos habilitar otras industrias donde la IA no es efectiva hoy en día?