OpenLedgerの特徴の一つは私が観察したものであり、誰も言及していない。

ほとんどのAIベンチャーはより大きなモデルを作ることに集中している。

OpenLedgerは全く新しい一連の問いを投げかけている。

では、問題はモデルのサイズではなく、データの信頼性なのかもしれない。

現在開発されているAIの最も有用な応用例は何かを考えてみてほしい。医療診断。法的分析。金融リスク評価。

薬の発見。

それぞれが壁にぶつかっている。

計算能力ではない。モデルのアーキテクチャでもない。彼らが本当に信じる必要のあるデータだ。

法的に開示できない医療記録。

彼らが公開したくない独自の研究データ。

機密の金融情報。
世界中の最良の情報は非技術的な信頼の壁の向こう側にある。

OpenLedgerのアトリビューションシステムは単なる支払いメカニズム以上のものだ。これは決定的な出所証明を提供し、データの管理チェーンを確立し、初めて法的・商業的に妥当な共有を可能にしている。

解決しようとしているのは支払いの問題ではない。

信頼の問題だ。

インフラレベルのソリューションに頼ることで、信頼の問題は以前は閉ざされていた新しい市場を開く可能性がある。

検証可能なデータの出所証明は、今日効果的でない他の産業を可能にするだろうか？