Uma característica do OpenLedger que observei, mas que ninguém mencionou.

A grande maioria das iniciativas de IA está tentando criar modelos maiores.

OpenLedger está propondo um conjunto totalmente novo de perguntas.

E se o problema não for o tamanho do modelo, mas a confiança nos dados?

Considere quais são as aplicações mais úteis de IA que estão sendo desenvolvidas atualmente. Diagnóstico médico. Análise jurídica. Avaliação de risco financeiro.

Descoberta de medicamentos.

Cada uma delas enfrenta uma parede.

Não é o cálculo. Não é a arquitetura do modelo. São os dados nos quais eles precisam realmente confiar.

Registros médicos que eles não podem divulgar legalmente.

Qualquer dado que seja pesquisa proprietária que eles não estejam dispostos a revelar. Informações financeiras confidenciais.
As melhores informações do mundo estão atrás de barreiras de confiança não tecnológicas.

O sistema de atribuição do OpenLedger é mais do que apenas um mecanismo de pagamento. Ele fornece uma proveniência definitiva, uma cadeia de custódia para dados que, pela primeira vez, torna viável o compartilhamento de forma legal e comercialmente sólida.

Não é uma questão de pagamento que ele está resolvendo.

A confiança é uma questão.

Confiar em uma solução a nível de infraestrutura, questões de confiança provavelmente abrirão novos mercados que antes estavam fechados.

A prova verificável de proveniência de dados pode permitir que outras indústrias onde a IA não é eficaz hoje se desenvolvam?