Uma característica do OpenLedger que observei, mas de que ninguém falou.

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

O OpenLedger está colocando um conjunto totalmente novo de questões.

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 atualmente sendo desenvolvidas. Diagnóstico médico. Análise jurídica. Avaliação de risco financeiro.

Descoberta de medicamentos.

Cada uma delas enfrenta uma barreira.

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

Registros médicos que 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 por trás 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 os 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.

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

A proveniência verificável de dados pode permitir que outras indústrias onde a IA não é eficaz hoje sejam exploradas?