MEXC पर OpenLedger: AI और Blockchain के विलयन का भविष्य प्रस्तुत करना

AI हर चीज में है। यह लिखता है, यह सिफारिश करता है, यह निदान करता है, यह खेलता है। इन कार्यों के पीछे जो मॉडल हैं, वे प्रभावशाली हैं, लेकिन प्रणालियाँ ज्यादातर बंद हैं। हमें नहीं पता कि कौन सा डेटा उन मॉडलों को प्रशिक्षित करता है, किसने इसका योगदान दिया, या जब मॉडल मूल्य उत्पन्न करते हैं तो किसे लाभ होता है। यह पारदर्शिता की कमी महत्वपूर्ण होती है क्योंकि यह शक्ति को केंद्रित करती है और मूल्य को छिपाती है। OpenLedger इसे बदलने की कोशिश कर रहा है। यह AI अर्थव्यवस्था के लिए डिज़ाइन किया गया एक ब्लॉकचेन है। इसका लक्ष्य मॉडल प्रशिक्षण, डेटा सेट योगदान, तैनाती और अनुदान को स्पष्ट और मौद्रिक बनाना है, और पुरस्कारों को सीधे उस पर बांधना है जिसने मूल्य जोड़ा।

अगर यह काम करता है, OpenLedger(OPEN) AI को कुछ केंद्रीयकृत प्लेटफार्मों से एक सामुदायिक स्वामित्व वाली संरचना में स्थानांतरित कर सकता है जहाँ रचनाकारों को भुगतान किया जाता है, मॉडल आडिट किए जा सकते हैं, और विशेष एजेंटों का स्वामित्व, व्यापार और स्पष्ट उत्पत्ति के साथ सुधारा जा सकता है। यह लेख समझाता है कि OpenLedger क्या करता है, इसके मुख्य हिस्से कैसे काम करते हैं, क्यों यह क्रांतिकारी हो सकता है, वास्तविक ऐप्स कैसी दिखती हैं, और अगला क्या देखना है।

1. AI क्या है?

OpenLedger में जाने से पहले, चलिए AI को व्यावहारिक तरीके से परिभाषित करते हैं और इसकी मूल बात यह है कि कृत्रिम बुद्धिमता एक ऐसा प्रणाली है जो डेटा से पैटर्न सीखती है और फिर उन पैटर्न को नए परिस्थितियों पर लागू करती है। अपने मस्तिष्क को एक भविष्यवाणी इंजन के रूप में सोचें। आप एक बार गर्म स्टोव को छूकर आग से बचना सीखते हैं। मशीनें कुछ समान करती हैं, सिवाय इसके कि वे विशाल डेटा सेट से सीखती हैं और उस ज्ञान को मॉडलों के माध्यम से व्यक्त करती हैं। वे मॉडल जितने अच्छे होते हैं, उनका डेटा और प्रशिक्षण प्रक्रिया भी उतनी ही महत्वपूर्ण होती है। यह समस्या है। आज के अधिकतर मूल्यवान AI मॉडल बंद दरवाजों के पीछे प्रशिक्षित होते हैं, बड़े कंपनियों द्वारा एकत्रित या लाइसेंस प्राप्त डेटा का उपयोग करते हुए। रचनाकारों, शोधकर्ताओं और साधारण लोगों को उनके योगदान का स्वामित्व, अनुदान या मुआवजे में अक्सर प्रतिबिंबित नहीं होता। मॉडल शक्तिशाली होते हैं, लेकिन उन्हें बनाने वाली आपूर्ति श्रृंखला अस्पष्ट है।

2. OpenLedger कहाँ फिट बैठता है

OpenLedger स्वयं को AI ब्लॉकचेन कहता है। सामान्य प्रयोजन के ब्लॉकचेन के विपरीत जो भुगतान या स्मार्ट अनुबंधों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, OpenLedger AI के बुनियादी ढांचे की अर्थव्यवस्था और नैतिकता पर ध्यान केंद्रित करता है। यह प्रदान करता है:

• चेन पर डेटा सेट और योगदान रिकॉर्ड करें,
• एक स्पष्ट तरीके से मॉडलों को प्रशिक्षित और ठीक करें,
• मॉडलों को लागत-प्रभावी तरीके से तैनात करें,
• ट्रैक करें कि प्रत्येक डेटा बिंदु या योगदानकर्ता ने मॉडल के उत्पादन को कैसे प्रभावित किया,
• जब उनका डेटा या मॉडल उपयोग किया जाता है तो योगदानकर्ताओं को पुरस्कार दें।

यह अंतिम बिंदू, पुरस्कारों से जुड़ी अनुदान, मूल विचार है। OpenLedger का स्टैक AI को ट्रेस करने और निष्पक्ष बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह डेटा और विशेष मॉडलों के लिए एक खुला मार्केटप्लेस सक्षम करने के लिए ब्लॉकचेन उत्पत्ति के साथ मॉडल उपकरण को मिलाता है।

3. मुख्य घटक सरल भाषा में समझाए गए

OpenLedger एक सूट है, न कि एकल सुविधा। यहां मुख्य भाग हैं और वे क्या करते हैं।

3.1 OpenLoRA: सस्ता, स्केलेबल तैनाती

OpenLoRA OpenLedger का मॉडल तैनाती इंजन है। इसकी बिक्री का बिंदु विशेष एनोडर और मॉडलों के तैनाती के लिए नाटकीय लागत में कमी है, विशेष रूप से LoRA-शैली के एनोडरों के लिए। OpenLedger का दावा है कि यह एक GPU पर हजारों विशेष एनोडरों को संचालन करने के लिए संभावित बचत करता है। व्यवहार में, इसका मतलब है कि एक डेवलपर एक आधारभूत मॉडल को एक संकीर्ण कार्य के लिए ठीक कर सकता है, फिर कई ऐसे संकीर्ण मॉडल को सस्ते में तैनात कर सकता है। खेलों, शिक्षा, या डोमेन-विशिष्ट सहायक उपकरण के लिए, OpenLoRA मॉडल विशेषज्ञता को एक महंगा प्रयोग बनाते हैं, बल्कि एक व्यावहारिक उत्पाद।

इसे इस तरह से फ्रेम करें: हर गेम स्टूडियो को NPC व्यवहार के लिए अपना महंगा मॉडल चलाने के बजाय, स्टूडियो हजारों प्रभावशाली एनोडर को न्यूनतम हार्डवेयर पर तैनात कर सकते हैं और केवल वही भुगतान कर सकते हैं जो वे उपयोग करते हैं।

3.2 प्रमाणित अनुदान (PoA)

PoA वह विशेषता है जो OpenLedger को नैतिक शक्ति देती है। यह उत्पत्ति को रिकॉर्ड करता है: किसने कौन सा डेटा सेट योगदान दिया, किसने कौन सा उदाहरण लेबल किया, और प्रत्येक योगदान ने मॉडल के उत्पादन को कितना प्रभावित किया। वह ट्रेसबिलिटी तीन कारणों से महत्वपूर्ण है। पहला, यह निष्पक्ष पुरस्कार बनाता है। योगदानकर्ता तब कमाएँ जब उनके इनपुट एक मॉडल में सुधार करते हैं। दूसरा, यह स्पष्टता बनाता है। यदि कोई मॉडल एक विवादास्पद निर्णय करता है, तो ऑडिट ट्रेल्स दिखा सकते हैं कि कौन सा डेटा उस व्यवहार को रूपांतरित करता है। तीसरा, यह शासन का समर्थन करता है। DAOs या सामुदायिक संगठन तय कर सकते हैं कि कैसे योगदान को पुरस्कृत किया जाता है और क्या कुछ डेटा सेट नैतिक मानकों को पूरा करते हैं। PoA AI की अर्थव्यवस्था को अस्पष्ट लाइसेंस सौदों से मापने योग्य, चेन पर अनुदान में स्थानांतरित करता है।

3.3 डेटा नेटवर्क और मॉडल फैक्टरी

डेटा नेटवर्क डेटा का क्यूरेटेड, सहयोगात्मक पुस्तकालय होते हैं। इन्हें विशिष्ट डोमेन संग्रहण के रूप में सोचें जहाँ योगदानकर्ता डेटा जोड़ते हैं, लेबल लगाते हैं और जांच करते हैं। मॉडल फैक्टरी वह नो-कोड और लो-कोड स्तर है जो व्यक्तियों और टीमों को डेटा नेटवर्क का उपयोग करके मॉडलों को ठीक करने की अनुमति देती है। एक साथ वे विकेंद्रीकृत योगदान को कार्यशील मॉडल में बदल देते हैं बिना हर योगदानकर्ता को मशीन लर्निंग इंजीनियर बनने के लिए मजबूर किए।

3.4 OpenCircle और पारिस्थितिकी तंत्र समर्थन

OpenCircle एक इनक्यूबेटर और फंडिंग लैब की तरह कार्य करता है। यह उन परियोजनाओं को कंप्यूट क्रेडिट, मेंटरशिप और बीज फंडिंग प्रदान करता है जो OpenLedger प्राइमिटिव्स पर निर्माण करते हैं। यह वास्तविक अनुप्रयोगों को तेजी से अनुकरण करता है और टीमों के लिए डोमेन विशेषज्ञता लाने की बाधाओं को कम करता है बजाय गहरे ढांचे के कौशल।

4. क्यों OpenLedger क्रांतिकारी हो सकता है

कागज पर, संरचना तीन जटिल समस्याओं को हल करती है।

अनुदान और पुरस्कार। योगदानकर्ता अक्सर मूल्यवान डेटा उत्पन्न करते हैं लेकिन मॉडल राजस्व का कोई हिस्सा नहीं पाते। PoA उनके लिए स्वचालित रूप से पुरस्कार का एक तंत्र बनाता है। यह प्रोत्साहनों को बदलता है। डेटा सेटों को जमा करने के बजाय, संस्थाएँ और समुदाय योगदान कर सकते हैं और जब उन डेटा सेटों पर बने मॉडल मूल्य उत्पन्न करते हैं, तो उन्हें भुगतान मिलता है।

जवाबदेही। मॉडल अस्पष्ट विफलताओं और भ्रांतियों के लिए कुख्यात होते हैं। अनुदान और रिकॉर्ड किए गए प्रशिक्षण उत्पत्ति के साथ, जांचकर्ता विशेष डेटा सेटों की ओर त्रुटियों को वापस ट्रेस कर सकते हैं और उन्हें ठीक या मुआवजा दे सकते हैं। यह जिम्मेदार के प्रति एक महत्वपूर्ण कदम है। AI.

विशेषीकृत अर्थव्यवस्थाएँ बड़े पैमाने पर। OpenLoRA और मॉडल फैक्टरी हजारों विशेष मॉडल बनाने की अनुमति देती हैं बिना एक बिलियन-डॉलर के बुनियादी ढांचे के लागत के। यह उच्च-ग्रैनुलर उपयोग के मामलों के लिए आवश्यक है: गेमिंग NPCs, स्थानीयकृत स्वास्थ्य सहायक, कानूनी एजेंट जो एक देश के कानून के अनुसार ठीक किए गए होते हैं।

ये तीन स्तंभ संयुक्त रूप से AI को नियंत्रित करने वाले और AI से लाभ कैसे प्रवाहित होते हैं, में बदलाव कर सकते हैं।

5. दस व्यावहारिक, उच्च-मूल्य वाले अनुप्रयोग

OpenLedger पर बने ऐप्स की सूची है जो बाजार के अंतर को भर सकते हैं।

• ऑन-चेन अनुसंधान सहायक (Onchain Kaito)

रेडिट, सबस्टैक, इंस्टाग्राम, और अन्य सार्वजनिक स्रोतों से ज्ञान को एकत्रित करें और क्यूरेटेड, अनुदेय डेटा नेटवर्क में जोड़ें। शोधकर्ता और रचनाकार तब ट्रैक और पुरस्कार प्राप्त करते हैं जब उनका पाठ एक मॉडल के प्रशिक्षण डेटा का हिस्सा बनता है। यह एक पारदर्शी शोध इंजन बनाता है जो योगदानकर्ताओं को क्रेडिट देता है।

• कंटिन्यूअस वेब3 सुरक्षा ऑडिटर

एक विकेंद्रीकृत एजेंट जो ऑडिट रिपोर्ट, लाइव अनुबंध की स्थिति, और सुरक्षा खुलासों को ग्रहण करता है ताकि तैनात स्मार्ट अनुबंधों को निरंतर स्कैन कर सके। पुरस्कार लाल टीमों और शोधकर्ताओं की ओर प्रवाहित होते हैं जिनका डेटा पहचान में सुधार करता है। यह तामझाम वाली समय पर ऑडिट की विफलताओं को संबोधित करता है।

• सॉलिडिटी के लिए कर्सर (AICopilot)

एक AI सहायक जिसे सत्यापित अनुबंध कोड, ऑडिट और सर्वोत्तम प्रथाओं पर ठीक किया गया है। यह अनुबंध तैयार करता है, अनुकरण परीक्षण चलाता है और व्याख्या के लिए आउटपुट को प्रशिक्षण स्रोतों से लिंक करता है। डेवलपर्स को एक सहपायलट मिलता है जिनकी सिफारिशें ट्रेस की जा सकती हैं।

• विकेंद्रीकृत लर्निंग प्लेटफॉर्म

एक कोर्सेरा-शैली नेटवर्क जहाँ शिक्षक पाठ्यक्रम सामग्री को डेटा नेटवर्क में योगदान करते हैं, मॉडल व्यक्तिगत पाठ्यक्रम बनाते हैं, और योगदानकर्ताओं को तब पुरस्कार मिलता है जब उनके मॉड्यूल का उपयोग किया जाता है। प्रमाणपत्र चेन पर सत्यापन योग्य क्रेडेंशियल बन जाते हैं।

• मीटिंग इंटेलिजेंस और निर्णय लेजर

एक उद्यम ट्रांसक्रिप्शन और क्रिया-ट्रैकिंग एजेंट जो मीटिंग के आउटपुट को ऑडिट करने योग्य निर्णयों में बदलता है। यह अनुपालन, कानूनी, और शासन के लिए उपयोगी है, जिसमें योगदानकर्ता उन मॉडलों में सुधार करने के लिए पुरस्कार प्राप्त करते हैं जो सारांशित करते हैं और क्रियाएँ निकालते हैं।

• कानूनी AI सहायक

एक मॉडल जिसे क्यूरेटेड विधायिका, निर्णय और आधिकारिक टिप्पणी पर प्रशिक्षित किया गया है जो वकीलों को क्षेत्राधिकार-जानकारी वाली शोध में मदद करता है। प्रत्येक निर्णय स्रोतों और योगदानकर्ताओं की ओर वापस ट्रेस होता है जिन्हें उनके डेटा सेटों के मूल्य के लिए भुगतान किया जाता है।

• क्लिनिशियन सहायक

एक चिकित्सा निर्णय सहायता मॉडल जिसे एनोनिमाइज़्ड क्लिनिकल डेटा और पीयर-रिव्यू की गई साहित्य पर प्रशिक्षित किया गया है। यहाँ अनुदान महत्वपूर्ण है: जब एक चिकित्सा सिफारिश की जाती है, तो यह उस अध्ययन के लिए एक प्रमाणित श्रृंखला होती है जिसने इसे प्रभावित किया।

• विकेंद्रीकृत मानसिक स्वास्थ्य उपकरण

संस्कृतिक रूप से जागरूक चिकित्सीय एजेंट जिन्हें विविध, पीयर-रिव्यू किए गए, और सहमती प्राप्त चिकित्सा प्रतिलेखों पर प्रशिक्षित किया गया है। अनुदान विश्वास बनाता है और चिकित्सकों को मॉडल सुझावों और उनकी उत्पत्ति की सत्यता की पुष्टि करने की अनुमति देता है।

• विकेंद्रीकृत भर्ती और प्रमाणन

एक नौकरी मिलान इंजन और क्रेडेंशियल सत्यापन प्रणाली जहाँ भर्ती करने वाले, शिक्षक और पिछले नियोक्ता मान्यताओं में योगदान करते हैं। भर्ती सिफारिशें पारदर्शी, ऑडिट योग्य होती हैं और उन योगदानकर्ताओं को पुरस्कार देती हैं जिन्होंने मॉडलों का निर्माण करने में मदद की है।

• बाजारों के लिए ट्रेडिंग सहायक

एक मॉडल जो ऑन-चेन डेटा, शासन संकेतों और सामाजिक संवेदना को जोड़ता है। प्रत्येक संकेत अनुदेय है, इसलिए अल्फा स्पष्ट है और उपयोगकर्ता ट्रेडिंग अंतर्दृष्टि के स्रोतों को सत्यापित कर सकते हैं।

इन उदाहरणों से यह प्रदर्शित होता है कि मॉडल कितनी विशेषीकृत और प्रमाण स्वीकार्य तरीके से प्रशिक्षित होते हैं।

6. पारिस्थितिकी तंत्र के परियोजनाएँ जो देखनी हैं

कई टीमें पहले से ही OpenLedger पर निर्माण कर रही हैं। संक्षिप्त विवरण:

• Ambios पर्यावरणीय बुद्धिमता के लिए एक सेंसर नेटवर्क का उपयोग करता है और सेंसर और सामुदायिक योगदानों को अट्रिब्यूट करता है।
• Morpheus प्राकृतिक भाषा से स्मार्ट अनुबंध कार्यप्रवाह बनाता है, उत्पन्न कोड के लिए ऑन-चेन व्याख्या के साथ।
• Up Network सामाजिक संकेतों और ऑन-चेन डेटा को पूर्वानुमानित मॉडलों के लिए जोड़ता है।
• Xangle कोरिया के लिए शैक्षणिक मॉडलों पर ध्यान केंद्रित करता है, यह सुनिश्चित करता है कि स्थानीय भाषा और संदर्भ संरक्षित और क्रेडिट किया गया है।
• AgentArcane, Memelytics, Narratex, Citadelis और The SenseMap सभी दिखाते हैं कि डोमेन-विशिष्ट डेटा नेटवर्क और एजेंट व्यावहारिक, मौद्रिक अनुप्रयोग कैसे बनाते हैं।

ये परियोजनाएँ संभावनाओं की रेंज का प्रतिनिधित्व करती हैं: पर्यावरणीय संवेदन, स्वचालित इंजीनियरिंग, सामग्री, सुरक्षा और स्थानीयकृत शिक्षा।

7. टोकनोमिक्स और बाजार पर विचार

आपने बाजार की पूंजी और आपूर्ति डेटा का स्नैपशॉट प्रदान किया। ये उपयोगी हैं, लेकिन इन्हें सत्यापन के लिए प्रारंभिक इनपुट के रूप में मानें। एक वैचारिक दृष्टिकोण से, यहां जो मायने रखता है।

टोकन डेटा योगदान, मॉडल तैनाती और नेटवर्क सुरक्षा को प्रोत्साहित करना चाहिए। इसका अर्थ है कि अक्सर उपयोगिता और शासन कार्यों का मिश्रण।

सर्कुलेटिंग आपूर्ति और स्टेकिंग गतिशीलता तरलता को प्रभावित करती है। यदि एक बड़ी हिस्सेदारी स्टेक की गई है या किसी अन्य रूप में लॉक की गई है, तो अल्पकालिक व्यापारी क्षमता सीमित होती है। यह स्थिरता के लिए अच्छा हो सकता है, लेकिन यह उपलब्ध बाजार के तैरने को भी कम करता है।

वास्तविक बाजार पूंजी का विकास टोकन मेकानिक्स से कम और वास्तविक उपयोग से अधिक निर्भर करेगा: डेटा नेटवर्क की संख्या, तैनात किए गए मॉडल, योगदानकर्ताओं के साथ साझा राजस्व, और उद्यम का अंगीकरण। टोकन अटकल एक तात्कालिक प्रभाव है; दीर्घकालिक मूल्य दोहराए गए, मापने योग्य प्रवाहों से आता है।

एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका के रूप में: जुड़ाव के मीट्रिक पर नजर रखें। टोकन की कीमत उपयोगिता का पालन करती है। यदि OpenLedger रचनाकारों के लिए राजस्व-शेयरिंग प्रवाह को प्रदर्शित कर सकता है और OpenLoRA के स्थिर उपयोग को प्रदर्शित कर सकता है, तो बाजार मूल्यांकन बहुत अधिक रक्षा में होगा।

8. निर्माण करने वालों और डेवलपर्स के लिए अवसर

यदि आप एक डेवलपर हैं, तो OpenLedger तात्कालिक लीवर प्रदान करता है: एक डेटा नेटवर्क बनाएँ, विशेष एनोडर बनाएं, या एजेंटों के लिए L2-फ्रेंडली फ्रंट एंड विकसित करें। बीज कार्यक्रम जैसे OpenCircle प्रारंभिक कंप्यूट और योगदान क्रेडिट प्रदान करते हैं, जो प्रयोग की प्रारंभिक लागत को कम करते हैं।

पहले संकीर्ण समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करें। सबसे बड़े लाभ उन क्षेत्रों में होंगे जहाँ डेटा मूल्यवान होता है लेकिन वर्तमान में बंद होता है: चिकित्सा उपकरण, स्थानीय पर्यावरण निगरानी, कानूनी कोर्परा, या उच्च गुणवत्ता वाली शैक्षिक सामग्री। एक छोटा, प्रमाणित पाईपलाइन बनाएं और दिखाएं कि कैसे अनुदान योगदानकर्ताओं को राजस्व कमाने में मदद करती है।

8.1 जोखिम, सीमाएँ और शासन

यह कोई जादुई गोली नहीं है। मुख्य जोखिम में शामिल हैं:

गोपनीयता और सहमति। उत्पत्ति का रिकॉर्ड रखना गोपनीयता कानूनों के अनुपालन में होना चाहिए। चिकित्सा या व्यक्तिगत डेटा के लिए, मजबूत अज्ञातकारी और सहमति ढांचे की आवश्यकता होती है।

अनुदान प्रणाली को खेलना। यदि पुरस्कार वास्तविक हैं, तो बुरे अभिनेता प्रणाली को खेलने की कोशिश करेंगे। मजबूत प्रतिष्ठा तंत्र और योगदानकर्ता सत्यापन आवश्यक हैं।

नियम। डेटा और मॉडलों से जुड़े टोकन पुरस्कार प्रतिभूतियों या डेटा अधिकारों की जांच को आकर्षित कर सकते हैं। कानूनी ढांचे अधिकार क्षेत्र के अनुसार भिन्न होंगे।

मॉडल गुणवत्ता। अनुदान अच्छे मॉडलों की गारंटी नहीं देता है। उच्च गुणवत्ता वाले डेटा क्यूरेशन और मॉडल मूल्यांकन पाइपलाइनों की आवश्यकता रहती है।

OpenLedger अस्पष्टता को कम करता है, लेकिन यह नए डिज़ाइन प्रश्नों को भी उठाता है। समुदाय को अनुदान प्रणालियों को सार्वजनिक वस्तुओं की तरह मानना चाहिए जिन्हें शासन और जाँच की आवश्यकता है।

8.2 भविष्य का दायरा और क्या देखना है

अगले 12 से 36 महीनों में यह कहानी बताई जाएगी। निगरानी करने के लिए संकेत:

बनाए गए डेटा नेटवर्कों की संख्या, योगदान करने वालों की संख्या और वितरित पुरस्कारों की संख्या,

OpenLoRA तैनाती की मात्रा और प्रति अनुमान औसत लागत,

OpenCircle से उत्पादन में परियोजनाएँ स्नातक होना,

डेटा अनुदान और टोकन पुरस्कारों पर नियामक मार्गदर्शन,

उद्यम एकीकरण और साझेदारियाँ।

यदि OpenLedger कुछ महत्वपूर्ण खंडों के लिए उत्पाद-मार्केट उपयुक्तता को प्राप्त करता है, तो बड़ी AI अर्थव्यवस्था इसकी उत्पत्ति और पुरस्कारों के लिए इसके प्राइमिटिव्स को स्वीकार कर सकती है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि इससे यह बदलेगा कि जब एक AI मॉडल मूल्य उत्पन्न करता है तब किसे लाभ होता है।

9. निष्कर्ष

OpenLedger एक आकर्षक दृष्टि प्रदान करता है। यह ऑन-चेन उत्पत्ति को व्यावहारिक तैनाती उपकरणों और वास्तविक ऐप्स को तेज़ी से बनाए रखने के लिए एक फंडिंग लैब के साथ जोड़ती है। यह वास्तुकला स्पष्ट बाजार की समस्याओं के साथ संगत है: अस्पष्ट डेटा आपूर्ति श्रृंखलाएँ, बिना भुगतान योगदानकर्ता, और बिना ऑडिट किए गए मॉडल। यदि OpenLedger स्केल पर अनुदान संचालन को यथार्थ कर सकता है, और यदि वास्तविक योगदानकर्ताओं को महत्वपूर्ण पुरस्कार मिलते हैं, तो यह परियोजना AI शासन को सिद्धांत से व्यवहार में ले जा चुकी होगी।

यह कोई गारंटी नहीं है। बाधाएं तकनीकी, कानूनी और सामाजिक हैं। फिर भी, यह विचार कि रचनाकारों और योगदानकर्ताओं को उनके काम के लिए मापनीय मूल्य प्राप्त होता है, शक्तिशाली और समयानुकूल है। OpenLedger पर नज़र रखना चाहिए क्योंकि यह आज AI में एक केंद्रीय समस्या को हल करने का विश्वसनीय पहला प्रयास है: विश्वास।

अस्वीकृति: यह सामग्री केवल शैक्षिक और संदर्भ उद्देश्यों के लिए है और किसी भी निवेश सलाह का गठन नहीं करती है। डिजिटल संपत्ति में निवेश उच्च जोखिम के साथ होते हैं। कृपया सावधानी से मूल्यांकन करें और अपनी प्रवृत्तियों के लिए पूरी जिम्मेदारी लें।