Die Produktion maschineller Intelligenz ist inzwischen fast vollständig von einem System des Benchmarkings abhängig, bei dem Machine-Learning-Modelle darauf trainiert werden, bei eng definierten überwachten Problemen gut abzuschneiden. Während dieses System gut funktioniert, um die Leistung bei diesen spezifischen Problemen zu steigern, ist der Mechanismus in Situationen schwach, in denen die Einführung von Märkten ihm ermöglichen würde, sich besonders auszuzeichnen. Zum Beispiel löst sich Intelligenz zunehmend von spezifischen Zielen und wird zu einer Ware, die mit hohem Aufwand aus Daten gewonnen wird, monetär wertvoll, übertragbar und allgemein nützlich ist. Ihre Produktion anhand überwachter Ziele zu messen, belohnt nicht direkt die Ware selbst und führt dazu, dass sich das Feld auf enge Spezialisten zubewegt. Darüber hinaus haben diese Ziele (oft gemessen in eindimensionalen Metriken wie Genauigkeit) nicht die nötige Auflösung, um Nischen- oder Legacy-Systeme zu belohnen, sodass verloren geht, was derzeit nicht state of the art ist. Letztlich wird die Verbreitung vielfältiger Intelligenzsysteme durch die Notwendigkeit begrenzt, große monolithische Modelle zu trainieren, um in einem Winner-takes-all-Wettbewerb erfolgreich zu sein. Unabhängige Ingenieure können ihre Arbeit nicht direkt monetarisieren, und das Ergebnis ist Zentralisierung, bei der eine kleine Gruppe großer Unternehmen den Zugang zur besten künstlichen Intelligenz kontrolliert.

Eine neue Ware braucht eine neue Art von Markt. Dieses Paper schlägt ein Framework vor, in dem maschinelle Intelligenz durch andere Intelligenzsysteme gemessen wird. Modelle werden nach ihrer Informationsproduktion eingestuft, unabhängig von der subjektiven Aufgabe oder dem Datensatz, mit dem sie trainiert wurden. Indem die Grundlage verändert wird, anhand derer maschinelle Intelligenz gemessen wird, kann der Markt Intelligenz belohnen, die auf eine viel größere Menge von Zielen anwendbar ist, Legacy-Systeme können für ihren einzigartigen Wert monetarisiert werden, und kleinere vielfältige Systeme können Nischen in einer Belohnungslandschaft mit deutlich höherer Auflösung finden. Die Lösung ist ein Netzwerk von Computern, die kontinuierlich und asynchron, peer-to-peer (P2P) über das Internet Repräsentationen austauschen. Der geschaffene Markt nutzt ein digitales Ledger, um Rankings aufzuzeichnen und Peers auf dezentrale Weise Anreize zu bieten. Die Chain misst Vertrauen und erschwert es Peers, Belohnungen zu erhalten, ohne der Mehrheit einen Mehrwert zu bieten. Forschende können Arbeiten im Bereich maschineller Intelligenz direkt monetarisieren, und Verbraucher können sie direkt erwerben.

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