La producción de inteligencia artificial ha llegado a depender casi por completo de un sistema de benchmarking, en el que los modelos de aprendizaje automático se entrenan para rendir bien en problemas supervisados definidos de forma muy limitada. Aunque este sistema funciona bien para impulsar el rendimiento en estos problemas específicos, el mecanismo es débil en situaciones en las que la introducción de mercados le permitiría sobresalir. Por ejemplo, la inteligencia se está desvinculando cada vez más de objetivos específicos y se está convirtiendo en una mercancía extraída de los datos con un alto costo, valiosa en términos monetarios, transferible y de utilidad general. Medir su producción con objetivos supervisados no recompensa directamente a la mercancía en sí y hace que el campo converja hacia especialistas limitados. Además, estos objetivos (a menudo medidos con métricas unidimensionales como la precisión) no tienen la resolución necesaria para recompensar sistemas de nicho o heredados, por lo que se pierde lo que actualmente no es state of the art. En última instancia, la proliferación de sistemas de inteligencia diversos está limitada por la necesidad de entrenar grandes modelos monolíticos para tener éxito en una competencia en la que el ganador se lo lleva todo. Los ingenieros independientes no pueden monetizar directamente su trabajo y el resultado es una centralización en la que un pequeño grupo de grandes corporaciones controla el acceso a la mejor inteligencia artificial.

Una nueva mercancía necesita un nuevo tipo de mercado. Este artículo sugiere un marco en el que la inteligencia artificial es medida por otros sistemas de inteligencia. Los modelos se clasifican por su producción informativa independientemente de la tarea subjetiva o del conjunto de datos utilizado para entrenarlos. Al cambiar la base con la que se mide la inteligencia artificial, el mercado puede recompensar una inteligencia aplicable a un conjunto mucho más amplio de objetivos, los sistemas heredados pueden monetizarse por su valor único y los sistemas más pequeños y diversos pueden encontrar nichos dentro de un panorama de recompensas de mucha mayor resolución. La solución es una red de computadoras que comparten representaciones de forma continua y asíncrona, peer-to-peer (P2P) a través de internet. El mercado construido utiliza un libro mayor digital para registrar clasificaciones y ofrecer incentivos a los pares de manera descentralizada. La cadena mide la confianza, lo que dificulta que los pares obtengan recompensas sin aportar valor a la mayoría. Los investigadores pueden monetizar directamente el trabajo de inteligencia artificial y los consumidores pueden comprarlo directamente.

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