La produzione di intelligenza artificiale è arrivata a dipendere quasi interamente da un sistema di benchmarking, in cui i modelli di machine learning vengono addestrati per ottenere buoni risultati su problemi supervisionati definiti in modo ristretto. Sebbene questo sistema funzioni bene per spingere le prestazioni su questi problemi specifici, il meccanismo è debole nelle situazioni in cui l'introduzione di mercati gli permetterebbe di eccellere. Per esempio, l'intelligenza sta diventando sempre più svincolata da obiettivi specifici e si sta trasformando in una commodity estratta dai dati con costi elevati, dotata di valore monetario, trasferibile e generalmente utile. Misurarne la produzione tramite obiettivi supervisionati non premia direttamente la commodity stessa e porta il settore a convergere verso specialisti di nicchia. Inoltre, questi obiettivi (spesso misurati con metriche unidimensionali come l'accuracy) non hanno la risoluzione necessaria per premiare sistemi di nicchia o legacy, per cui ciò che attualmente non è state of the art va perduto. In definitiva, la proliferazione di sistemi di intelligenza diversificati è limitata dalla necessità di addestrare grandi modelli monolitici per avere successo in una competizione winner-take-all. Gli ingegneri indipendenti non possono monetizzare direttamente il proprio lavoro e il risultato è una centralizzazione in cui un piccolo gruppo di grandi aziende controlla l'accesso alla migliore intelligenza artificiale.

Una nuova commodity ha bisogno di un nuovo tipo di mercato. Questo articolo propone un framework in cui l'intelligenza artificiale viene misurata da altri sistemi intelligenti. I modelli vengono classificati in base alla produzione informativa, indipendentemente dal task soggettivo o dal dataset usato per addestrarli. Cambiando la base rispetto alla quale viene misurata l'intelligenza artificiale, il mercato può premiare un'intelligenza applicabile a un insieme molto più ampio di obiettivi, i sistemi legacy possono essere monetizzati per il loro valore unico e sistemi più piccoli e diversificati possono trovare nicchie all'interno di un panorama di ricompense con una risoluzione molto più elevata. La soluzione è una rete di computer che condividono rappresentazioni in modo continuo e asincrono, peer-to-peer (P2P) su internet. Il mercato costruito utilizza un ledger digitale per registrare le classifiche e fornire incentivi ai peer in modo decentralizzato. La chain misura la fiducia, rendendo difficile per i peer ottenere ricompense senza fornire valore alla maggioranza. I ricercatori possono monetizzare direttamente il lavoro sull'intelligenza artificiale e i consumatori possono acquistarla direttamente.

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