機械知能の生産は、ほぼ完全にベンチマーキングの仕組みに依存するようになっており、そこでは機械学習モデルが、狭く定義された教師あり問題で高い性能を発揮するよう訓練されています。この仕組みは、こうした特定の問題における性能向上には有効ですが、市場の導入によってより優れた成果を出せる状況では、そのメカニズムは弱さを露呈します。たとえば、知能はますます特定の目的から切り離され、データから高コストで採掘される、金銭的価値を持ち、移転可能で、汎用的に役立つコモディティになりつつあります。その生産を教師ありの目的で測定しても、コモディティ自体に直接報酬を与えることにはならず、分野全体を狭い専門特化へと収束させてしまいます。さらに、これらの目的は（しばしば accuracy のような一次元の指標で測定されますが）、ニッチなシステムやレガシーシステムに報酬を与えるだけの解像度を持たないため、現在 state of the art ではないものは失われてしまいます。最終的に、多様な知能システムの普及は、勝者総取りの競争で成功するために巨大なモノリシックモデルを訓練する必要性によって制限されています。独立したエンジニアは自らの仕事を直接収益化できず、その結果として、少数の大企業が最良の人工知能へのアクセスを支配する中央集権化が生じます。

新しいコモディティには、新しいタイプの市場が必要です。本稿は、機械知能を他の知能システムによって測定するフレームワークを提案します。モデルは、それを訓練するために使われた主観的なタスクや dataset に関係なく、情報生成能力に基づいてランク付けされます。機械知能を測定する基準を変えることで、市場ははるかに広い目標集合に適用可能な知能に報酬を与えられるようになり、レガシーシステムはその独自の価値によって収益化され、より小規模で多様なシステムは、はるかに高解像度な報酬環境の中でニッチを見つけることができます。その解決策は、インターネット上で peer-to-peer (P2P) に、継続的かつ非同期に表現を共有するコンピュータのネットワークです。構築される市場は、ランクを記録し、分散型の方法で peers にインセンティブを提供するためにデジタル台帳を使用します。この chain は信頼を測定し、多数派に価値を提供しないまま peers が報酬を得ることを困難にします。研究者は機械知能の研究成果を直接収益化でき、消費者もそれを直接購入できます。

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