기계 지능의 생산은 이제 거의 전적으로 벤치마킹 시스템에 의존하게 되었으며, 이 시스템에서는 머신러닝 모델이 좁게 정의된 지도학습 문제에서 좋은 성능을 내도록 학습됩니다. 이 시스템은 이러한 특정 문제에서 성능을 끌어올리는 데에는 잘 작동하지만, 시장의 도입이 이를 더욱 뛰어나게 만들 수 있는 상황에서는 그 메커니즘이 취약합니다. 예를 들어, 지능은 점점 더 특정 목표로부터 분리되어 데이터로부터 높은 비용을 들여 채굴되는, 금전적 가치가 있고, 이전 가능하며, 전반적으로 유용한 commodity가 되어가고 있습니다. 그 생산을 지도학습 목표로 측정하는 것은 commodity 자체에 직접적인 보상을 주지 못하며, 그 결과 이 분야는 좁은 전문 분야의 전문가들 쪽으로 수렴하게 됩니다. 또한 이러한 목표들(대개 accuracy 같은 단일 차원 지표로 측정됨)은 틈새 시스템이나 레거시 시스템에 보상할 만큼의 해상도를 갖고 있지 않기 때문에, 현재 state of the art가 아닌 것은 사라지게 됩니다. 결국 다양한 지능 시스템의 확산은 승자독식 경쟁에서 성공하기 위해 거대한 단일체 모델을 학습해야 한다는 필요성 때문에 제한됩니다. 독립 엔지니어는 자신의 작업을 직접 수익화할 수 없고, 그 결과 소수의 대기업이 최고의 인공지능에 대한 접근을 통제하는 중앙집중화가 발생합니다.

새로운 commodity에는 새로운 유형의 시장이 필요합니다. 이 논문은 기계 지능을 다른 지능 시스템들이 측정하는 프레임워크를 제안합니다. 모델은 이를 학습시키는 데 사용된 주관적 작업이나 dataset과 관계없이 정보 생산을 기준으로 순위가 매겨집니다. 기계 지능을 측정하는 기준을 바꾸면, 시장은 훨씬 더 넓은 목표 집합에 적용 가능한 지능에 보상을 줄 수 있고, 레거시 시스템은 그 고유한 가치로 수익화될 수 있으며, 더 작고 다양한 시스템은 훨씬 더 높은 해상도의 보상 환경 안에서 틈새를 찾을 수 있습니다. 그 해결책은 인터넷 전반에 걸쳐 peer-to-peer (P2P) 방식으로 표현을 지속적이고 비동기적으로 공유하는 컴퓨터 네트워크입니다. 이렇게 구축된 시장은 디지털 원장을 사용해 순위를 기록하고 peers에게 탈중앙화된 방식으로 인센티브를 제공합니다. 이 chain은 신뢰를 측정하여, peers가 다수에게 가치를 제공하지 않고 보상을 얻는 것을 어렵게 만듭니다. 연구자들은 기계 지능 관련 작업을 직접 수익화할 수 있고, 소비자들은 이를 직접 구매할 수 있습니다.

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