A produção de inteligência de máquina passou a depender quase inteiramente de um sistema de benchmarking, no qual modelos de machine learning são treinados para ter bom desempenho em problemas supervisionados definidos de forma restrita. Embora esse sistema funcione bem para impulsionar o desempenho nesses problemas específicos, o mecanismo é fraco em situações nas quais a introdução de mercados permitiria que ele se destacasse. Por exemplo, a inteligência está cada vez mais se desvinculando de objetivos específicos e se tornando uma commodity extraída de dados a um custo elevado, valiosa em termos monetários, transferível e de utilidade geral. Medir sua produção com objetivos supervisionados não recompensa diretamente a própria commodity e faz com que o setor convirja para especialistas estreitos. Além disso, esses objetivos (frequentemente medidos em métricas unidimensionais como acurácia) não têm a resolução necessária para recompensar sistemas de nicho ou legados, de modo que aquilo que atualmente não é state of the art se perde. Em última análise, a proliferação de sistemas de inteligência diversos é limitada pela necessidade de treinar grandes modelos monolíticos para ter sucesso em uma competição winner-take-all. Engenheiros independentes não podem monetizar diretamente seu trabalho, e o resultado é a centralização, em que um pequeno conjunto de grandes corporações controla o acesso à melhor inteligência artificial.

Uma nova commodity precisa de um novo tipo de mercado. Este artigo sugere um framework no qual a inteligência de máquina é medida por outros sistemas de inteligência. Os modelos são ranqueados por sua produção informacional independentemente da tarefa subjetiva ou do dataset usado para treiná-los. Ao mudar a base pela qual a inteligência de máquina é medida, o mercado pode recompensar uma inteligência aplicável a um conjunto muito maior de objetivos, sistemas legados podem ser monetizados por seu valor único, e sistemas menores e diversos podem encontrar nichos dentro de um panorama de recompensas com resolução muito mais alta. A solução é uma rede de computadores que compartilha representações de forma contínua e assíncrona, peer-to-peer (P2P) pela internet. O mercado construído usa um digital ledger para registrar rankings e fornecer incentivos aos peers de maneira descentralizada. A chain mede confiança, dificultando que os peers obtenham recompensas sem fornecer valor à maioria. Pesquisadores podem monetizar diretamente o trabalho com inteligência de máquina, e consumidores podem comprá-lo diretamente.

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