A produção de inteligência de máquina passou a depender quase inteiramente de um sistema de benchmarking, no qual modelos de aprendizado de máquina são treinados para ter bom desempenho em problemas supervisionados definidos de forma restrita. Embora esse sistema funcione bem para elevar 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 se tornando cada vez mais desvinculada de objetivos específicos e se transformando em uma commodity extraída de dados a um custo elevado, com valor monetário, transferível e amplamente útil. Medir sua produção com objetivos supervisionados não recompensa diretamente a própria commodity e faz com que o campo converja 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 o 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 vencer em uma competição winner-take-all. Engenheiros independentes não conseguem 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 uma estrutura na qual a inteligência de máquina é medida por outros sistemas de inteligência. Os modelos são classificados pela 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 inteligências aplicáveis a um conjunto muito maior de objetivos, sistemas legados podem ser monetizados por seu valor único, e sistemas menores e diversos podem encontrar nichos em 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 ledger digital para registrar rankings e fornecer incentivos aos peers de maneira descentralizada. A chain mede confiança, tornando difícil para os peers obter recompensas sem fornecer valor à maioria. Pesquisadores podem monetizar diretamente trabalhos de inteligência de máquina, e consumidores podem comprá-los diretamente.

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