机器智能的生产如今几乎完全依赖于一套基准测试系统，在该系统中，机器学习模型被训练为在狭义定义的监督式问题上取得良好表现。虽然这套系统在推动这些特定问题的性能方面效果很好，但在引入市场机制本可使其表现更出色的情境下，这一机制却显得薄弱。比如，智能正日益摆脱特定目标的束缚，成为一种从数据中高成本开采出来、具有货币价值、可转移且普遍有用的商品。用监督式目标来衡量其产出，并不会直接奖励这种商品本身，反而会导致整个领域向狭窄的专业化方向收敛。此外，这些目标（通常用像准确率这样的单一维度指标来衡量）缺乏足够的分辨率，无法奖励利基或传统系统，因此当前并非最先进的东西就会被淘汰。归根结底，多样化智能系统的扩散受限于这样一种需求：必须训练大型单体模型，才能在赢家通吃的竞争中胜出。独立工程师无法直接将其工作变现，最终导致中心化，即少数大型企业掌控着获取最佳人工智能的渠道。

一种新商品需要一种新型市场。本文提出了一个框架，其中机器智能由其他智能系统来衡量。无论模型训练所使用的是何种主观任务或数据集，模型都按照其信息产出进行排名。通过改变衡量机器智能的基准，市场就能奖励那些适用于更广泛目标集合的智能，传统系统也能凭借其独特价值实现变现，而规模更小、更加多样化的系统则能在分辨率高得多的奖励格局中找到各自的利基。解决方案是一个由计算机构成的网络，它们通过互联网以点对点 (P2P) 的方式持续、异步地共享表征。所构建的市场使用数字账本来记录排名，并以去中心化的方式向各个对等节点提供激励。这条链衡量信任，使得对等节点若不为大多数提供价值，就难以获得奖励。研究人员可以直接将机器智能工作变现，消费者也可以直接购买它。

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