孤立AI的局限性——以及未來的方向

2025年證明了許多人的猜測：獨立的AI模型已經達到天花板。它們在孤立中進行優化，錯過市場信號，並且缺乏大規模適應所需的協作智慧。

Perceptron Network採取了不同的方法。它不是追求建立更大的模型，而是打造一個群體智慧生態系統，讓模型和貢獻者成為一個活生生的網絡中的節點。每一次貢獻——無論是數據、計算還是見解——都會反饋，強化整個系統。

可以這樣理解：傳統AI從自己的訓練數據中學習。群體則從每個參與者同步學習。這個網絡不僅讓整體變得更聰明——它的進化速度更快，能更快捕捉邊緣案例，並在整個生態系統中產生價值的複利。

運作機制很簡單。貢獻者提交模型或數據。網絡驗證並評估它們的價值。表現優異的貢獻會被放大。表現較差的則會被篩選。沒有中央權威決定什麼重要——激勵機制就是答案。

讓這點更有共鳴的是：在一個聲譽會複利的去中心化網絡中，沒有「公共資源悲劇」。壞行為者會稀釋自己的股份。好行為者則因提升他人而受益。這正是零和競爭的反面。

我們已經過了孤立智慧的時代。2025年贏得的網絡，不會是最大的——而是最具協作性的。