Banyak orang berbicara tentang desentralisasi AI, seringkali berhenti pada aspek daya komputasi atau data, tetapi @dgrid_ai menunjukkan kita sudut pandang lain, yaitu desentralisasi hak penilaian. Model yang kuat sekalipun jika sistem penilaiannya tetap tertutup, akhirnya yang diuntungkan hanyalah segelintir orang. $DGAI Dengan merancang lingkungan perbandingan yang dapat diikuti dan diberi insentif, membuat penilaian pengguna sendiri menjadi bagian dari sistem. Pemungutan suara tidak lagi sekadar menyatakan preferensi tetapi secara langsung mempengaruhi reputasi model dan distribusi insentif. Struktur ini mengubah kesadaran peserta bahwa tindakan mereka memiliki nilai, dan juga memaksa pengembang model untuk menghadapi umpan balik nyata. Ini bukanlah konsensus emosional, melainkan hasil dari tumpukan penilaian independen yang banyak, logika dasar ini sangat jelas dalam arti jangka panjang bagi perkembangan ekosistem AI secara keseluruhan. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX