Myslím, že jedním z nejužitečnějších způsobů, jak o @alloranetwork přemýšlet, je optika "záměrů". Na blockchainech jsou transakce explicitní volání funkcí a přechody stavů, které musí uživatel specifikovat, aby mohl něco udělat. To není optimální: uživatel musí udělat těžkou práci s převedením svého cíle do správných akcí v řetězci. Se záměry uživatelé uvádějí svůj cíl a specializované trhy řešiče objevují a provádějí optimální sadu akcí v řetězci. To je vše, co mají řešitelé za úkol, takže tyto trhy s řešiteli jsou poměrně efektivní; což vede k lepšímu provedení a nižší režii, kterou nesou koncoví uživatelé. Umělá inteligence dnes vypadá hodně jako pre-intent blockchain ux. Dnes používání umělé inteligence znamená, že uživatel provádí těžkou práci při průzkumu krajiny existujících modelů a rozhoduje se, který model je pro daný cíl nejlepší. Tuto variantu AI UX nazýváme "Model-Centric AI". Modelové koordinační sítě, jako je @alloranetwork, nás posouvají k novému paradigmatu v AI UX: Objective-centric AI. Místo výběru modelu koncoví uživatelé pouze specifikují svůj cíl a to, jak vypadá dobrá práce při dosahování tohoto cíle. Síť koordinuje mnoho modelů kolem tohoto cíle, hodnotí jejich výstupy a vrací inteligentně vážený agregát, který čerpá z nejlepších příspěvků. To přenese objevování a agregaci modelů na trh vytvořený speciálně pro tento účel, snižuje zátěž koncových uživatelů a zároveň zlepšuje výsledky. Decentralizované sítě jsou skvělé při vytváření úzce vymezených a efektivních trhů pro poskytování zdrojů. Sítě pro koordinaci modelů to využívají k efektivnímu poskytování nejlepší strojové inteligence. Budoucnost AI UX je zaměřena na cíl.