كنت أتعمق اليوم أكثر في متاهة OpenGradient، وظلت فكرة واحدة تزعجني.
يتحدث الجميع عن الذكاء الاصطناعي باعتباره آلة لتوليد الإجابات.
لكن ماذا لو لم تكن هذه هي النقطة الأهم؟
بجدية.
معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي تُنتج شيئًا، وتعرضه لك، ثم تمضي إلى غيره. تصل الطلبية التالية وتبدأ العملية من جديد. حوسبة جديدة. استدلال جديد. تكلفة جديدة.
كانت الإجابة موجودة لثوانٍ معدودة ثم اختفت عمليًا.
كلما فكرت أكثر في OpenGradient، شعرت أنها تطرح سؤالًا مختلفًا:
ماذا لو لم تكن الندرة تتمثل في توليد المعلومات؟
ماذا لو كانت تتمثل في القدرة على العثور عليها بشكل موثوق لاحقًا؟
هذا الجزء هو الذي أظل عالقًا عنده.
المخرجات المُتحقَّق منها لا يلزم أن تكون "صحيحة إلى الأبد" لتكون ذات قيمة. يكفي أن تظل متاحة كي تتمكن التطبيقات المستقبلية من البناء عليها بدلًا من البدء من الصفر.
ربما لهذا لا أراه مشروعًا آخر للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي فحسب.
يبدو أقرب إلى طبقة بنية تحتية للاسترجاع.
وبصراحة، هذا يغيّر طريقة تفكيري في مفهوم القيمة.
اعتدنا على مكافأة الشبكات على إنتاج المزيد. مزيد من الحوسبة. مزيد من الإنتاجية. مزيد من نشاط النموذج.
لكن إذا كانت المعرفة المفيدة يمكن أن تعيش وتُورَّث، فستبدو الاقتصادات حينها مختلفة تمامًا.
عندها يصبح النسيان ليس مجرد حدث محايد.
بل يتحول إلى تكلفة.
ربما هذه هي الفكرة غير المريحة المخفية تحت كل ما يحدث هنا:
ما لا يمكن استدعاؤه لاحقًا لا يمكنه حقًا المشاركة في المستقبل.
أتساءل إن كان أي شخص آخر يراها بهذه الطريقة أم أني أفكر فيها بشكل مبالغ فيه تمامًا.
$OPG @OpenGradient #OPG #SYN #BAL