@OpenLedger #OpenLedger
قبل عدة أشهر، كنت أعتقد أن سباق الذكاء الاصطناعي يتعلق في الغالب بالذكاء.
نماذج أكبر، مخرجات أسرع، تفكير أذكى. كل إطلاق جديد كان يبدو كخطوة أخرى نحو أنظمة أكثر كفاءة، و
بصراحة، كان معظم الناس يقيمون التقدم من خلال هذا المنظور.
الآن أعتقد أن التحول الحقيقي يحدث في مكان أعمق.
مع ارتباط الذكاء الاصطناعي بالمالية، والرعاية الصحية، والبحث، والبنية التحتية العامة، فإن القدرة وحدها لم تعد كافية
. تبدأ الأسواق في النهاية في طرح سؤال أصعب: هل يمكن الوثوق بهذه الأنظمة تحت الضغط؟
هذا يغير كل شيء.
لأن الحوافز تشكل السلوك. المعايير تجذب الانتباه. روايات الأداء تجذب التمويل. مقاييس الاعتماد تجذب الزخم.
ومتى ما بدأ المال في التفاعل مع تلك الإشارات، تتحرك عملية التحسين بهدوء نحو ما يتم مكافأته الأسرع.
المشكلة هي أن الأداء المصقول لا يعني دائماً موثوقية تشغيلية.
يمكن أن يهيمن نموذج على التقييمات ومع ذلك يفشل بشكل غير متوقع في البيئات الحقيقية. على نطاق صغير، يبدو ذلك كضوضاء.
على نطاق واسع، يصبح ذلك مخاطرة اقتصادية.
لهذا السبب تشعر أهمية النسبة والمصدر الآن أكثر من ما يدركه معظم الناس.
ليس فقط لمكافأة المساهمين، ولكن لخلق المساءلة حول كيفية تدريب وتقييم ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي.
قد لا تكون المرحلة التالية من المنافسة في الذكاء الاصطناعي تتعلق فقط ببناء أذكى النماذج.
قد تصبح تتعلق ببناء أنظمة يمكن للأسواق الوثوق بها عندما تصبح الحوافز فوضوية.
$OPEN
قبل عدة أشهر، كنت أعتقد أن سباق الذكاء الاصطناعي يتعلق في الغالب بالذكاء.
نماذج أكبر، مخرجات أسرع، تفكير أذكى. كل إطلاق جديد كان يبدو كخطوة أخرى نحو أنظمة أكثر كفاءة، و
بصراحة، كان معظم الناس يقيمون التقدم من خلال هذا المنظور.
الآن أعتقد أن التحول الحقيقي يحدث في مكان أعمق.
مع ارتباط الذكاء الاصطناعي بالمالية، والرعاية الصحية، والبحث، والبنية التحتية العامة، فإن القدرة وحدها لم تعد كافية
. تبدأ الأسواق في النهاية في طرح سؤال أصعب: هل يمكن الوثوق بهذه الأنظمة تحت الضغط؟
هذا يغير كل شيء.
لأن الحوافز تشكل السلوك. المعايير تجذب الانتباه. روايات الأداء تجذب التمويل. مقاييس الاعتماد تجذب الزخم.
ومتى ما بدأ المال في التفاعل مع تلك الإشارات، تتحرك عملية التحسين بهدوء نحو ما يتم مكافأته الأسرع.
المشكلة هي أن الأداء المصقول لا يعني دائماً موثوقية تشغيلية.
يمكن أن يهيمن نموذج على التقييمات ومع ذلك يفشل بشكل غير متوقع في البيئات الحقيقية. على نطاق صغير، يبدو ذلك كضوضاء.
على نطاق واسع، يصبح ذلك مخاطرة اقتصادية.
لهذا السبب تشعر أهمية النسبة والمصدر الآن أكثر من ما يدركه معظم الناس.
ليس فقط لمكافأة المساهمين، ولكن لخلق المساءلة حول كيفية تدريب وتقييم ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي.
قد لا تكون المرحلة التالية من المنافسة في الذكاء الاصطناعي تتعلق فقط ببناء أذكى النماذج.
قد تصبح تتعلق ببناء أنظمة يمكن للأسواق الوثوق بها عندما تصبح الحوافز فوضوية.
$OPEN
