أعتقد أن أكبر مشكلة تواجه الذكاء الاصطناعي قد لا تكون الذكاء — قد تكون النسبة
لقد كنت أفكر في سؤال يتكرر كلما نظرت إلى تقاطع الذكاء الاصطناعي والكرipto.
ماذا لو كانت أكبر تحديات الذكاء الاصطناعي ليست في بناء نماذج أفضل، ولكن في فهم من أين تأتي قيمتها فعلاً؟
تتركز معظم المحادثات على الذكاء نفسه. نتحدث عن نماذج أكبر، تفكير أفضل، وأداء أسرع. لكن نادراً ما أرى نفس الاهتمام يُعطى للبيانات، المعرفة، والمساهمات البشرية التي تجعل تلك القدرات ممكنة في المقام الأول.
كلما فكرت في الأمر، بدا لي أن هذا غير عادي.
تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي من مجموعات ضخمة من المعلومات، ومع ذلك، فإن الأشخاص الذين يساهمون، ينظمون، يُحسنون، ويتخصصون في تلك المعلومات غالباً ما يختفون من القصة. الناتج مرئي. الأصول ليست كذلك.
هذه واحدة من الأسباب التي جعلت OpenLedger تثير اهتمامي.
ما يثير اهتمامي ليس التكنولوجيا وحدها، ولكن الفكرة وراءها. أراها كتجربة في النسبة. إطار عمل يحاول ربط مخرجات الذكاء الاصطناعي بالبيانات والمساهمين الذين ساهموا في إنشائها.
لست مقتنعًا بأن النسبة هي مشكلة سهلة الحل. في الواقع، أعتقد أنها قد تكون واحدة من أصعب التحديات في الذكاء الاصطناعي. لكن إذا استمر الذكاء في التوسع، أعتقد أن الأسئلة حول الملكية، المصدر، والمساهمة ستصبح أكثر صعوبة في التجاهل.
أستمر في التساؤل عما إذا كان مستقبل الذكاء الاصطناعي سيتم تحديده من قبل من يبني الذكاء — أو من يستطيع إثبات من أين جاء ذلك الذكاء.
@OpenLedger #OpenLedger $OPEN
لقد كنت أفكر في سؤال يتكرر كلما نظرت إلى تقاطع الذكاء الاصطناعي والكرipto.
ماذا لو كانت أكبر تحديات الذكاء الاصطناعي ليست في بناء نماذج أفضل، ولكن في فهم من أين تأتي قيمتها فعلاً؟
تتركز معظم المحادثات على الذكاء نفسه. نتحدث عن نماذج أكبر، تفكير أفضل، وأداء أسرع. لكن نادراً ما أرى نفس الاهتمام يُعطى للبيانات، المعرفة، والمساهمات البشرية التي تجعل تلك القدرات ممكنة في المقام الأول.
كلما فكرت في الأمر، بدا لي أن هذا غير عادي.
تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي من مجموعات ضخمة من المعلومات، ومع ذلك، فإن الأشخاص الذين يساهمون، ينظمون، يُحسنون، ويتخصصون في تلك المعلومات غالباً ما يختفون من القصة. الناتج مرئي. الأصول ليست كذلك.
هذه واحدة من الأسباب التي جعلت OpenLedger تثير اهتمامي.
ما يثير اهتمامي ليس التكنولوجيا وحدها، ولكن الفكرة وراءها. أراها كتجربة في النسبة. إطار عمل يحاول ربط مخرجات الذكاء الاصطناعي بالبيانات والمساهمين الذين ساهموا في إنشائها.
لست مقتنعًا بأن النسبة هي مشكلة سهلة الحل. في الواقع، أعتقد أنها قد تكون واحدة من أصعب التحديات في الذكاء الاصطناعي. لكن إذا استمر الذكاء في التوسع، أعتقد أن الأسئلة حول الملكية، المصدر، والمساهمة ستصبح أكثر صعوبة في التجاهل.
أستمر في التساؤل عما إذا كان مستقبل الذكاء الاصطناعي سيتم تحديده من قبل من يبني الذكاء — أو من يستطيع إثبات من أين جاء ذلك الذكاء.
@OpenLedger #OpenLedger $OPEN