كنت أفكر في كيف أن معظم المناقشات حول الذكاء الاصطناعي تبدو وكأنها تتبع نفس النمط.
كل بضعة أشهر، يظهر نموذج جديد، تتحسن المعايير، وينتقل الحديث نحو ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي بعد ذلك. الفرضية هي أن القدرة هي القيد. إذا استمر الذكاء في التحسن، فإن كل شيء آخر في النهاية ينضبط.
ما يبرز بالنسبة لي هو أن الذكاء والثقة لا يبدو أنهما يتسقان بنفس الطريقة.
يمكن أن يتحسن النموذج من خلال المزيد من البيانات، المزيد من الحوسبة، وتدريب أفضل. تصبح الثقة أكثر تعقيدًا مع كبر الأنظمة. المزيد من المستخدمين تخلق المزيد من التفاعلات. المزيد من التفاعلات تخلق المزيد من القرارات. وفي النهاية، يتحول التحدي من توليد المخرجات إلى فهم ما إذا كان يمكن فعلاً التحقق من تلك المخرجات.
ربما هذه هي النقطة العمياء.
نحن نقضي الكثير من الوقت في قياس الذكاء، ولكن وقت أقل بكثير في التفكير في كيفية تنسيق الشبكات الكبيرة حوله. ليس من منظور الأداء، ولكن من منظور الثقة.
هنا يصبح OpenGradient مثيرًا للاهتمام.
ليس لأنه يبني بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، ولكن لأنه يبدو أنه يستكشف سؤالًا أعمق: ماذا يحدث عندما يصبح الذكاء مفتوحًا، موزعًا، وقابلًا للتحقق بدلاً من مجرد كونه أكثر قدرة؟
بينما تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي مدمجة في المزيد من العمليات الاقتصادية والاجتماعية، قد لا يكون الاختناق الحقيقي هو الذكاء نفسه.
قد يكون الثقة في العملية من ورائه.
لست متأكدًا إلى أين يقود ذلك بعد، لكن يبدو أنه من الصعب تجاهله بشكل متزايد.
#opg $OPG @OpenGradient
$NVDAB $MUB
#OPG🔥🔥🔥
كل بضعة أشهر، يظهر نموذج جديد، تتحسن المعايير، وينتقل الحديث نحو ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي بعد ذلك. الفرضية هي أن القدرة هي القيد. إذا استمر الذكاء في التحسن، فإن كل شيء آخر في النهاية ينضبط.
ما يبرز بالنسبة لي هو أن الذكاء والثقة لا يبدو أنهما يتسقان بنفس الطريقة.
يمكن أن يتحسن النموذج من خلال المزيد من البيانات، المزيد من الحوسبة، وتدريب أفضل. تصبح الثقة أكثر تعقيدًا مع كبر الأنظمة. المزيد من المستخدمين تخلق المزيد من التفاعلات. المزيد من التفاعلات تخلق المزيد من القرارات. وفي النهاية، يتحول التحدي من توليد المخرجات إلى فهم ما إذا كان يمكن فعلاً التحقق من تلك المخرجات.
ربما هذه هي النقطة العمياء.
نحن نقضي الكثير من الوقت في قياس الذكاء، ولكن وقت أقل بكثير في التفكير في كيفية تنسيق الشبكات الكبيرة حوله. ليس من منظور الأداء، ولكن من منظور الثقة.
هنا يصبح OpenGradient مثيرًا للاهتمام.
ليس لأنه يبني بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، ولكن لأنه يبدو أنه يستكشف سؤالًا أعمق: ماذا يحدث عندما يصبح الذكاء مفتوحًا، موزعًا، وقابلًا للتحقق بدلاً من مجرد كونه أكثر قدرة؟
بينما تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي مدمجة في المزيد من العمليات الاقتصادية والاجتماعية، قد لا يكون الاختناق الحقيقي هو الذكاء نفسه.
قد يكون الثقة في العملية من ورائه.
لست متأكدًا إلى أين يقود ذلك بعد، لكن يبدو أنه من الصعب تجاهله بشكل متزايد.
#opg $OPG @OpenGradient
$NVDAB $MUB
#OPG🔥🔥🔥
