OpenGradient هو واحد من تلك المشاريع التي تواصل الظهور على راداري.

الجميع مشغول بالتحدث عن وكلاء الذكاء الاصطناعي، والنماذج الجديدة، وأحدث تطبيقات الذكاء الاصطناعي. لكني أعتقد أن هناك سؤالًا أكبر يتم تجاهله: كيف نعرف أن نموذج الذكاء الاصطناعي قد قام بالفعل بما يقوله إنه قام به؟

لهذا السبب كنت أبحث في OpenGradient.

إنهم يقومون أساسًا ببناء شبكة لا مركزية حيث يمكن تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي والتحقق منها، بدلاً من مطالبة المستخدمين بالثقة العمياء في شركة واحدة. قد لا يبدو ذلك لامعًا مثل أحدث إطلاق للذكاء الاصطناعي، لكنه يحل مشكلة تزداد تعقيدًا.

أنا أيضًا أرى المحادثة حول الذكاء الاصطناعي تتغير. منذ فترة ليست ببعيدة، كان الناس يهتمون فقط بالسرعة والقدرات. الآن أرى المزيد من النقاشات حول الثقة، والملكية، وما إذا كانت مخرجات الذكاء الاصطناعي يمكن التحقق منها بالفعل.

وبصراحة، هذا منطقي.

مع تحول الذكاء الاصطناعي إلى جزء من العملات الرقمية، والتمويل اللامركزي، وتطبيقات السلسلة، تبدأ الشفافية في أن تصبح مهمة جدًا. المشاريع التي يمكن أن تجلب الثقة والدليل إلى الذكاء الاصطناعي قد تنتهي بها الأمر لتصبح بعضًا من أهم البنية التحتية في هذا المجال.

أعتقد أن OpenGradient تحاول بناء ذلك بالضبط.

معظم الناس يركزون على جعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً.

ماذا لو كانت الفرصة الحقيقية هي جعل الذكاء الاصطناعي موثوقًا؟

من تعتقد أنه سيفوز على المدى الطويل: المشاريع التي تبني أذكى ذكاء اصطناعي، أم تلك التي تجعل الذكاء الاصطناعي قابلًا للتحقق؟

@OpenGradient #OPG $OPG