تاجر يقارن بين مشروعين للذكاء الاصطناعي.
أحدهما لديه نموذج أكبر، تمويل أكثر، ودرجات مرجعية أعلى.
الآخر يقضي معظم جهوده في جعل مخرجات النموذج قابلة للتحقق.
من المحتمل أن يختار معظم الناس الأول.
يبدو أن هذه هي السرد الواضح حول بنية الذكاء الاصطناعي أيضًا. النماذج الأفضل تفوز. المزيد من الذكاء يفوز. المزيد من القدرة يجذب المزيد من المستخدمين.
في البداية، كنت أعتقد نفس الشيء.
لكن كلما فكرت في الأمر، زادت تساؤلاتي عما إذا كان يتم قياس الذكاء بينما يُفترض ببساطة التحقق.
تخيل شبكتين للذكاء الاصطناعي تنتجان مخرجات مفيدة بنفس القدر.
في شبكة واحدة، يمكن للمستخدمين التحقق بشكل مستقل من كيفية توليد النتائج. في الأخرى، يوجد التحقق في الغالب من خلال السمعة والثقة.
كلاهما يعمل بشكل طبيعي عندما تسير الأمور بشكل صحيح.
تظهر الفروق فقط عندما تصبح الحوافز غير متوافقة.
قد لا تهم مخرجة واحدة غير قابلة للتحقق. من المحتمل أن لا تهم الآلاف أيضًا. لكن ماذا يحدث عندما تبدأ الأسواق بالكامل، والعوامل، والتطبيقات، والقرارات الآلية في الاعتماد على معلومات لا يمكن التحقق منها بسهولة؟
من خلال هذه العدسة، @OpenGradient $OPG تبدو أقل كمسألة تتعلق بأداء الذكاء الاصطناعي وأكثر كمسألة تتعلق بعدم التماثل في المعلومات.
ليس ما إذا كان يمكن إنشاء الذكاء.
ولكن ما إذا كان يمكن الوثوق بالذكاء على نطاق واسع.
لست متأكدًا مما إذا كان السوق قد قرر أي مشكلة هي الأكثر صعوبة بعد.
وإذا أصبح التحقق في النهاية المورد النادر، فكم سيكون مبكرًا على أي شخص التعرف عليه؟
#opg $OPG @OpenGradient
أحدهما لديه نموذج أكبر، تمويل أكثر، ودرجات مرجعية أعلى.
الآخر يقضي معظم جهوده في جعل مخرجات النموذج قابلة للتحقق.
من المحتمل أن يختار معظم الناس الأول.
يبدو أن هذه هي السرد الواضح حول بنية الذكاء الاصطناعي أيضًا. النماذج الأفضل تفوز. المزيد من الذكاء يفوز. المزيد من القدرة يجذب المزيد من المستخدمين.
في البداية، كنت أعتقد نفس الشيء.
لكن كلما فكرت في الأمر، زادت تساؤلاتي عما إذا كان يتم قياس الذكاء بينما يُفترض ببساطة التحقق.
تخيل شبكتين للذكاء الاصطناعي تنتجان مخرجات مفيدة بنفس القدر.
في شبكة واحدة، يمكن للمستخدمين التحقق بشكل مستقل من كيفية توليد النتائج. في الأخرى، يوجد التحقق في الغالب من خلال السمعة والثقة.
كلاهما يعمل بشكل طبيعي عندما تسير الأمور بشكل صحيح.
تظهر الفروق فقط عندما تصبح الحوافز غير متوافقة.
قد لا تهم مخرجة واحدة غير قابلة للتحقق. من المحتمل أن لا تهم الآلاف أيضًا. لكن ماذا يحدث عندما تبدأ الأسواق بالكامل، والعوامل، والتطبيقات، والقرارات الآلية في الاعتماد على معلومات لا يمكن التحقق منها بسهولة؟
من خلال هذه العدسة، @OpenGradient $OPG تبدو أقل كمسألة تتعلق بأداء الذكاء الاصطناعي وأكثر كمسألة تتعلق بعدم التماثل في المعلومات.
ليس ما إذا كان يمكن إنشاء الذكاء.
ولكن ما إذا كان يمكن الوثوق بالذكاء على نطاق واسع.
لست متأكدًا مما إذا كان السوق قد قرر أي مشكلة هي الأكثر صعوبة بعد.
وإذا أصبح التحقق في النهاية المورد النادر، فكم سيكون مبكرًا على أي شخص التعرف عليه؟
#opg $OPG @OpenGradient
