لقد لاحظت شيئًا مثيرًا للاهتمام أثناء تصفحي لمشاريع الذكاء الاصطناعي مؤخرًا.
تدور معظم المناقشات حول نفس الأمور: أداء النماذج، المعايير، الإصدارات الجديدة. ليس هناك خطأ في ذلك، لكنني أشعر أن هناك سؤالًا آخر يصبح أكثر أهمية بشكل هادئ.
كيف نعرف أن نتيجة الذكاء الاصطناعي يمكن الوثوق بها بالفعل؟
هذه هي النقطة التي دفعتني لقضاء المزيد من الوقت في البحث عن OpenGradient.
المشروع لا يحاول أن يكون النموذج اللامع التالي في الذكاء الاصطناعي. ما لفت انتباهي هو تركيزه على بنية تحتية قابلة للتحقق للذكاء الاصطناعي. ببساطة، يحاول جعل مخرجات الذكاء الاصطناعي قابلة للإثبات بدلاً من مطالبة المستخدمين بالثقة بها بشكل أعمى.
قد لا يبدو ذلك مثيرًا في البداية.
لكن فكر في الاتجاه الذي يتجه إليه الذكاء الاصطناعي.
إذا تمكنت وكلاء الذكاء الاصطناعي في النهاية من إدارة المحافظ، وتنفيذ المعاملات، أو اتخاذ قرارات نيابة عن المستخدمين، سيرغب الناس في أكثر من مجرد إجابة. سيرغبون في دليل يثبت أن العملية حدثت كما كان متوقعًا.
أثناء بحثي في النظام البيئي، برزت بعض الأرقام. لقد تجاوز OpenGradient بالفعل 2 مليون استدلال في الذكاء الاصطناعي، وولد أكثر من 500,000 دليل تشفير، ويدعم آلاف النماذج من الذكاء الاصطناعي، وقد وصل إلى أكثر من 2 مليون مستخدم.
بالنسبة لمشروع يركز على البنية التحتية بدلاً من الضجيج، فإن هذه الأرقام أكبر مما كنت أتوقع.
وجدت أيضًا أنه من المثير للاهتمام أن حوالي 9.5 مليون دولار قد تم جمعها بدعم مرتبط بأسماء مثل a16z crypto، Coinbase Ventures، NEAR، SV Angel وآخرين. عادةً ما لا تكون البنية التحتية هي المكان الذي يتجه إليه اهتمام المتداولين أولًا، لكنها غالبًا ما تكون المكان الذي يتم بناء القيمة على المدى الطويل.
ربما أنظر إلى الأمر بالطريقة الخاطئة.
ومع ذلك، لا أستطيع التخلص من الشعور بأن المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي لن تتعلق فقط بالذكاء.
قد تتعلق بالتحقق.
وإذا حدث ذلك، فقد ينتهي الأمر بـ OpenGradient ليتم مناقشته بشكل مختلف تمامًا عن كيفية رؤيته اليوم.
#opg @OpenGradient $OPG
تدور معظم المناقشات حول نفس الأمور: أداء النماذج، المعايير، الإصدارات الجديدة. ليس هناك خطأ في ذلك، لكنني أشعر أن هناك سؤالًا آخر يصبح أكثر أهمية بشكل هادئ.
كيف نعرف أن نتيجة الذكاء الاصطناعي يمكن الوثوق بها بالفعل؟
هذه هي النقطة التي دفعتني لقضاء المزيد من الوقت في البحث عن OpenGradient.
المشروع لا يحاول أن يكون النموذج اللامع التالي في الذكاء الاصطناعي. ما لفت انتباهي هو تركيزه على بنية تحتية قابلة للتحقق للذكاء الاصطناعي. ببساطة، يحاول جعل مخرجات الذكاء الاصطناعي قابلة للإثبات بدلاً من مطالبة المستخدمين بالثقة بها بشكل أعمى.
قد لا يبدو ذلك مثيرًا في البداية.
لكن فكر في الاتجاه الذي يتجه إليه الذكاء الاصطناعي.
إذا تمكنت وكلاء الذكاء الاصطناعي في النهاية من إدارة المحافظ، وتنفيذ المعاملات، أو اتخاذ قرارات نيابة عن المستخدمين، سيرغب الناس في أكثر من مجرد إجابة. سيرغبون في دليل يثبت أن العملية حدثت كما كان متوقعًا.
أثناء بحثي في النظام البيئي، برزت بعض الأرقام. لقد تجاوز OpenGradient بالفعل 2 مليون استدلال في الذكاء الاصطناعي، وولد أكثر من 500,000 دليل تشفير، ويدعم آلاف النماذج من الذكاء الاصطناعي، وقد وصل إلى أكثر من 2 مليون مستخدم.
بالنسبة لمشروع يركز على البنية التحتية بدلاً من الضجيج، فإن هذه الأرقام أكبر مما كنت أتوقع.
وجدت أيضًا أنه من المثير للاهتمام أن حوالي 9.5 مليون دولار قد تم جمعها بدعم مرتبط بأسماء مثل a16z crypto، Coinbase Ventures، NEAR، SV Angel وآخرين. عادةً ما لا تكون البنية التحتية هي المكان الذي يتجه إليه اهتمام المتداولين أولًا، لكنها غالبًا ما تكون المكان الذي يتم بناء القيمة على المدى الطويل.
ربما أنظر إلى الأمر بالطريقة الخاطئة.
ومع ذلك، لا أستطيع التخلص من الشعور بأن المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي لن تتعلق فقط بالذكاء.
قد تتعلق بالتحقق.
وإذا حدث ذلك، فقد ينتهي الأمر بـ OpenGradient ليتم مناقشته بشكل مختلف تمامًا عن كيفية رؤيته اليوم.
#opg @OpenGradient $OPG
