كنت أفكر في مدى سرعة تغير بنية الذكاء الاصطناعي.

قبل بضع سنوات، إذا كنت ترغب في تشغيل نموذج جاد بنفسك، كان الأمر يبدو شبه مستحيل. كنت بحاجة إما إلى أجهزة باهظة الثمن أو كان عليك الاعتماد على عدد قليل من المزودين الكبار. معظمنا فقط قبل أن الذكاء الاصطناعي سيبقى مركّزاً في أماكن قليلة.

لهذا السبب لفت انتباهي OpenGradient.

ما يبرز لي ليس مجرد فكرة استضافة الذكاء الاصطناعي اللامركزية. إنه التركيز على التحقق. الحصول على إجابة من نموذج ذكاء اصطناعي سهل. لكن أن تكون قادراً على فهم من أين جاءت تلك الإجابة والثقة في العملية وراءها هو تحدٍ مختلف تماماً.

ربما لهذا السبب يبدو الأمر مألوفاً جداً للأشخاص الذين قضوا وقتاً في عالم الكريبتو. لقد قضينا سنوات نتحدث عن الشفافية، الإثبات، والأنظمة التي لا تحتاج للثقة. رؤية تلك الأفكار نفسها تظهر في الذكاء الاصطناعي يبدو كخطوة طبيعية.

بالطبع، السؤال الكبير هو ما إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي اللامركزي أن يتوسع عندما تصل الطلبات الحقيقية. لقد رأينا الكثير من التقنيات تبدو رائعة على الورق قبل أن تواجه مشاكل تحت الضغط.

لا أعرف كيف ستبدو البنية النهائية للذكاء الاصطناعي. لكنني أعتقد أن الثقة، والتحقق، والشفافية ستهم أكثر بكثير مما يدركه معظم الناس اليوم.

#OPG @OpenGradient $OPG