@OpenGradient أستخدمت أن أعتقد أن أصعب جزء في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي المفتوحة سيكون التكنولوجيا نفسها.

نماذج أكثر قدرة. حسابات أكثر كفاءة. تنسيق أفضل بين الوكلاء الأذكياء.

في الآونة الأخيرة، لم أعد متأكدًا من ذلك.

ما ألاحظه هو أن حتى أكثر الشبكات تقدمًا تعاني عندما تكون الحوافز غير متوافقة.

في البداية، يبدو أن هذه مشكلة اقتصادية. كلما نظرت إليها، شعرت أكثر أنها مشكلة إنسانية.

يساهم الناس في الأنظمة عندما تكون المشاركة منطقية بالنسبة لهم. يشاركون الموارد عندما تشعر القواعد بالعدالة. يبقون عندما تتدفق القيمة بطرق متوقعة.

الجزء الذي يغفله الناس هو أن الذكاء لا ينظم نفسه.

عند النطاق الكبير، يبدو هذا مختلفًا. الشبكات المفتوحة لا تُحافظ على قدرتها فقط. إنها تعتمد على الحوافز التي تتوافق بين البنائين، والمستخدمين، ومقدمي البنية التحتية حول نتيجة مشتركة.

هذا يبدو أقل كسباق لإنشاء ذكاء اصطناعي أذكى وأكثر كتحدي لتصميم أنظمة حيث يصبح التعاون الخيار الطبيعي.

هذه واحدة من الأسباب التي تجعل الأفكار وراء OpenGradient تبرز بالنسبة لي. إنها تشير إلى مستقبل حيث لا يتم توزيع الذكاء فقط، بل يدعمه آليات تساعد المشاركين المستقلين على العمل نحو نفس الهدف.

قد أكون مخطئًا، لكن مستقبل الذكاء المفتوح قد يعتمد أقل على الذكاء نفسه وأكثر على الحوافز المحيطة به.

#opg $OPG @OpenGradient $TSLAB $SOL