كلنا شفنا النمط.
نموذج جديد للذكاء الاصطناعي ينزل، وسائل التواصل الاجتماعي تمتليء بمخططات المعيار، المتداولين يبدأوا يتناقشوا عن الفائزين والخاسرين، والمستثمرين يحاولوا يفهموا أي جزء من تكدس الذكاء الاصطناعي راح ينتهي به المطاف لالتقاط أكبر قيمة.
الاستنتاج المعتاد بسيط جدًا: النماذج الأذكى هي اللي تفوز.
لفترة، كنت أشوفها بنفس الطريقة.
لكن كلما فكرت أكثر، بدأت أتساءل إذا كانت الذكاء هو نصف القصة فقط.
تخيل عالم بعد بضع سنوات حيث نماذج الذكاء الاصطناعي موجودة في كل مكان. تنفيذ الاستدلال رخيص، نشر النماذج سهل، والإصدارات الجديدة تظهر أسرع من أي شخص يقدر يتابعها. في تلك اللحظة، قد لا يكون إيجاد الذكاء صعبًا على الإطلاق.
لكن معرفة ما يجب الوثوق به قد تكون هي المشكلة.
لهذا السبب المشاريع مثل @OpenGradient شدت انتباهي، ليس لأنها تجعل الذكاء الاصطناعي أقوى، ولكن لأنها تجعلني أفكر في مشكلة مختلفة. في مستقبل مليء بالمخرجات التي تم إنتاجها بواسطة الآلات، كيف راح يتحقق المستخدمون والشركات والأسواق مما حدث فعلاً خلف الكواليس؟
إذا أصبح الذكاء وفير، قد تصبح الثقة هي المورد النادر.
وإذا أصبحت الثقة المورد النادر، هل نحن نقضي وقت طويل جدًا في قياس أداء النماذج وليس وقت كافي في قياس الدليل؟

#opg $OPG @OpenGradient