لقد لاحظت شيئًا مثيرًا للاهتمام أثناء دراستي للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي مؤخرًا.

معظم الناس يركزون على بناء نماذج أذكى، نماذج أسرع، نماذج أكبر... لكن القليل منهم يهتم بمشكلة أكبر بكثير تخفيها كل هذه الأمور.

كيف يمكننا التأكد فعليًا من أن نظام الذكاء الاصطناعي نفذ كما هو متوقع؟

هذا السؤال مهم أكثر مما يدركه الناس.

الآن، معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل داخل بنية تحتية مركزية حيث يثق المستخدمون ببساطة بالمزود. يحدث الحساب في مكان ما خلف خوادم مغلقة، ولا توجد تقريبًا طريقة للتحقق بشكل مستقل مما حدث خلال التنفيذ.

هذه المشكلة دفعتني لقضاء بعض الوقت في البحث عن @OpenGradient ، وبرز جزء من هيكليتهم على الفور: HACA.

ما لفت انتباهي هو أن HACA لا تركز على تحسين ذكاء الذكاء الاصطناعي نفسه.

بل تركز على التنفيذ الموثوق.

يجمع الهيكل بين مجالات الأجهزة الآمنة، التحقق عن بُعد، بيئات الحوسبة السرية، والتحقق على السلسلة حتى يمكن أن يحدث الحساب بشكل خاص بينما لا يزال ينتج دليلًا على أن التنفيذ كان شرعيًا.

هذا يغير نموذج الثقة بالكامل.

أعتقد أن الكثير من الناس لا يزالون يقدرون بشكل أقل أهمية بنية التحقق بمجرد أن تبدأ وكلاء الذكاء الاصطناعي في التعامل مع المدفوعات، البيانات الخاصة، والقرارات المستقلة.

أحيانًا تكون أكبر الفرص ليست في بناء الذكاء.

بل في بناء أنظمة تجعل الذكاء موثوقًا.
#OPG $OPG #HACA
ما هو الأكثر أهمية لمستقبل بنية الذكاء الاصطناعي؟