مررتُ بإحدى تلك اللحظات العشوائية التي جعلت فيها سؤالًا بسيطًا يغيّر تمامًا طريقتي في النظر إلى الذكاء الاصطناعي.
كنتُ أقرأ عن OpenGradient، ثم أغلقت الصفحة، وبعد دقائق أعَدْت فتحها لأن فكرة واحدة لم تتركني أبدًا.
لماذا ما زلت أحكم على الذكاء الاصطناعي بسرعة إجابته بدلًا من مدى إمكانية التحقق بثقة من تلك الإجابة؟
الجزء المضحك هو أنني لا أطرح هذا السؤال أبدًا عندما أستخدم الذكاء الاصطناعي يوميًا. إذا بدا الرد ذكيًا، فأنا غالبًا أقبله وأكمل. لا أعتقد أنني الوحيد الذي يفعل ذلك.
قضى عالم الكريبتو سنوات وهو يعلّمنا التحقق من المعاملات بدلًا من الوثوق بالناس.
وبطريقة ما، مع الذكاء الاصطناعي، تراجعنا إلى ما يشبه الثقة بما يبدو مقنعًا.
هذا يبدو… عكسيًا.
كلما قرأت أكثر عن OpenGradient، قلّ اعتقادي بأن الأمر مجرد مشروع ذكاء اصطناعي لا مركزي آخر. ما لفت انتباهي ليس فقط القدرة الحاسوبية أو النماذج. بل هي فكرة أن المساءلة قد تصبح جزءًا من البنية التحتية بدلًا من أن تُضاف لاحقًا.
ربما أنا أبالغ في التفكير، لكنني لا أؤمن بأن بناء عتاد أسرع سيكون أصعب شيء يتعين بناؤه خلال السنوات القليلة المقبلة.
الثقة.
يتم ترقية وحدات GPU.
تتحسن النماذج.
تنخفض التكاليف.
لكن الحصول على سمعة لإنتاج نتائج موثوقة وقابلة للتحقق؟ هذا يحتاج وقتًا. لا يمكنك تسريع ذلك.
أنا لا أقول إن التحقق يحل كل مشكلة. لا، لا يحل. ما زالت جودة البيانات وحوافز المشغّلين والقدرة على التوسع على أرض الواقع أمورًا مهمة، ومن المرجح أن تكون هذه الأجزاء التي سأوليها أكبر قدر من الاهتمام في الفترة القادمة.
ومع ذلك، أعود دائمًا إلى الفكرة نفسها.
ربما لا تكون أكبر منافسة في مجال الذكاء الاصطناعي هي حول من يبني النموذج الأذكى.
ربما ستكون حول من يمنح الناس أقل عدد من الأسباب التي تجعلهم يشكّون في الإجابة.
أتساءل إن كان أي شخص آخر قد بدأ يفكر في الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة، أم أنني فقط أختفي داخل حفرة أرنب أخرى عن البنية التحتية.
@OpenGradient #OPG $OPG
ما الأهم لمستقبل الذكاء الاصطناعي؟
كنتُ أقرأ عن OpenGradient، ثم أغلقت الصفحة، وبعد دقائق أعَدْت فتحها لأن فكرة واحدة لم تتركني أبدًا.
لماذا ما زلت أحكم على الذكاء الاصطناعي بسرعة إجابته بدلًا من مدى إمكانية التحقق بثقة من تلك الإجابة؟
الجزء المضحك هو أنني لا أطرح هذا السؤال أبدًا عندما أستخدم الذكاء الاصطناعي يوميًا. إذا بدا الرد ذكيًا، فأنا غالبًا أقبله وأكمل. لا أعتقد أنني الوحيد الذي يفعل ذلك.
قضى عالم الكريبتو سنوات وهو يعلّمنا التحقق من المعاملات بدلًا من الوثوق بالناس.
وبطريقة ما، مع الذكاء الاصطناعي، تراجعنا إلى ما يشبه الثقة بما يبدو مقنعًا.
هذا يبدو… عكسيًا.
كلما قرأت أكثر عن OpenGradient، قلّ اعتقادي بأن الأمر مجرد مشروع ذكاء اصطناعي لا مركزي آخر. ما لفت انتباهي ليس فقط القدرة الحاسوبية أو النماذج. بل هي فكرة أن المساءلة قد تصبح جزءًا من البنية التحتية بدلًا من أن تُضاف لاحقًا.
ربما أنا أبالغ في التفكير، لكنني لا أؤمن بأن بناء عتاد أسرع سيكون أصعب شيء يتعين بناؤه خلال السنوات القليلة المقبلة.
الثقة.
يتم ترقية وحدات GPU.
تتحسن النماذج.
تنخفض التكاليف.
لكن الحصول على سمعة لإنتاج نتائج موثوقة وقابلة للتحقق؟ هذا يحتاج وقتًا. لا يمكنك تسريع ذلك.
أنا لا أقول إن التحقق يحل كل مشكلة. لا، لا يحل. ما زالت جودة البيانات وحوافز المشغّلين والقدرة على التوسع على أرض الواقع أمورًا مهمة، ومن المرجح أن تكون هذه الأجزاء التي سأوليها أكبر قدر من الاهتمام في الفترة القادمة.
ومع ذلك، أعود دائمًا إلى الفكرة نفسها.
ربما لا تكون أكبر منافسة في مجال الذكاء الاصطناعي هي حول من يبني النموذج الأذكى.
ربما ستكون حول من يمنح الناس أقل عدد من الأسباب التي تجعلهم يشكّون في الإجابة.
أتساءل إن كان أي شخص آخر قد بدأ يفكر في الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة، أم أنني فقط أختفي داخل حفرة أرنب أخرى عن البنية التحتية.
@OpenGradient #OPG $OPG
ما الأهم لمستقبل الذكاء الاصطناعي؟
🚀 Faster inference
100%
✅ Verifiable inference
0%
⚖️ Both equally
0%
🤔 Too early to tell
0%
1 الأصوات • تمّ إغلاق التصويت