لقد شرحت نفس المشروع لثلاثة مساعدين مختلفين للذكاء الاصطناعي.

نفس السياق. نفس الأهداف. نفس التفضيلات.

لم تكن النماذج ضعيفة.

لكنها كانت تنسى باستمرار.

هذا جعلني أكتشف شيئًا.

الثقة تأتي من الذاكرة، وليس من الذكاء وحده.

كلما أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة، احتاج إلى مزيد من السياق كي يقدّم مساعدة ذات معنى. يجب أن يتذكر عملك وتفضيلاتك والقرارات التي اتخذتها بالفعل.

لكن كل طبقة من طبقات الذاكرة تخلق تحديًا آخر.

المزيد من السياق يعني حساسية أعلى للخصوصية.

يعامل معظم الناس الذكاء والخصوصية كحادثتين منفصلتين.

لكنني أعتقد أنهما في الحقيقة المشكلة نفسها.

لا يمكن الوثوق بذكاء اصطناعي يتذكر كل شيء لكنه لا يمنح المستخدمين أي تحكم في تلك الذاكرة. المستقبل ليس فقط جعل النماذج أكثر ذكاءً. بل يتعلق بضمان بقاء الذاكرة خاصة، وقابلة للتحقق، ومملوكة للمستخدم.

وهذا سبب واحد يجعلني أجد @NewtonProtocol مثيرًا للاهتمام. إن بناء بنية تحتية لا مركزية للذكاء الاصطناعي ليس فقط لتشغيل النماذج على نطاق واسع. بل يتعلق أيضًا بإنشاء أساس يمكن أن توجد فيه ذاكرة وسياق طويلان الأمد للذكاء الاصطناعي دون إجبار المستخدمين على التنازل عن ملكيتهم والتحكم.

عندما يتذكر الذكاء الاصطناعي سنوات من حياتك، من يتحكم في تلك الذاكرة؟#newt $NEWT