Ich denke, dass das größte Problem der KI vielleicht nicht die Intelligenz ist — sondern die Zuschreibung
Ich habe über eine Frage nachgedacht, die immer wieder auftaucht, wenn ich mir den Schnittpunkt von KI und Krypto anschaue.
Was wäre, wenn die größte Herausforderung für KI nicht darin besteht, bessere Modelle zu bauen, sondern darin, zu verstehen, woher ihr Wert tatsächlich kommt?
Die meisten Gespräche konzentrieren sich auf die Intelligenz selbst. Wir reden über größere Modelle, besseres Denken und schnellere Leistung. Aber ich sehe selten die gleiche Aufmerksamkeit, die den Daten, dem Wissen und den menschlichen Beiträgen zuteilwird, die diese Fähigkeiten erst möglich machen.
Je mehr ich darüber nachdenke, desto ungewöhnlicher erscheint mir das.
KI-Systeme lernen aus riesigen Informationssammlungen, doch die Menschen, die zu diesen Informationen beitragen, sie organisieren, verfeinern und spezialisieren, verschwinden oft aus der Geschichte. Das Ergebnis ist sichtbar. Die Ursprünge sind es nicht.
Das ist ein Grund, warum OpenLedger meine Aufmerksamkeit erregt hat.
Was mich interessiert, ist nicht nur die Technologie, sondern die Idee dahinter. Ich sehe es als ein Experiment in der Zuschreibung. Ein Rahmenwerk, das versucht, die Ausgaben der KI mit den Daten und den Mitwirkenden zu verbinden, die bei deren Erstellung geholfen haben.
Ich bin nicht überzeugt, dass die Zuschreibung ein einfaches Problem ist, das man lösen kann. Tatsächlich glaube ich, dass es eine der härtesten Herausforderungen in der KI sein könnte. Aber wenn die Intelligenz weiterhin skaliert, glaube ich, dass Fragen nach Eigentum, Herkunft und Beitrag zunehmend schwer zu ignorieren sein werden.
Ich frage mich ständig, ob die Zukunft der KI davon definiert wird, wer Intelligenz aufbaut — oder von dem, der beweisen kann, woher diese Intelligenz stammt.
@OpenLedger #OpenLedger $OPEN
Ich habe über eine Frage nachgedacht, die immer wieder auftaucht, wenn ich mir den Schnittpunkt von KI und Krypto anschaue.
Was wäre, wenn die größte Herausforderung für KI nicht darin besteht, bessere Modelle zu bauen, sondern darin, zu verstehen, woher ihr Wert tatsächlich kommt?
Die meisten Gespräche konzentrieren sich auf die Intelligenz selbst. Wir reden über größere Modelle, besseres Denken und schnellere Leistung. Aber ich sehe selten die gleiche Aufmerksamkeit, die den Daten, dem Wissen und den menschlichen Beiträgen zuteilwird, die diese Fähigkeiten erst möglich machen.
Je mehr ich darüber nachdenke, desto ungewöhnlicher erscheint mir das.
KI-Systeme lernen aus riesigen Informationssammlungen, doch die Menschen, die zu diesen Informationen beitragen, sie organisieren, verfeinern und spezialisieren, verschwinden oft aus der Geschichte. Das Ergebnis ist sichtbar. Die Ursprünge sind es nicht.
Das ist ein Grund, warum OpenLedger meine Aufmerksamkeit erregt hat.
Was mich interessiert, ist nicht nur die Technologie, sondern die Idee dahinter. Ich sehe es als ein Experiment in der Zuschreibung. Ein Rahmenwerk, das versucht, die Ausgaben der KI mit den Daten und den Mitwirkenden zu verbinden, die bei deren Erstellung geholfen haben.
Ich bin nicht überzeugt, dass die Zuschreibung ein einfaches Problem ist, das man lösen kann. Tatsächlich glaube ich, dass es eine der härtesten Herausforderungen in der KI sein könnte. Aber wenn die Intelligenz weiterhin skaliert, glaube ich, dass Fragen nach Eigentum, Herkunft und Beitrag zunehmend schwer zu ignorieren sein werden.
Ich frage mich ständig, ob die Zukunft der KI davon definiert wird, wer Intelligenz aufbaut — oder von dem, der beweisen kann, woher diese Intelligenz stammt.
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