Ich habe bemerkt, dass es etwas Seltsames im aktuellen AI-Rennen gibt
wenn ein neues Modell erscheint, vergleichen die Leute sofort Benchmarks, die Fähigkeit zur Schlussfolgerung oder die Antwortgeschwindigkeit. Schon ein paar Prozent bessere Ergebnisse reichen aus, um tausende von Analysen zu generieren.
Aber je mehr ich AI benutze, desto mehr stelle ich fest, dass eine andere Frage mehr Aufmerksamkeit verdient.
Was passiert, wenn AI der Ort wird, an dem wir unsere Gedanken in Worte fassen?
Zunächst hilft mir AI, Informationen zu finden. Dann Inhalte zu schreiben, Ideen zu analysieren, Arbeitspläne zu erstellen. Und dann merke ich, dass die Gespräche mit AI mehr persönliche Details enthalten als jede vorherige Suchhistorie.
Die Projekte, an denen ich arbeite, die Entscheidungen, bei denen ich unsicher bin,...
Dinge, die ich nicht bereit bin, mit anderen zu teilen.
Das ist der Zeitpunkt, an dem ich erkenne, dass Privatsphäre in AI oft zu eng verstanden wird.
Viele betrachten Privacy als eine Schicht zum Schutz von Daten. Aber der wahre Wert liegt woanders. Wenn ich das Gefühl habe, dass das Gespräch wirklich mir gehört, stelle ich die Fragen anders, denke anders und benutze AI ganz anders.
Ein System kann sehr intelligent sein, aber wenn der Nutzer immer abwägen muss, was er sagen sollte und was nicht, ist der Wert dieser Intelligenz ebenfalls begrenzt.
Nachdem ich über @OpenGradient gelesen habe, fiel mir auf, dass nicht die Anzahl der integrierten Modelle oder die Funktionen der Oberfläche wichtig sind,
sondern dass ich den Ansatz „Privacy-First“ bereits auf der Infrastruktur-Ebene interessant finde.
Wenn AI zunehmend der Ort wird, an dem Menschen täglich arbeiten, lernen und denken, ist die wichtige Frage nicht nur, welches Modell das intelligenteste ist.
Sondern wo die Nutzer genug Vertrauen haben, um zu sagen, was sie wirklich denken.
#opg $OPG $BLESS
wenn ein neues Modell erscheint, vergleichen die Leute sofort Benchmarks, die Fähigkeit zur Schlussfolgerung oder die Antwortgeschwindigkeit. Schon ein paar Prozent bessere Ergebnisse reichen aus, um tausende von Analysen zu generieren.
Aber je mehr ich AI benutze, desto mehr stelle ich fest, dass eine andere Frage mehr Aufmerksamkeit verdient.
Was passiert, wenn AI der Ort wird, an dem wir unsere Gedanken in Worte fassen?
Zunächst hilft mir AI, Informationen zu finden. Dann Inhalte zu schreiben, Ideen zu analysieren, Arbeitspläne zu erstellen. Und dann merke ich, dass die Gespräche mit AI mehr persönliche Details enthalten als jede vorherige Suchhistorie.
Die Projekte, an denen ich arbeite, die Entscheidungen, bei denen ich unsicher bin,...
Dinge, die ich nicht bereit bin, mit anderen zu teilen.
Das ist der Zeitpunkt, an dem ich erkenne, dass Privatsphäre in AI oft zu eng verstanden wird.
Viele betrachten Privacy als eine Schicht zum Schutz von Daten. Aber der wahre Wert liegt woanders. Wenn ich das Gefühl habe, dass das Gespräch wirklich mir gehört, stelle ich die Fragen anders, denke anders und benutze AI ganz anders.
Ein System kann sehr intelligent sein, aber wenn der Nutzer immer abwägen muss, was er sagen sollte und was nicht, ist der Wert dieser Intelligenz ebenfalls begrenzt.
Nachdem ich über @OpenGradient gelesen habe, fiel mir auf, dass nicht die Anzahl der integrierten Modelle oder die Funktionen der Oberfläche wichtig sind,
sondern dass ich den Ansatz „Privacy-First“ bereits auf der Infrastruktur-Ebene interessant finde.
Wenn AI zunehmend der Ort wird, an dem Menschen täglich arbeiten, lernen und denken, ist die wichtige Frage nicht nur, welches Modell das intelligenteste ist.
Sondern wo die Nutzer genug Vertrauen haben, um zu sagen, was sie wirklich denken.
#opg $OPG $BLESS