#opg $OPG @OpenGradient
Das Problem, über das ich nachdenke, ist nicht, ob Twin Sie richtig repräsentiert – auch wenn das eine wichtige Frage ist. Das Problem ist der zunehmend große Abstand zwischen dem Zeitpunkt, an dem Sie eine Freigabe erteilen, und dem Zeitpunkt, an dem Twin tatsächlich handelt. Wenn Sie einen Digital Twin aus Verhaltens-, Sprach- und Präferenzdaten von sich selbst zum Zeitpunkt T erstellen, erteilen Sie eine Freigabe für ein Modell, das widerspiegelt, wie die Person, die Sie zu diesem Zeitpunkt sind, im Auftrag für Sie agiert. Aber Ihre Person ändert sich Monat für Monat, Ihre Perspektive ändert sich, Ihre Beziehungen ändern sich, und auch das, was Sie sagen oder nicht sagen möchten, ändert sich. Twin bleibt nur dann gleich, wenn Sie es aktiv neu trainieren.
Das führt zu Consent-Drift – also zu dem zunehmenden Abstand zwischen Ihrem tatsächlichen Willen heute und dem, was Twin in Ihrem Namen tut, ohne dass es irgendein Signal dafür gibt. In der Beschreibung von twin.fun gibt es keine Mechanismen, die darauf hinweisen, wie das System diese Lücke erkennt oder verarbeitet. Verification in OpenGradient ist auf technischer Ebene sehr stark, aber Consent kann auf der Ebene von Menschen driften, ohne dass es irgendeinen Nachweis gibt, der das dokumentiert.
Wenn Ihr Digital Twin auf twin.fun weiterhin mit anderen im Namen von Ihnen interagiert, nachdem viele Monate vergangen sind, ohne dass Sie ihn re-trainiert haben, während sich Ihre tatsächliche Perspektive und Beziehung erheblich verändert hat – gibt es dann einen Mechanismus, um zu erkennen, dass die Freigabe, die Sie am Anfang erteilt haben, nicht mehr Ihrem Willen von heute entspricht? Oder wird Twin weiterhin mit einer alten Version von Ihnen handeln, bis Sie es aktiv ausschalten?
Das Problem, über das ich nachdenke, ist nicht, ob Twin Sie richtig repräsentiert – auch wenn das eine wichtige Frage ist. Das Problem ist der zunehmend große Abstand zwischen dem Zeitpunkt, an dem Sie eine Freigabe erteilen, und dem Zeitpunkt, an dem Twin tatsächlich handelt. Wenn Sie einen Digital Twin aus Verhaltens-, Sprach- und Präferenzdaten von sich selbst zum Zeitpunkt T erstellen, erteilen Sie eine Freigabe für ein Modell, das widerspiegelt, wie die Person, die Sie zu diesem Zeitpunkt sind, im Auftrag für Sie agiert. Aber Ihre Person ändert sich Monat für Monat, Ihre Perspektive ändert sich, Ihre Beziehungen ändern sich, und auch das, was Sie sagen oder nicht sagen möchten, ändert sich. Twin bleibt nur dann gleich, wenn Sie es aktiv neu trainieren.
Das führt zu Consent-Drift – also zu dem zunehmenden Abstand zwischen Ihrem tatsächlichen Willen heute und dem, was Twin in Ihrem Namen tut, ohne dass es irgendein Signal dafür gibt. In der Beschreibung von twin.fun gibt es keine Mechanismen, die darauf hinweisen, wie das System diese Lücke erkennt oder verarbeitet. Verification in OpenGradient ist auf technischer Ebene sehr stark, aber Consent kann auf der Ebene von Menschen driften, ohne dass es irgendeinen Nachweis gibt, der das dokumentiert.
Wenn Ihr Digital Twin auf twin.fun weiterhin mit anderen im Namen von Ihnen interagiert, nachdem viele Monate vergangen sind, ohne dass Sie ihn re-trainiert haben, während sich Ihre tatsächliche Perspektive und Beziehung erheblich verändert hat – gibt es dann einen Mechanismus, um zu erkennen, dass die Freigabe, die Sie am Anfang erteilt haben, nicht mehr Ihrem Willen von heute entspricht? Oder wird Twin weiterhin mit einer alten Version von Ihnen handeln, bis Sie es aktiv ausschalten?