Vor ein paar Tagen habe ich KI genutzt, um einen ziemlich wichtigen Job zu planen. Sie hat viele Optionen vorgeschlagen. Ich habe eine gewählt, die mir gefiel, sie ein wenig angepasst und dann angefangen, danach zu arbeiten. Nach etwa einer Stunde bin ich zurückgekommen, um alles von Anfang an zu lesen und habe meine Meinung geändert. Es war nicht die falsche Antwort, alles hatte seine Logik. Aber je mehr ich las, desto mehr merkte ich, dass das nicht die Richtung war, die ich wirklich brauchte. Ich habe fast alles gelöscht und von vorne begonnen. In diesem Moment wurde mir etwas klar. Der Großteil der heutigen KI-Systeme basiert auf positiven Signalen: ausgewählte Antworten, gespeicherte Inhalte, hoch bewertetes Feedback. Aber die Dinge, die Menschen zum Umdenken bringen, liegen oft woanders. Das, woran ich mich an diesem Tag am meisten erinnere, ist nicht die Wahl, die ich beibehalten habe, sondern die Wahl, die ich weggeworfen habe. Eine richtige Entscheidung führt zu einem Ergebnis. Eine Entscheidung, die mich dazu bringt, es noch einmal zu tun, hinterlässt oft eine größere Lektion. Wenn das wahr ist, frage ich mich, ob KI eines der wertvollsten Signale verpasst. Das bringt mich zu @OpenGradient . Wenn es um benutzergeführte Intelligenz geht, denken die meisten Menschen an Daten oder Gesprächshistorien. Aber die Momente des Umdenkens, die Fehler und die umgekehrten Entscheidungen sind ebenfalls Teil dieser Intelligenz. Wenn diese Signale wirklich wertvoll sind, um eine bessere KI zu entwickeln, sollten sie dem gehören, der sie erlebt hat. Die Zukunft der KI könnte nicht von den am häufigsten gewählten Antworten geprägt sein, sondern von den Lektionen, die Menschen aus den Entscheidungen ziehen, die sie niemals wieder treffen würden. #opg $OPG $BTW $SYN

Wenn KI nur aus einem Signal lernen könnte, welches würdest du behalten?