#opg $OPG Ich fühle mich nicht ganz wohl dabei, wie schnell ich aufgehört habe, Fragen zu stellen.
Irgendwo auf dem Weg haben sich die Antworten von KI normal angefühlt. Ich lese sie, nutze sie, mache weiter. Meistens weiß ich nicht, welches Modell sie produziert hat, wo die Berechnungen stattfanden oder ob irgendetwas davon tatsächlich nachträglich verifiziert werden könnte. Das schien zunächst ein vorübergehender Kompromiss zu sein. Jetzt fühlt es sich wie eine Gewohnheit an.
Ich habe lange genug sowohl im Crypto- als auch im AI-Bereich verbracht, um ein vertrautes Muster zu erkennen. Wir werden von der sichtbaren Schicht absorbiert und ignorieren größtenteils die Infrastruktur darunter, bis etwas kaputt geht. Dann erinnert sich plötzlich jeder daran, dass Anreize, Eigentum und Kontrolle von Anfang an nie abstrakte Themen waren.
Deshalb sitzt OpenGradient ($OPG ) auch im Hinterkopf. Nicht, weil ich denke, dass Dezentralisierung automatisch Vertrauen löst, und nicht, weil jedes neue Infrastrukturprojekt Aufmerksamkeit verdient. Wenn überhaupt, haben Jahre des Beobachtens, wie sich Narrative wiederholen, mich langsamer gemacht, ihnen zu glauben. Aber die Idee, dass das Hosten von Modellen, das Ausführen von Inferenz und das Verifizieren dessen, was tatsächlich passiert ist, ebenso wichtig sein könnte wie die Modellfähigkeit, lässt sich schwer abschütteln.
Ich frage mich immer noch, ob "offene Intelligenz" offen bleibt, wenn die realen wirtschaftlichen Gegebenheiten und Skalierung ins Spiel kommen. Verifizierung klingt einfach, bis unterschiedliche Interessen kollidieren.
Vielleicht ist das größere Problem nicht mehr, fähigere KI zu entwickeln. Vielleicht geht es darum, zu entscheiden, wer die Systeme verifizieren darf, auf die wir zunehmend angewiesen sind, und ob dieses Vertrauen leise zu einer Infrastrukturfrage wird, bevor die meisten Leute es bemerken.
#OpenGradient @OpenGradient $OPG
Irgendwo auf dem Weg haben sich die Antworten von KI normal angefühlt. Ich lese sie, nutze sie, mache weiter. Meistens weiß ich nicht, welches Modell sie produziert hat, wo die Berechnungen stattfanden oder ob irgendetwas davon tatsächlich nachträglich verifiziert werden könnte. Das schien zunächst ein vorübergehender Kompromiss zu sein. Jetzt fühlt es sich wie eine Gewohnheit an.
Ich habe lange genug sowohl im Crypto- als auch im AI-Bereich verbracht, um ein vertrautes Muster zu erkennen. Wir werden von der sichtbaren Schicht absorbiert und ignorieren größtenteils die Infrastruktur darunter, bis etwas kaputt geht. Dann erinnert sich plötzlich jeder daran, dass Anreize, Eigentum und Kontrolle von Anfang an nie abstrakte Themen waren.
Deshalb sitzt OpenGradient ($OPG ) auch im Hinterkopf. Nicht, weil ich denke, dass Dezentralisierung automatisch Vertrauen löst, und nicht, weil jedes neue Infrastrukturprojekt Aufmerksamkeit verdient. Wenn überhaupt, haben Jahre des Beobachtens, wie sich Narrative wiederholen, mich langsamer gemacht, ihnen zu glauben. Aber die Idee, dass das Hosten von Modellen, das Ausführen von Inferenz und das Verifizieren dessen, was tatsächlich passiert ist, ebenso wichtig sein könnte wie die Modellfähigkeit, lässt sich schwer abschütteln.
Ich frage mich immer noch, ob "offene Intelligenz" offen bleibt, wenn die realen wirtschaftlichen Gegebenheiten und Skalierung ins Spiel kommen. Verifizierung klingt einfach, bis unterschiedliche Interessen kollidieren.
Vielleicht ist das größere Problem nicht mehr, fähigere KI zu entwickeln. Vielleicht geht es darum, zu entscheiden, wer die Systeme verifizieren darf, auf die wir zunehmend angewiesen sind, und ob dieses Vertrauen leise zu einer Infrastrukturfrage wird, bevor die meisten Leute es bemerken.
#OpenGradient @OpenGradient $OPG
