Al principio, creía que la IA y las criptos estaban siendo forzadas a unirse simplemente porque ambas estaban en tendencia.#OPG
Cada semana parecía traer otro proyecto que afirmaba que revolucionaría una industria o otra. Después de ver suficientes de esas historias, me volví escéptico cada vez que "IA + blockchain" aparecía en un titular.
Luego pasé un tiempo leyendo sobre OpenGradient.
Lo que llamó mi atención no fue la IA en sí, sino la capa de verificación detrás de ella.
La mayoría de las personas interactúan con sistemas de IA sin pensar en cómo se producen las salidas. Si un modelo de IA ayuda a aprobar una transacción financiera, generar investigación o apoyar una decisión automatizada, los usuarios generalmente no tienen forma de verificar lo que sucedió detrás de escena. Simplemente confían en el proveedor.
Ese modelo de confianza comenzó a parecerme sorprendentemente frágil una vez que lo pensé.
OpenGradient aborda el problema de manera diferente al centrarse en demostrar cómo se ejecutan las computaciones de IA en lugar de pedir a los usuarios que acepten los resultados a simple vista. Si eso se convierte en un estándar en el futuro es imposible saberlo, pero sentí que era una de las pocas ideas de IA-cripto que aborda un problema real de infraestructura en lugar de perseguir atención.
Aún tengo reservas.
La verificación suena valiosa en teoría, pero la teoría y la adopción son cosas diferentes. Los desarrolladores a menudo eligen conveniencia sobre transparencia. Los usuarios rara vez exigen pruebas hasta que algo sale mal. Y la infraestructura descentralizada aún tiene que competir con alternativas centralizadas altamente eficientes.
Esos desafíos son reales.
Aun así, investigar proyectos como este ha cambiado la forma en que evalúo las criptos. Paso menos tiempo buscando la narrativa más grande y más tiempo buscando el problema subyacente que se está resolviendo. Cuanto más viejo me hago en esta industria, más pienso que esa distinción importa.
@OpenGradient #opg $OPG
Cada semana parecía traer otro proyecto que afirmaba que revolucionaría una industria o otra. Después de ver suficientes de esas historias, me volví escéptico cada vez que "IA + blockchain" aparecía en un titular.
Luego pasé un tiempo leyendo sobre OpenGradient.
Lo que llamó mi atención no fue la IA en sí, sino la capa de verificación detrás de ella.
La mayoría de las personas interactúan con sistemas de IA sin pensar en cómo se producen las salidas. Si un modelo de IA ayuda a aprobar una transacción financiera, generar investigación o apoyar una decisión automatizada, los usuarios generalmente no tienen forma de verificar lo que sucedió detrás de escena. Simplemente confían en el proveedor.
Ese modelo de confianza comenzó a parecerme sorprendentemente frágil una vez que lo pensé.
OpenGradient aborda el problema de manera diferente al centrarse en demostrar cómo se ejecutan las computaciones de IA en lugar de pedir a los usuarios que acepten los resultados a simple vista. Si eso se convierte en un estándar en el futuro es imposible saberlo, pero sentí que era una de las pocas ideas de IA-cripto que aborda un problema real de infraestructura en lugar de perseguir atención.
Aún tengo reservas.
La verificación suena valiosa en teoría, pero la teoría y la adopción son cosas diferentes. Los desarrolladores a menudo eligen conveniencia sobre transparencia. Los usuarios rara vez exigen pruebas hasta que algo sale mal. Y la infraestructura descentralizada aún tiene que competir con alternativas centralizadas altamente eficientes.
Esos desafíos son reales.
Aun así, investigar proyectos como este ha cambiado la forma en que evalúo las criptos. Paso menos tiempo buscando la narrativa más grande y más tiempo buscando el problema subyacente que se está resolviendo. Cuanto más viejo me hago en esta industria, más pienso que esa distinción importa.
@OpenGradient #opg $OPG