He notado algo interesante cada vez que un nuevo producto de IA comienza a ganar tracción.
La mayoría de la gente se enfoca de inmediato en el modelo en sí. ¿Es más inteligente? ¿Más rápido? ¿Más barato? Los inversores comparan capacidades, los usuarios comparan resultados, y la conversación rápidamente se convierte en una carrera para identificar quién tiene la mejor inteligencia.
Esa también es la forma obvia de ver proyectos como @OpenGradient .
Pero cuanto más pienso en ello, menos creo que la inteligencia sea lo que será más difícil de encontrar.
La variable oculta podría ser la confianza.
Imagina un futuro donde los modelos de IA están en todas partes. Cada aplicación tiene uno. Cada negocio utiliza varios. Los agentes están constantemente generando análisis, tomando decisiones e interactuando con los mercados. La inteligencia se vuelve abundante.
Lo que no se vuelve abundante es la certeza.
¿Cómo sabes de dónde proviene un resultado? ¿Cómo verificas que un modelo realmente produjo lo que afirma? ¿Cómo se coordinan extraños alrededor de información que no pueden inspeccionar directamente?
Ese es el experimento mental al que sigo regresando.
Si la infraestructura de IA eventualmente reduce el costo de crear inteligencia, entonces el valor económico podría comenzar a desplazarse hacia sistemas que reduzcan la incertidumbre alrededor de esa inteligencia.
Visto a través de esa lente, @OpenGradient se siente menos como una historia de alojamiento de IA y más como una pregunta sobre verificación en un mundo inundado de información generada por máquinas.
Y si la confianza se vuelve más escasa que la inteligencia, ¿estamos midiendo lo incorrecto hoy?
#opg $OPG @OpenGradient
La mayoría de la gente se enfoca de inmediato en el modelo en sí. ¿Es más inteligente? ¿Más rápido? ¿Más barato? Los inversores comparan capacidades, los usuarios comparan resultados, y la conversación rápidamente se convierte en una carrera para identificar quién tiene la mejor inteligencia.
Esa también es la forma obvia de ver proyectos como @OpenGradient .
Pero cuanto más pienso en ello, menos creo que la inteligencia sea lo que será más difícil de encontrar.
La variable oculta podría ser la confianza.
Imagina un futuro donde los modelos de IA están en todas partes. Cada aplicación tiene uno. Cada negocio utiliza varios. Los agentes están constantemente generando análisis, tomando decisiones e interactuando con los mercados. La inteligencia se vuelve abundante.
Lo que no se vuelve abundante es la certeza.
¿Cómo sabes de dónde proviene un resultado? ¿Cómo verificas que un modelo realmente produjo lo que afirma? ¿Cómo se coordinan extraños alrededor de información que no pueden inspeccionar directamente?
Ese es el experimento mental al que sigo regresando.
Si la infraestructura de IA eventualmente reduce el costo de crear inteligencia, entonces el valor económico podría comenzar a desplazarse hacia sistemas que reduzcan la incertidumbre alrededor de esa inteligencia.
Visto a través de esa lente, @OpenGradient se siente menos como una historia de alojamiento de IA y más como una pregunta sobre verificación en un mundo inundado de información generada por máquinas.
Y si la confianza se vuelve más escasa que la inteligencia, ¿estamos midiendo lo incorrecto hoy?
#opg $OPG @OpenGradient