#opg $OPG Je ne sais pas si quelqu’un d’autre fait ça, mais après chaque grande narration crypto, je reviens généralement quelques mois plus tard et je me pose la même question.
Est-ce que ça compte encore quand l’excitation est retombée ?
C’est probablement pour ça qu’OpenGradient reste en arrière-plan dans mon esprit.
L’histoire de l’IA est partout en ce moment, donc l’attention seule ne veut plus dire grand-chose. Ce qui m’intéresse davantage, c’est le problème de confiance qui se cache derrière tout ça.
Si les modèles d’IA deviennent des outils que nous utilisons tous les jours, qui les fait tourner ?
Comment sait-on que la sortie n’a pas été modifiée ?
Comment différents acteurs du réseau peuvent-ils tirer avantage à garder le système honnête ?
Les développeurs ont besoin d’une infrastructure sur laquelle ils peuvent compter. Les personnes qui fournissent de la puissance de calcul doivent avoir une raison de participer. Les utilisateurs veulent simplement avoir confiance dans le fait que ce qu’ils reçoivent est authentique.
C’est un peu comme la banque en ligne. La plupart des gens ne pensent jamais aux systèmes qui vérifient les transactions en arrière-plan, mais la confiance disparaît très vite quand ces systèmes ne sont plus là.
Tout cela n’est pas facile. Construire une infrastructure prend généralement plus de temps que ce que les gens imaginent, et l’adoption suit rarement une ligne droite.
Malgré tout, l’utilité a tendance à survivre plus longtemps que l’excitation.
Je suis curieux de savoir comment les autres le voient. Dans l’IA décentralisée, avec le temps, qu’est-ce qui finit par compter le plus : la performance, l’ouverture ou la vérification ?
@OpenGradient #opengradiant $OPG