Je ressens de plus en plus que le développement de l'IA change quelque chose d'intéressant.

Dans le passé, l'Internet était surtout axé sur l'acquisition d'informations.

Celui qui sait le plus a l'avantage.

Mais maintenant, c'est différent.

Pour beaucoup de questions, presque tout le monde peut obtenir une réponse qui a l'air correcte grâce à l'IA.

Quand les réponses deviennent de plus en plus faciles à obtenir, je commence à réfléchir à une autre question :

Qu'est-ce qui sera vraiment rare à l'avenir ?

Après avoir regardé pas mal de projets en IA, je me rends compte que je m'intéresse de plus en plus à la 'source'.

Car la même phrase, la même conclusion, peut provenir de systèmes de connaissances totalement différents.

Certaines proviennent de données professionnelles accumulées sur le long terme, d'autres ne sont que des fragments d'informations diffusées à maintes reprises.

Les résultats peuvent sembler similaires, mais la valeur n'est pas la même.

C'est aussi l'une des raisons pour lesquelles je m'intéresse récemment à @OpenLedger .

Au lieu de simplement chercher à améliorer les capacités des modèles, cela m'a amené à réfléchir à une question plus fondamentale :

À l'ère de l'IA, comment le savoir peut-il se prouver ?

Si à l'avenir tout le monde peut obtenir des réponses, alors ce qui compte vraiment ne sera peut-être plus la réponse elle-même.

Et qui les fournit, d'où elles viennent, et pourquoi elles méritent d'être crues.

Beaucoup de gens pensent que l'IA va dévaloriser le savoir.

Mais je sens de plus en plus que l'IA pourrait simplement rendre le savoir courant bon marché.

Les connaissances qui peuvent être vérifiées, retracées, et prouvées avoir créé de la valeur deviendront en fait plus rares.

Et les choses rares seront finalement revalorisées.

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