Je pensais à $OPG aujourd’hui, mais pas selon l’angle habituel.
La plupart des gens parlent de l’IA comme si la seule chose qui comptait était de savoir si la réponse est intelligente ou non. Mais je pense qu’il y a une autre partie que les gens manquent.
Quand l’IA a-t-elle donné cette réponse ?
Ça peut sembler petit, mais c’est en réalité important.
Si une IA fait une prédiction aujourd’hui, et que le résultat se produit plus tard, comment sait-on que la réponse a vraiment été faite avant l’événement ? Comment sait-on qu’elle n’a pas été modifiée après coup ?
C’est là que OpenGradient devient intéressant pour moi.
Une IA vérifiable ne consiste pas seulement à prouver ce que le modèle a dit. Cela pourrait aussi consister à prouver quand il l’a dit.
Cela pourrait compter dans les marchés de prédiction.
Cela pourrait compter dans la gouvernance.
Cela pourrait compter pour la recherche.
Cela pourrait compter pour des agents qui prennent des décisions de manière autonome.
Je ne dis pas que tout cela est déjà résolu. Je ne veux pas donner l’impression que c’est plus grand que ce que c’est.
Mais l’idée mérite d’être explorée.
Parce que si l’IA devient une partie de décisions sérieuses, alors nous avons besoin de plus que de réponses.
Nous avons besoin de preuves.
Pas seulement « ce qui a été dit ».
Mais « quand c’était dit ».
C’est pour ça que je continue de suivre OpenGradient.
@OpenGradient #OPG $OPG $BTW