J'ai remarqué quelque chose d'intéressant chaque fois qu'un nouveau produit AI commence à prendre de l'ampleur.
La plupart des gens se concentrent immédiatement sur le modèle lui-même. Est-il plus intelligent ? Plus rapide ? Moins cher ? Les investisseurs comparent les capacités, les utilisateurs comparent les résultats, et la conversation se transforme rapidement en une course pour identifier qui a la meilleure intelligence.
C'est aussi la manière évidente de voir des projets comme @OpenGradient .
Mais plus j'y pense, moins je crois que l'intelligence est ce qui sera le plus difficile à trouver.
La variable cachée pourrait être la confiance.
Imaginez un futur où les modèles AI sont partout. Chaque appli en a un. Chaque entreprise en utilise plusieurs. Les agents génèrent constamment des analyses, prennent des décisions et interagissent avec les marchés. L'intelligence devient abondante.
Ce qui ne devient pas abondant, c'est la certitude.
Comment savez-vous d'où vient un résultat ? Comment vérifiez-vous qu'un modèle a réellement produit ce qu'il prétend ? Comment des inconnus se coordonnent-ils autour d'informations qu'ils ne peuvent pas inspecter directement ?
C'est l'expérience de pensée à laquelle je reviens sans cesse.
Si l'infrastructure AI réduit finalement le coût de création de l'intelligence, alors la valeur économique pourrait commencer à se déplacer vers des systèmes qui réduisent l'incertitude autour de cette intelligence.
Vu à travers ce prisme, @OpenGradient semble moins être une histoire d'hébergement AI et plus une question sur la vérification dans un monde inondé d'informations générées par des machines.
Et si la confiance devient plus rare que l'intelligence, mesurons-nous la mauvaise chose aujourd'hui ?
#opg $OPG @OpenGradient
La plupart des gens se concentrent immédiatement sur le modèle lui-même. Est-il plus intelligent ? Plus rapide ? Moins cher ? Les investisseurs comparent les capacités, les utilisateurs comparent les résultats, et la conversation se transforme rapidement en une course pour identifier qui a la meilleure intelligence.
C'est aussi la manière évidente de voir des projets comme @OpenGradient .
Mais plus j'y pense, moins je crois que l'intelligence est ce qui sera le plus difficile à trouver.
La variable cachée pourrait être la confiance.
Imaginez un futur où les modèles AI sont partout. Chaque appli en a un. Chaque entreprise en utilise plusieurs. Les agents génèrent constamment des analyses, prennent des décisions et interagissent avec les marchés. L'intelligence devient abondante.
Ce qui ne devient pas abondant, c'est la certitude.
Comment savez-vous d'où vient un résultat ? Comment vérifiez-vous qu'un modèle a réellement produit ce qu'il prétend ? Comment des inconnus se coordonnent-ils autour d'informations qu'ils ne peuvent pas inspecter directement ?
C'est l'expérience de pensée à laquelle je reviens sans cesse.
Si l'infrastructure AI réduit finalement le coût de création de l'intelligence, alors la valeur économique pourrait commencer à se déplacer vers des systèmes qui réduisent l'incertitude autour de cette intelligence.
Vu à travers ce prisme, @OpenGradient semble moins être une histoire d'hébergement AI et plus une question sur la vérification dans un monde inondé d'informations générées par des machines.
Et si la confiance devient plus rare que l'intelligence, mesurons-nous la mauvaise chose aujourd'hui ?
#opg $OPG @OpenGradient