Il y a quelques jours, j'ai utilisé l'IA pour planifier un job assez important
Elle a proposé plusieurs options. J'en ai choisi une qui me plaisait, j'ai fait quelques ajustements puis j'ai commencé à suivre le plan
Environ une heure plus tard, je suis revenu sur le texte depuis le début et j'ai changé d'avis
Ce n'était pas une mauvaise réponse, tout avait sa logique
Mais en lisant, je me suis rendu compte que ce n'était pas vraiment la direction dont j'avais besoin
J'ai presque tout effacé et recommencé
À ce moment-là, j'ai réalisé quelque chose
La plupart des systèmes d'IA d'aujourd'hui sont construits autour de signaux positifs : réponses sélectionnées, contenu sauvegardé, feedback hautement évalué
Mais ce qui pousse les gens à changer se trouve souvent ailleurs
Ce dont je me souviens le plus ce jour-là, ce n'est pas le choix que j'ai conservé
Mais celui que j'ai rejeté
Une décision correcte engendre un résultat
Une décision qui me pousse à recommencer laisse souvent une leçon plus grande
Si c'est vrai, je me demande si l'IA ne passe pas à côté de l'un des signaux les plus précieux
C'est ce qui me fait penser à @OpenGradient
Quand on parle d'intelligence possédée par l'utilisateur, la plupart des gens pensent aux données ou à l'historique des conversations
Mais les changements d'avis, les erreurs et les décisions inversées font aussi partie de cette intelligence
Si ces signaux sont réellement précieux pour construire une meilleure IA, ils devraient appartenir à ceux qui les ont vécus
L'avenir de l'IA ne sera peut-être pas façonné par les réponses les plus choisies
Mais par les leçons que les humains tirent des choix qu'ils ne referaient jamais
#opg $OPG $BTW $SYN

Si l'IA pouvait apprendre d'un seul signal, lequel garderais-tu ?