@OpenGradient 私は、オープンAIシステムを構築する際に最も難しい部分は技術そのものだと思っていました。

より能力の高いモデル。より効率的なコンピューティング。インテリジェントエージェント間のより良い協調。

最近では、そうとも限らない気がしています。

私が気づくのは、最も高度なネットワークでさえ、インセンティブがずれていると苦労するということです。

最初は、これは経済的な問題のように見えます。でも、よく考えると、これは人間的な問題のように感じます。

人々は、参加が自分にとって意義があるときにシステムに貢献します。ルールが公正に感じられるときにリソースを共有します。価値が予測可能な方法で流れるときに留まります。

人々が見落としがちなのは、知性は自らを整理するものではないということです。

スケールの観点では、これは異なって見えます。オープンネットワークは能力だけでは持続できません。ビルダー、ユーザー、インフラプロバイダーを共有の成果に向かわせるインセンティブに依存しています。

これは、より賢いAIを創造するレースというよりも、協力が自然な選択となるシステムを設計する挑戦のように感じます。

それが、OpenGradientの背後にあるアイデアが私にとって際立つ理由の一つです。彼らは、知性が分散するだけでなく、独立した参加者が同じ目標に向かって協力できるようにサポートするメカニズムによって支えられる未来を指し示しています。

私が間違っているかもしれませんが、オープンな知性の未来は、その知性自体よりも、それを取り巻くインセンティブに依存するかもしれません。

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