#opg $OPG @OpenGradient

OpenGradientを深掘りすればするほど、あまり語られない何かについて考え込んでしまうようになりました。

AIをめぐる会話の多くは、まず「モデル」から始まるように見えます。

より賢いモデル。

より速いモデル。

より大きなモデル。

でも私は、別の問いに立ち返ってしまうのです。

モデルが答えを生成したあと、何が起きるのでしょう？

その情報はどこから来るのでしょう？

どうすれば検証できるのでしょう？

システムは、それを取り巻くリソースとどのようにやり取りするのでしょう？

私がOpenGradientに注目し続けている理由は、AIの“上に出てくる出力”ではなく、その下にある層について考えることを促してくれるからです。

知性だけから長期的な価値が生まれるとは思いません。

アクセス、連携、そして検証が、同じくらい、いやもしかするとそれ以上に重要になるはずです。

私はまだ学びながらピースをつなげている最中ですが、ひとつだけ、ますますはっきりしてきたことがあります。

AIの未来は、単一の画期的なモデルによって定義されるとは限りません。

それは、知性が信頼でき、検証可能な形で機能できるようにするインフラによって形作られていくのかもしれません。

私は今、その部分を最も注意深く見ています。

#OpenGradient $OPG @OpenGradient