私がAIについて気づいたことのひとつは、私たちがいまだにソフトウェアを評価するときと同じやり方でAIを評価しているということです。

私たちは機能を比較します。

私たちはモデルを比較します。

私たちはベンチマークを比較します。

でも、AIを使い続けるほど、これらの比較はあまり重要ではないように思えてきます。

私がこれまでで最も価値のあったAIとのやり取りは、一番賢い答えを返してくれたものではありませんでした。

そうではなく、私がより良い問いにたどり着くのを助けてくれたものです。

この違いは重要だと感じています。

情報は豊富です。

一方で問いは希少です。

検索エンジンは、情報を見つけるのに役立ちます。

知的なシステムは、そもそも何を聞くべきかを発見するのを助けることができます。

だからこそ、私はAIの長期的な価値は、答えの生成だけから生まれるのではないのではないかと思っています。

それは、知的な探究から生まれるかもしれません。

たぶんだから、私はこの話題に何度も戻ってきているのでしょう。

私がいちばん印象に残っているAIツールは、必ずしも最も賢いものではありません。

それらは、私が見落としていた何かに気づかせてくれたものでした。

$OPG を調べているとき、モデルの性能について考えるよりも、知性がより透明になり、信頼しやすくなるにはどうすればよいのかということを考えるようになっていました。

OpenGradientが掲げる「オープンな知性」や「検証可能な推論」に対する注力は、AIが、知っていることだけで判断されるのではなく、ユーザーがその背後にある推論をどれほど自信をもって理解し検証できるかによって評価される未来に、きちんと合致しているように感じます。

市場は、AIがどれだけ知っているかを測ることに多くの時間を費やしています。

私は、それが私たちの思考をどれだけより良くできるのかに、ますます関心を持つようになっています。

@OpenGradient
#opg $OPG