新しいAIプロダクトが勢いを増し始めると、面白いことに気づくんだ。
ほとんどの人はすぐにモデルそのものに注目する。賢いのか？速いのか？安いのか？投資家は能力を比べ、ユーザーは出力を比べて、会話はすぐに「誰が一番の知能を持っているか」を見つける競争へと変わっていく。
でも、プロジェクトの@OpenGradient のようなものを、もう少し長く考えてみるほど、知能こそが最も見つけにくいものになるとは思えなくなってくる。
隠れた変数は「信頼」なのかもしれない。
AIモデルがいたるところにある未来を想像してみてほしい。どのアプリにもある。あらゆるビジネスが複数のモデルを使う。エージェントは絶えず分析を生成し、意思決定を行い、市場とやり取りする。知能は豊富になる。
しかし豊富にならないのは「確実性」だ。
出力がどこから来たのか、どうやって分かる？モデルが自分の主張するものを実際に生成したと、どう検証する？見知らぬ人同士が、直接は検査できない情報を前に、どうやって足並みをそろえる？
いつもここへ立ち返ってしまうのが、この思考実験だ。
もし将来的にAIインフラが、知能を生み出すコストを下げるようになるなら、知能そのものに対する経済的な価値は、その知能にまつわる不確実性を減らす仕組みに移っていくかもしれない。
その視点で見ると、@OpenGradient はAIホスティングの話というより、機械が生成した情報で溢れる世界における「検証」についての問いのように感じられる。
そして、知能よりも信頼のほうが希少になったとしたら、私たちは今、間違ったものを測っているのだろうか？

#opg $OPG @OpenGradient