古いプロンプトがいっぱい入ったフォルダーがあって、ほとんど見ないんだ。
時々、好奇心から1つ再実行することがある。
出力が必要だからじゃなくて、何が変わったのかに興味があるから。
今日は@OpenGradient のイメージスタジオをテストして、まさにそれをやってみた。
注目すべき明らかなことは、検証だ。
画像が生成される。
実行が確認できる。
インフラが何が起こったかを証明できる。
そこが面白い部分だと思っていた。
実際はそうじゃなかった。
同じプロンプト、同じ設定で、数ヶ月後に再実行したらどうなるか考え始めた。
リクエストは正しく処理される可能性がある。
検証も成功するかもしれない。
TEEの仮定も維持されるだろう。
それでも、画像が異なる可能性は十分にある。
最初はこれが基本的に出所の問題だと思った。
バージョンを追跡することで大部分が解決するかもしれない。
長く考えれば考えるほど、納得できなくなった。
私を悩ませたのは、モデルが変わったかどうかではなく、
その変化の結果が実際にどこに行き着くのかを見極めることだった。
アプリケーションは有効な出力を受け取る。
ワークフローは継続して動作する。
検証は通過する。
何も壊れているようには見えない。
その間に、挙動が少しずつずれて、下流の誰かがモデルから来ていることに気づかずに違いに適応することが始まる。
開発者はパラメータを調整する。
エージェントは決定を変更する。
ユーザーは以前は予測可能だったワークフローに対する信頼を静かに失う。
それらはすべて検証の失敗には見えない。
だから、私の注意を引き続ける理由だろう。
検証可能なAIシステムについて考えれば考えるほど、実行を証明することが全体の調整問題であるとは確信が持てなくなる。
それは測定が最も簡単な部分だけかもしれない。
実行が安定しているが、モデルのアイデンティティがその下でゆっくりと変わっているとき、インフラは何をすべきかまだ分からない。
それは別の問題のように感じる。
あるいは、もっと下流から見た同じ問題かもしれない。
#opg $OPG $SYN $LAB