Todos nós já vimos o padrão.
Um novo modelo de IA é lançado, as redes sociais se enchem de gráficos de benchmark, os traders começam a debater vencedores e perdedores, e os investidores tentam descobrir qual parte da pilha de IA vai capturar mais valor.
A conclusão usual é bem simples: os modelos mais inteligentes vencem.
Por um tempo, eu também olhei para isso dessa forma.
Mas quanto mais penso sobre isso, mais me pergunto se a inteligência é apenas metade da história.
Imagine um mundo daqui a alguns anos onde modelos de IA estão em toda parte. Realizar inferências é barato, implantar modelos é fácil, e novas versões aparecem mais rápido do que alguém consegue acompanhar. Nesse ponto, encontrar inteligência pode não ser difícil de jeito nenhum.
Saber em quem confiar pode ser.
É por isso que projetos como @OpenGradient chamaram minha atenção, não porque tornam a IA mais poderosa, mas porque me fazem pensar sobre um problema diferente. Em um futuro repleto de saídas geradas por máquinas, como os usuários, empresas e mercados verificarão o que realmente aconteceu nos bastidores?
Se a inteligência se tornar abundante, a confiança pode se tornar o recurso escasso.
E se a confiança se tornar o recurso escasso, estamos gastando tempo demais medindo o desempenho do modelo e não o suficiente medindo a prova?
#opg $OPG @OpenGradient
Um novo modelo de IA é lançado, as redes sociais se enchem de gráficos de benchmark, os traders começam a debater vencedores e perdedores, e os investidores tentam descobrir qual parte da pilha de IA vai capturar mais valor.
A conclusão usual é bem simples: os modelos mais inteligentes vencem.
Por um tempo, eu também olhei para isso dessa forma.
Mas quanto mais penso sobre isso, mais me pergunto se a inteligência é apenas metade da história.
Imagine um mundo daqui a alguns anos onde modelos de IA estão em toda parte. Realizar inferências é barato, implantar modelos é fácil, e novas versões aparecem mais rápido do que alguém consegue acompanhar. Nesse ponto, encontrar inteligência pode não ser difícil de jeito nenhum.
Saber em quem confiar pode ser.
É por isso que projetos como @OpenGradient chamaram minha atenção, não porque tornam a IA mais poderosa, mas porque me fazem pensar sobre um problema diferente. Em um futuro repleto de saídas geradas por máquinas, como os usuários, empresas e mercados verificarão o que realmente aconteceu nos bastidores?
Se a inteligência se tornar abundante, a confiança pode se tornar o recurso escasso.
E se a confiança se tornar o recurso escasso, estamos gastando tempo demais medindo o desempenho do modelo e não o suficiente medindo a prova?
#opg $OPG @OpenGradient
