Há alguns dias, eu usei IA para planejar um trabalho bem importante
Ela sugeriu várias opções. Eu escolhi uma que gostei, fiz algumas alterações e comecei a seguir
Cerca de uma hora depois, voltei pra ler do começo e mudei de ideia
Não era que a resposta estivesse errada, tudo tinha sua lógica
Mas quanto mais eu lia, mais percebia que não era o caminho que realmente precisava
Apaguei quase tudo e recomecei
Foi então que percebi uma coisa
A maior parte dos sistemas de IA hoje em dia é construída em torno de sinais positivos: respostas escolhidas, conteúdos salvos, feedback altamente avaliado
Mas as coisas que levam as pessoas a mudar geralmente estão em outro lugar
O que mais me marcou naquele dia não foi a escolha que eu mantive
Mas sim a escolha que eu descartei
Uma decisão certa gera resultado
Uma decisão que me faz querer recomeçar geralmente deixa uma lição maior
Se isso é verdade, me pergunto se a IA não está perdendo um dos sinais mais valiosos
Isso me faz pensar em @OpenGradient
Quando se fala em inteligência de propriedade do usuário, a maioria das pessoas pensa em dados ou histórico de conversas
Mas as mudanças de ideia, os erros e as decisões revertidas também fazem parte dessa inteligência
Se esses sinais realmente têm valor para construir uma IA melhor, eles deveriam pertencer a quem os vivenciou
O futuro da IA pode não ser moldado pelas respostas mais escolhidas
Mas sim pelas lições que as pessoas aprendem com as escolhas que nunca escolheriam novamente
#opg $OPG $BTW $SYN

Se a IA pudesse aprender apenas com um sinal, qual você manteria?