Открытый исходный код ИИ изменил то, как люди думают о прозрачности.
Сегодня любой может изучить модель, разобрать её архитектуру или даже запустить её локально.
Но читая про @OpenGradient, я понял кое-что интересное..
Открытые модели и проверяемое выполнение — это не одно и то же.
Увидев модель, мы понимаем, что потенциально может произойти.
Но это не обязательно говорит о том, что именно произошло.
Модель может быть открытой, но у пользователей всё равно нет прямого способа проверить, как конкретный результат был сгенерирован в момент выполнения.
Это ощущается как упущенный пробел.
По мере того как ИИ всё сильнее встраивается в финансовые системы, автономные агенты и инструменты принятия решений, прозрачность, возможно, должна выходить за рамки самой модели.
Ей, возможно, нужно включать доказательства выполнения.
Вот что делает OpenGradient интересным для меня.
Цель не только в том, чтобы сделать ИИ доступным.
Речь о том, чтобы вычисления ИИ были независимо проверяемыми после того, как они уже выполнены.
Возможно, будущее ИИ определяется не только открытыми моделями.
Возможно, оно определяется открытыми доказательствами.

#op🔥🔥 pg $OPEN G @OpenGradient