Сейчас у многих AI продуктов есть одна проблема: ответив, они заканчивают свою работу.
Ты спрашиваешь его о рыночном анализе, выводах по рискам, анализе проектов, и он действительно может предоставить тебе длинный ответ. Но через несколько дней, когда ты хочешь вернуться и проверить: какую модель использовали? Какие данные были задействованы? Изменялись ли результаты? В основном, это становится очень трудно выяснить.
На самом деле, это противоречие, которое редко обсуждается в применении AI: мы все больше полагаемся на AI для принятия решений, но сами решения AI часто не имеют "ощущения записи".
Я считаю, что OpenGradient имеет ценность в том, что он хочет превратить выводы AI из временного ответа в отслеживаемую вычислительную запись.
В проекте сетевой браузер, уровень верификации, TEE выводы, расчеты на блокчейне — все это направлено на устранение этой проблемы. Дело не в том, что AI дает тебе ответ и на этом всё, а в том, что за каждым вызовом должно стоять исполнение, состояние верификации и информация о расчетах.
Это может быть не так заметно в обычном чате, но в финансовой, аудиторской, регуляторной и агентской среде это имеет огромное значение.
Например, если AI агент дает совет "сократить риск открытой позиции", после этого не должно оставаться только скриншота чата. Более разумный подход — это возможность отслеживать использованную модель, входные данные, время выполнения и подтвердить, было ли это завершено.
Это похоже на транзакции на блокчейне. Мы смотрим не только на слова "перевод успешен", но и на хэш, блок, состояние и сумму. В будущем, вызовы AI также будут приближаться к этой логике.
Конечно, наличие записи не означает, что результат обязательно правильный. Это может решить лишь вопрос "существует ли процесс, был ли он изменен", но не может заменить человеческое суждение о самом выводе.
Но я считаю, что это основа для AI в серьезных сценариях. Без записей интеллект подходит только для легкого использования; чтобы действительно войти в финансовые и процессуальные решения, AI должен оставлять отслеживаемые следы.
$OPG @OpenGradient #OPG
Ты спрашиваешь его о рыночном анализе, выводах по рискам, анализе проектов, и он действительно может предоставить тебе длинный ответ. Но через несколько дней, когда ты хочешь вернуться и проверить: какую модель использовали? Какие данные были задействованы? Изменялись ли результаты? В основном, это становится очень трудно выяснить.
На самом деле, это противоречие, которое редко обсуждается в применении AI: мы все больше полагаемся на AI для принятия решений, но сами решения AI часто не имеют "ощущения записи".
Я считаю, что OpenGradient имеет ценность в том, что он хочет превратить выводы AI из временного ответа в отслеживаемую вычислительную запись.
В проекте сетевой браузер, уровень верификации, TEE выводы, расчеты на блокчейне — все это направлено на устранение этой проблемы. Дело не в том, что AI дает тебе ответ и на этом всё, а в том, что за каждым вызовом должно стоять исполнение, состояние верификации и информация о расчетах.
Это может быть не так заметно в обычном чате, но в финансовой, аудиторской, регуляторной и агентской среде это имеет огромное значение.
Например, если AI агент дает совет "сократить риск открытой позиции", после этого не должно оставаться только скриншота чата. Более разумный подход — это возможность отслеживать использованную модель, входные данные, время выполнения и подтвердить, было ли это завершено.
Это похоже на транзакции на блокчейне. Мы смотрим не только на слова "перевод успешен", но и на хэш, блок, состояние и сумму. В будущем, вызовы AI также будут приближаться к этой логике.
Конечно, наличие записи не означает, что результат обязательно правильный. Это может решить лишь вопрос "существует ли процесс, был ли он изменен", но не может заменить человеческое суждение о самом выводе.
Но я считаю, что это основа для AI в серьезных сценариях. Без записей интеллект подходит только для легкого использования; чтобы действительно войти в финансовые и процессуальные решения, AI должен оставлять отслеживаемые следы.
$OPG @OpenGradient #OPG
