我可以在幾分鐘內把我的聯繫人轉移到新手機上。
我可以在幾秒鐘內在銀行之間匯款。
甚至我的播放列表和照片庫也可以備份並隨處移動。
但有一件事情我花了數百小時構建，卻仍然無法帶走。
我的AI上下文。
我的工作方式。
我正在進行的項目。
我偏好接收反饋的方式。
AI通過數百次對話學到的關於我的一切。
所有這些都鎖定在各個平臺內。
切換到不同的模型意味着重新開始。
我們稱之爲"沒有記憶的AI。"
我越想越覺得，這感覺像是一種用戶鎖定。
用戶創造上下文。
上下文創造價值。
價值留在平臺上。
當一家公司決定AI記住什麼、忘記什麼，以及如何使用這些數據時，記憶就不再是一個特性。
它成爲了所有權的問題。
這就是我一直關注@OpenGradient 的原因。
如果AI基礎設施是以去中心化的方式構建的，用戶的數字記憶可以獨立於任何單一模型存在。
你把它帶到哪裏是你的選擇。
你保留什麼是你的決定。
你刪除什麼由你來決定。
我們已經習慣擁有我們的數據。
也許是時候擁有我們的上下文了。
$OPG #opg $RE $SYN