ملف Daniel Royce الشخصي

·

--

لفت انتباهي OpenGradient لأنه لا يحاول جعل الذكاء الاصطناعي يبدو سحريًا. إنه ينظر إلى الجزء الفوضوي. الجزء تحت الغطاء. الجزء الذي يتجاهله عادةً متداولو العملات المشفرة حتى يحدث شيء خاطئ. لقد رأينا هذا النمط أكثر من مرة. إيردروب سيء مليء بالروبوتات. جسور كانت تبدو آمنة حتى لم تعد كذلك. رسوم الغاز التي تحول الإجراءات الصغيرة إلى قرارات مؤلمة. أنظمة تطلب من المستخدمين الثقة فيما لا يمكنهم رؤيته. الآن يدخل الذكاء الاصطناعي نفس الفضاء، وبصراحة، هذا يجعل مشكلة الثقة أكبر. إذا كان نموذج الذكاء الاصطناعي يساعد فقط في إعادة كتابة جملة، فلا بأس. لا يحتاج أحد إلى مسار إثبات لذلك. لكن إذا بدأ الذكاء الاصطناعي يتعامل مع الأموال، الهوية، الوكلاء، الحكم، درجات المخاطر، أو قرارات البروتوكول، فإن "فقط ثق في واجهة برمجة التطبيقات" لا تكفي. هنا تشعر OpenGradient بأنها مثيرة للاهتمام بالنسبة لي. ليس لأنها صاخبة. ولا لأنها لديها إجابات مثالية. لأنها تركز على الأنابيب. استضافة النماذج. تشغيل الاستدلال. جعل المخرجات قابلة للتحقق. يبدو الأمر بسيطًا عندما تقوله هكذا، لكنه صعب البناء في الحياة الواقعية. يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى حسابات جدية. يحتاج المطورون إلى السرعة. يحتاج المستخدمون إلى أن تعمل الأشياء. تحتاج الشبكات اللامركزية إلى حوافز لا تنهار في اللحظة التي تهدأ فيها الضجة. لذا لا، لا أنظر إلى OpenGradient كما لو أنها قد حلت كل شيء. لكنني أعتقد أنها تشير إلى مشكلة حقيقية. لقد قضت العملات المشفرة سنوات تتعلم أن الافتراضات الثقة غير المرئية تصبح في النهاية كوارث مرئية. مع الذكاء الاصطناعي، هذه الدرسة تكتسب أهمية أكبر. إذا كانت الآلات ستتخذ قرارات داخل الأنظمة المفتوحة، نحتاج إلى أكثر من لوحات تحكم نظيفة وكلمات لطيفة. نحتاج إلى شيء يمكننا التحقق منه. شيء يثبت أن الآلة فعلت ما ادعت. هذا ليس لامعًا. إنه مجرد ضروري. #OPG @OpenGradient $OPG

لفت انتباهي OpenGradient لأنه لا يحاول جعل الذكاء الاصطناعي يبدو سحريًا.

إنه ينظر إلى الجزء الفوضوي.

الجزء تحت الغطاء.

الجزء الذي يتجاهله عادةً متداولو العملات المشفرة حتى يحدث شيء خاطئ.

لقد رأينا هذا النمط أكثر من مرة.

إيردروب سيء مليء بالروبوتات.

جسور كانت تبدو آمنة حتى لم تعد كذلك.

رسوم الغاز التي تحول الإجراءات الصغيرة إلى قرارات مؤلمة.

أنظمة تطلب من المستخدمين الثقة فيما لا يمكنهم رؤيته.

الآن يدخل الذكاء الاصطناعي نفس الفضاء، وبصراحة، هذا يجعل مشكلة الثقة أكبر.

إذا كان نموذج الذكاء الاصطناعي يساعد فقط في إعادة كتابة جملة، فلا بأس. لا يحتاج أحد إلى مسار إثبات لذلك.

لكن إذا بدأ الذكاء الاصطناعي يتعامل مع الأموال، الهوية، الوكلاء، الحكم، درجات المخاطر، أو قرارات البروتوكول، فإن "فقط ثق في واجهة برمجة التطبيقات" لا تكفي.

هنا تشعر OpenGradient بأنها مثيرة للاهتمام بالنسبة لي.

ليس لأنها صاخبة.

ولا لأنها لديها إجابات مثالية.

لأنها تركز على الأنابيب.

استضافة النماذج.

تشغيل الاستدلال.

جعل المخرجات قابلة للتحقق.

يبدو الأمر بسيطًا عندما تقوله هكذا، لكنه صعب البناء في الحياة الواقعية. يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى حسابات جدية. يحتاج المطورون إلى السرعة. يحتاج المستخدمون إلى أن تعمل الأشياء. تحتاج الشبكات اللامركزية إلى حوافز لا تنهار في اللحظة التي تهدأ فيها الضجة.

لذا لا، لا أنظر إلى OpenGradient كما لو أنها قد حلت كل شيء.

لكنني أعتقد أنها تشير إلى مشكلة حقيقية.

لقد قضت العملات المشفرة سنوات تتعلم أن الافتراضات الثقة غير المرئية تصبح في النهاية كوارث مرئية.

مع الذكاء الاصطناعي، هذه الدرسة تكتسب أهمية أكبر.

إذا كانت الآلات ستتخذ قرارات داخل الأنظمة المفتوحة، نحتاج إلى أكثر من لوحات تحكم نظيفة وكلمات لطيفة.

نحتاج إلى شيء يمكننا التحقق منه.

شيء يثبت أن الآلة فعلت ما ادعت.

هذا ليس لامعًا.

إنه مجرد ضروري.

#OPG @OpenGradient $OPG

Daniel Royce

المواضيع الرائجة