#openledger $OPEN
Vor ein paar Tagen habe ich ein KI-Tool mit

einigen Marktdaten getestet, die ich selbst gesammelt habe.

Nichts Kompliziertes.

Nur ein kleines Dataset und eine einfache Frage.

Die Antwort wirkte zuversichtlich, was

mich ehrlich gesagt für einen Moment Vertrauen ließ.

Dann habe ich die Quelldaten nochmal überprüft und

bemerkte, dass eine Zahl

falsch interpretiert wurde.

Es war kein riesiger Fehler, aber es hat die

Schlussfolgerung komplett verändert.

Das hat mich mehr gestört, als ich erwartet hatte.

Ich habe darüber nachgedacht, wie einfach es ist,

eine Ausgabe zu akzeptieren, wenn sie sicher klingt,
besonders

wenn man schnell unterwegs ist.

Meistens bemerken wir Probleme

erst, nachdem sie ein weiteres Problem verursacht haben.

Während ich @OpenLedger erkundet habe und die

weitere Idee hinter $OPEN, habe ich mehr darauf geachtet,

woher Informationen kommen und wie sie überprüft werden.

Der interessante Teil war nicht die Geschwindigkeit.

Im Gegenteil, es fühlte sich ein wenig langsamer an, weil

mehrere Teilnehmer beitragen, verifizieren und

koordinieren, bevor es

nützlich wird.

Ich habe tatsächlich ein paar Mal gezögert, während

ich die Ergebnisse überprüft habe.

Bin zurückgegangen, habe die Dinge zweimal überprüft,

habe meine Meinung einmal geändert.

Das fühlte sich überraschend normal an.

Je mehr ich mit Systemen interagiere, die

auf Überprüfung statt Annahme basieren,

desto weniger interessiere ich mich für perfekte

Antworten und desto mehr interessiere ich mich

für verantwortungsvolle.

Vertrauen in KI kommt wahrscheinlich nicht nur

von Selbstvertrauen.

Es kommt daher, dass man weiß, dass jemand,

irgendwo im Prozess, einen Grund hatte,

den Signal zu überprüfen, bevor er ihn weitergibt.

@OpenLedger