说实话，现在很多人可能低估了AI系统有多依赖它自己没创造的东西。模型回答问题时，答案本身就带着“包袱”——有人收集了数据，有人保留了上下文，前面的计算决定了后面的走向，很多假设甚至从来没被重新审视过。
有意思的是，智能很少是从零开始的，它总是进入一个已经存在的链条。所以我琢磨，未来真正的问题不是机器会不会更强，而是这些链条在被反复使用多年后，还能不能被人理解。因为代理不会停下来检查每条收到的记忆，应用也不会重新评估每一段上下文。
最终系统开始信任之前的每一层，不是因为大家主动选择信任，而是因为速度快到让人根本没空回头检查。这更像是一个经济问题，信任是复合的——速度奖励那些已经被验证过的东西。
这也就是为什么我一直关注@OpenGradient 和$OPG 。不是指望用户每天都关心什么证明，恰恰相反——基础设施在没人再考虑它的时候才真正变得重要。成功的信任系统最牛逼的地方，就是它消失在了对话里，然后悄悄地成为其他一切依赖的基础。