La mayoría de la gente no pide pruebas cuando todo funciona.
Cuando retiras efectivo de un cajero automático y la cantidad es correcta, el recibo generalmente termina en la basura. La única vez que a la gente realmente le importa es cuando algo no cuadra.
Ese pensamiento volvió a mí mientras leía sobre @OpenGradient .
Muchas discusiones sobre OpenGradient se centran en la infraestructura de IA descentralizada, la ejecución de modelos y la verificación. Lo que llamó mi atención no fue si existe la verificación, sino cuándo llega.
Al principio, asumí que la ejecución y la verificación básicamente ocurrían juntas. La IA produce un resultado, se genera una prueba, y todos siguen adelante.
Pero cuanto más pensaba en ello, más me daba cuenta de que la realidad probablemente es más desordenada que eso.
En entornos de rápido movimiento, las decisiones a menudo necesitan tomarse de inmediato. Se ejecutan operaciones. Las posiciones cambian. La liquidez se mueve. Mientras tanto, la verificación puede seguir procesándose en segundo plano.
Quizás el retraso sea mínimo.
Quizás sea insignificante la mayor parte del tiempo.
Pero si el uso de la IA sigue creciendo más rápido que la capacidad de verificación, ¿se vuelve esa brecha más importante?
No estoy preguntando porque dude de la verificación. Todo lo contrario.
La pregunta interesante es quién asume el riesgo durante el período antes de que la verificación esté completa.
¿Usuarios?
¿Protocolos?
¿Operadores de nodos?
¿Proveedores de liquidez?
No tengo una respuesta firme aún.
Lo que sí sé es que los mercados generalmente valoran la velocidad hasta el día en que descubren que necesitaban certeza más de lo que pensaban.
Quizás por eso la IA verificable importa.
No porque a la gente le gusten las pruebas.
Porque cuando algo eventualmente sale mal, de repente todos quieren el recibo.
#OpenGradient
#opg $OPG
Cuando retiras efectivo de un cajero automático y la cantidad es correcta, el recibo generalmente termina en la basura. La única vez que a la gente realmente le importa es cuando algo no cuadra.
Ese pensamiento volvió a mí mientras leía sobre @OpenGradient .
Muchas discusiones sobre OpenGradient se centran en la infraestructura de IA descentralizada, la ejecución de modelos y la verificación. Lo que llamó mi atención no fue si existe la verificación, sino cuándo llega.
Al principio, asumí que la ejecución y la verificación básicamente ocurrían juntas. La IA produce un resultado, se genera una prueba, y todos siguen adelante.
Pero cuanto más pensaba en ello, más me daba cuenta de que la realidad probablemente es más desordenada que eso.
En entornos de rápido movimiento, las decisiones a menudo necesitan tomarse de inmediato. Se ejecutan operaciones. Las posiciones cambian. La liquidez se mueve. Mientras tanto, la verificación puede seguir procesándose en segundo plano.
Quizás el retraso sea mínimo.
Quizás sea insignificante la mayor parte del tiempo.
Pero si el uso de la IA sigue creciendo más rápido que la capacidad de verificación, ¿se vuelve esa brecha más importante?
No estoy preguntando porque dude de la verificación. Todo lo contrario.
La pregunta interesante es quién asume el riesgo durante el período antes de que la verificación esté completa.
¿Usuarios?
¿Protocolos?
¿Operadores de nodos?
¿Proveedores de liquidez?
No tengo una respuesta firme aún.
Lo que sí sé es que los mercados generalmente valoran la velocidad hasta el día en que descubren que necesitaban certeza más de lo que pensaban.
Quizás por eso la IA verificable importa.
No porque a la gente le gusten las pruebas.
Porque cuando algo eventualmente sale mal, de repente todos quieren el recibo.
#OpenGradient
#opg $OPG