No me siento del todo cómodo con la rapidez con la que la IA se ha convertido en algo en lo que se espera que confiemos.
No confianza en el sentido de que funcione. Confianza en un sentido más profundo. ¿De dónde provino esta salida? ¿Quién la ejecutó? ¿Qué modelo la produjo? ¿Se puede verificar independientemente alguna de esas cosas?
La mayoría de las veces, nadie pregunta.
Quizás eso sea normal. Los sistemas útiles tienden a volverse invisibles. Dejas de pensar en la maquinaria y te enfocas en el resultado.
Aún así, después de pasar años observando cómo evolucionan tanto el cripto como la IA, no puedo evitar notar el contraste. Cripto pasó una década discutiendo sobre verificación, liquidación y supuestos de confianza. La IA pasó una década haciendo que los sistemas fueran cada vez más capaces. Ahora esos caminos parecen cruzarse de una manera que se siente inevitable.
Cuanto más importante se vuelve la IA, más difícil parece la rendición de cuentas.
No porque a la gente no le importe, sino porque la capa de infraestructura está en gran parte oculta a la vista. Cómputo, hospedaje, acceso, inferencia. La mayoría de los usuarios nunca lo ven. La mayoría de las discusiones apenas lo mencionan.
Esa es en parte la razón por la que OpenGradient ($OPG ) ha sido interesante para mí. No como otra narrativa de IA, sino como una señal de que la atención se está desplazando hacia la pregunta subyacente de cómo se hospeda, verifica y hace responsable la inteligencia.
Tengo curiosidad por eso.
También soy escéptico. Los sistemas abiertos suenan bien hasta que se encuentran con incentivos del mundo real. Propiedad, escala, verificación y apertura no siempre se mueven en la misma dirección.
Cuanto más viejas se vuelven estas industrias, menos convencido estoy de que la inteligencia en sí misma sea el cuello de botella.
Lo que sigue rondando en mi mente es si la confianza se convierte eventualmente en el problema más difícil, y si nos damos cuenta de eso antes de que los sistemas desaparezcan completamente en el fondo.#opg $OPG @OpenGradient
No confianza en el sentido de que funcione. Confianza en un sentido más profundo. ¿De dónde provino esta salida? ¿Quién la ejecutó? ¿Qué modelo la produjo? ¿Se puede verificar independientemente alguna de esas cosas?
La mayoría de las veces, nadie pregunta.
Quizás eso sea normal. Los sistemas útiles tienden a volverse invisibles. Dejas de pensar en la maquinaria y te enfocas en el resultado.
Aún así, después de pasar años observando cómo evolucionan tanto el cripto como la IA, no puedo evitar notar el contraste. Cripto pasó una década discutiendo sobre verificación, liquidación y supuestos de confianza. La IA pasó una década haciendo que los sistemas fueran cada vez más capaces. Ahora esos caminos parecen cruzarse de una manera que se siente inevitable.
Cuanto más importante se vuelve la IA, más difícil parece la rendición de cuentas.
No porque a la gente no le importe, sino porque la capa de infraestructura está en gran parte oculta a la vista. Cómputo, hospedaje, acceso, inferencia. La mayoría de los usuarios nunca lo ven. La mayoría de las discusiones apenas lo mencionan.
Esa es en parte la razón por la que OpenGradient ($OPG ) ha sido interesante para mí. No como otra narrativa de IA, sino como una señal de que la atención se está desplazando hacia la pregunta subyacente de cómo se hospeda, verifica y hace responsable la inteligencia.
Tengo curiosidad por eso.
También soy escéptico. Los sistemas abiertos suenan bien hasta que se encuentran con incentivos del mundo real. Propiedad, escala, verificación y apertura no siempre se mueven en la misma dirección.
Cuanto más viejas se vuelven estas industrias, menos convencido estoy de que la inteligencia en sí misma sea el cuello de botella.
Lo que sigue rondando en mi mente es si la confianza se convierte eventualmente en el problema más difícil, y si nos damos cuenta de eso antes de que los sistemas desaparezcan completamente en el fondo.#opg $OPG @OpenGradient