Creo que ya estoy cansado de las mismas opiniones de IA en este punto, esas que solo hablan de lo inteligente que será el próximo modelo.
Durante años, vi cómo el cripto y la IA existían en burbujas completamente separadas. El cripto pasaba meses discutiendo sobre la verificación, las suposiciones de confianza, quién controlaba las infraestructuras subyacentes, a menudo hasta el punto de parecer un eterno mirar hacia el ombligo. La IA simplemente seguía produciendo mejores capacidades, salidas más rápidas, demostraciones más llamativas, sin que nadie realmente preguntara mucho más allá de “¿funciona?”
Ahora esos dos mundos se están cruzando, y se siente incómodo.
A menudo me encuentro tomando las salidas de IA como fe. Un resumen, un fragmento de código, una verificación de hechos, un borrador de diseño. Rara vez me detengo a preguntar dónde se realizó la inferencia, qué modelo exacto lo produjo, si alguien puede verificar que el resultado no fue alterado en algún lugar entre el servidor y mi pantalla. La mayoría de la gente no lo hace. Ese es el punto de las herramientas convenientes, ¿verdad? Dejas de mirar debajo del capó.
Pero debajo del capó es donde vive toda la fragilidad.
Recientemente noté OpenGradient ($OPG ), no por alguna demostración viral, sino porque se centra en esa capa poco glamorosa: alojar modelos, ejecutar inferencias, permitir que las personas verifiquen salidas en lugar de solo confiar en el punto final de la API de una corporación. No estoy convencido, para que conste. He visto demasiados proyectos cripto prometer una infraestructura abierta y sin confianza y terminar recreando los mismos desequilibrios de poder una vez que la escala y el dinero entran en juego.
Sigo preguntándome si la “inteligencia abierta” es siquiera posible cuando la apertura, la propiedad y el beneficio tiran en direcciones tan diferentes. Cuanto más inteligentes se vuelven estos modelos, más parece que la verificación podría importar más que la capacidad bruta. Aún estoy reflexionando sobre eso.
$OPG @OpenGradient #opg
Durante años, vi cómo el cripto y la IA existían en burbujas completamente separadas. El cripto pasaba meses discutiendo sobre la verificación, las suposiciones de confianza, quién controlaba las infraestructuras subyacentes, a menudo hasta el punto de parecer un eterno mirar hacia el ombligo. La IA simplemente seguía produciendo mejores capacidades, salidas más rápidas, demostraciones más llamativas, sin que nadie realmente preguntara mucho más allá de “¿funciona?”
Ahora esos dos mundos se están cruzando, y se siente incómodo.
A menudo me encuentro tomando las salidas de IA como fe. Un resumen, un fragmento de código, una verificación de hechos, un borrador de diseño. Rara vez me detengo a preguntar dónde se realizó la inferencia, qué modelo exacto lo produjo, si alguien puede verificar que el resultado no fue alterado en algún lugar entre el servidor y mi pantalla. La mayoría de la gente no lo hace. Ese es el punto de las herramientas convenientes, ¿verdad? Dejas de mirar debajo del capó.
Pero debajo del capó es donde vive toda la fragilidad.
Recientemente noté OpenGradient ($OPG ), no por alguna demostración viral, sino porque se centra en esa capa poco glamorosa: alojar modelos, ejecutar inferencias, permitir que las personas verifiquen salidas en lugar de solo confiar en el punto final de la API de una corporación. No estoy convencido, para que conste. He visto demasiados proyectos cripto prometer una infraestructura abierta y sin confianza y terminar recreando los mismos desequilibrios de poder una vez que la escala y el dinero entran en juego.
Sigo preguntándome si la “inteligencia abierta” es siquiera posible cuando la apertura, la propiedad y el beneficio tiran en direcciones tan diferentes. Cuanto más inteligentes se vuelven estos modelos, más parece que la verificación podría importar más que la capacidad bruta. Aún estoy reflexionando sobre eso.
$OPG @OpenGradient #opg