#opg $OPG @OpenGradient
Esta semana abrí una pequeña posición $OPG por una razón que no tiene nada que ver con quién tiene la IA más inteligente.
Todos están obsesionados con hacer modelos más potentes.
Yo me estoy interesando más en una pregunta diferente:
¿Cómo sabemos que la salida de una IA puede ser confiable?
A medida que la IA empieza a manejar la asignación de capital, la automatización, la investigación y decisiones críticas, la inteligencia bruta se convierte solo en parte de la ecuación. El verdadero desafío es la responsabilidad.
OpenGradient llamó mi atención porque se enfoca en algo que la mayoría de la gente pasa por alto: la verificación en la capa de inferencia.
Piénsalo de esta manera:
Cuanto más capaz se vuelve la IA, menos estamos dispuestos a aceptar "confía en nosotros" como respuesta.
Un modelo puede ser brillante, pero si nadie puede verificar de manera independiente cómo se produjo una salida, la confianza se convierte en el cuello de botella.
La blockchain pasó años resolviendo este problema para las transacciones.
La IA puede eventualmente necesitar una capa similar para la inteligencia.
Pensé en agregar más a mi posición la semana pasada, pero me contuve. Aún hay grandes preguntas sobre si la verificación descentralizada puede escalar de manera eficiente para soportar la demanda real de IA.
Aun así, no puedo sacudirme la sensación de que la mayor oportunidad en IA puede no ser crear modelos más inteligentes.
Puede ser construir la infraestructura de confianza que haga que la IA poderosa sea utilizable a gran escala.
Esa es la parte de la pila de IA que estoy observando más de cerca.
Esta semana abrí una pequeña posición $OPG por una razón que no tiene nada que ver con quién tiene la IA más inteligente.
Todos están obsesionados con hacer modelos más potentes.
Yo me estoy interesando más en una pregunta diferente:
¿Cómo sabemos que la salida de una IA puede ser confiable?
A medida que la IA empieza a manejar la asignación de capital, la automatización, la investigación y decisiones críticas, la inteligencia bruta se convierte solo en parte de la ecuación. El verdadero desafío es la responsabilidad.
OpenGradient llamó mi atención porque se enfoca en algo que la mayoría de la gente pasa por alto: la verificación en la capa de inferencia.
Piénsalo de esta manera:
Cuanto más capaz se vuelve la IA, menos estamos dispuestos a aceptar "confía en nosotros" como respuesta.
Un modelo puede ser brillante, pero si nadie puede verificar de manera independiente cómo se produjo una salida, la confianza se convierte en el cuello de botella.
La blockchain pasó años resolviendo este problema para las transacciones.
La IA puede eventualmente necesitar una capa similar para la inteligencia.
Pensé en agregar más a mi posición la semana pasada, pero me contuve. Aún hay grandes preguntas sobre si la verificación descentralizada puede escalar de manera eficiente para soportar la demanda real de IA.
Aun así, no puedo sacudirme la sensación de que la mayor oportunidad en IA puede no ser crear modelos más inteligentes.
Puede ser construir la infraestructura de confianza que haga que la IA poderosa sea utilizable a gran escala.
Esa es la parte de la pila de IA que estoy observando más de cerca.