@OpenGradient : Construyendo la Capa de Confianza para la Inteligencia Abierta
Cuanto más miro los sistemas tecnológicos modernos, más veo que gran parte de la industria todavía se basa en suposiciones.
La mayoría de los sistemas quieren que los usuarios crean que el modelo está funcionando correctamente.
Quieren que los usuarios crean que la respuesta que obtienen proviene de la versión que dijeron que era.
Quieren que los usuarios crean que nadie cambió nada detrás de escena.
La mayoría de la gente está bien con eso porque no tienen otra opción.
Esa es una razón por la que @OpenGradient llamó mi atención.
Lo que me gusta de @OpenGradient es que están trabajando para asegurarse de que las cosas sean verdaderas, no solo para hacer que las cosas funcionen más rápido.
Eso suena simple, pero cambia cómo pensamos sobre la infraestructura digital.
Si estos sistemas se van a utilizar en cosas como investigación financiera, automatización o toma de decisiones, ¿deberían los usuarios simplemente confiar en lo que dicen las personas a cargo?
Sigo pensando en dónde se probará @OpenGradient .
Asegurarse de que las cosas sean verdaderas parece una gran idea cuando no muchas personas están usando la red.
¿Qué pasará cuando miles de personas la estén usando al mismo tiempo?
¿Seguirá siendo posible mantener la transparencia cuando la verificación se vuelva costosa?
Otra cosa que encuentro interesante es el equilibrio entre @OpenGradient y otros sistemas.
Los sistemas que se construyen para probar cosas a menudo se vuelven más complicados.
A veces, garantías más fuertes significan un rendimiento más lento.
¿Es eso algo que los usuarios estarán dispuestos a aceptar?
La mayoría de los proyectos están enfocados en ser los más rápidos.
OpenGradient parece enfocado en mostrar lo que realmente sucedió.
Quizás eso será importante.
Quizás no lo será.
Si estos sistemas van a convertirse en parte de cómo funciona el mundo, la gran pregunta puede no ser cuán inteligentes son.
La gran pregunta puede ser si alguien puede verificar lo que realmente hacen.
#opg $OPG @OpenGradient
#OPG $OP
Cuanto más miro los sistemas tecnológicos modernos, más veo que gran parte de la industria todavía se basa en suposiciones.
La mayoría de los sistemas quieren que los usuarios crean que el modelo está funcionando correctamente.
Quieren que los usuarios crean que la respuesta que obtienen proviene de la versión que dijeron que era.
Quieren que los usuarios crean que nadie cambió nada detrás de escena.
La mayoría de la gente está bien con eso porque no tienen otra opción.
Esa es una razón por la que @OpenGradient llamó mi atención.
Lo que me gusta de @OpenGradient es que están trabajando para asegurarse de que las cosas sean verdaderas, no solo para hacer que las cosas funcionen más rápido.
Eso suena simple, pero cambia cómo pensamos sobre la infraestructura digital.
Si estos sistemas se van a utilizar en cosas como investigación financiera, automatización o toma de decisiones, ¿deberían los usuarios simplemente confiar en lo que dicen las personas a cargo?
Sigo pensando en dónde se probará @OpenGradient .
Asegurarse de que las cosas sean verdaderas parece una gran idea cuando no muchas personas están usando la red.
¿Qué pasará cuando miles de personas la estén usando al mismo tiempo?
¿Seguirá siendo posible mantener la transparencia cuando la verificación se vuelva costosa?
Otra cosa que encuentro interesante es el equilibrio entre @OpenGradient y otros sistemas.
Los sistemas que se construyen para probar cosas a menudo se vuelven más complicados.
A veces, garantías más fuertes significan un rendimiento más lento.
¿Es eso algo que los usuarios estarán dispuestos a aceptar?
La mayoría de los proyectos están enfocados en ser los más rápidos.
OpenGradient parece enfocado en mostrar lo que realmente sucedió.
Quizás eso será importante.
Quizás no lo será.
Si estos sistemas van a convertirse en parte de cómo funciona el mundo, la gran pregunta puede no ser cuán inteligentes son.
La gran pregunta puede ser si alguien puede verificar lo que realmente hacen.
#opg $OPG @OpenGradient
#OPG $OP