Hoy una cosa me ha tenido pensando por un buen rato.

Siempre hablamos de la inteligencia de los Modelos de Lenguaje Grande.

Pero hablamos menos de la confianza.

Cuanto más investigué sobre la infraestructura de IA, más me di cuenta de que el futuro no es solo de modelos más inteligentes.

El futuro es de modelos verificables.

Mientras leía la documentación de @OpenGradient , me encontré con un concepto interesante.

La inferencia y verificación de Machine Learning se manejan de forma separada.

Al principio, pensé que solo era una parte de la arquitectura.

Luego comprendí que el verdadero valor está aquí escondido.

La IA puede dar respuestas.

Pero, ¿realmente esa respuesta fue generada por el mismo modelo?

¿No se modificó la salida?

¿Se realizó la computación realmente según lo que se afirma?

Estas preguntas pueden parecer simples hoy.

Pero mañana serán las más importantes.

Cuando los agentes de IA gestionen pagos, tomen decisiones comerciales y operen sistemas automatizados, solo tener inteligencia no será suficiente.

También se necesitará prueba.

Se necesitaba seguridad para escalar Internet.

Puede que se necesite verificación para escalar la IA.

Por eso creo que la próxima fase de la industria de IA podría girar más en torno a respuestas de confianza que a mejores respuestas.

Y quizás esa sea la capa que muchos subestiman ahora.

Tal vez el próximo gran avance de la IA no sea en inteligencia, sino en confianza.

La pregunta es:

¿El modelo más valioso será el que más sabe...

O el que puede probar cada una de sus computaciones?

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