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Hace un par de noches, estaba revisando un disco duro antiguo, tratando de encontrar un documento que había guardado hacía años. Al final lo encontré, pero lo que llamó mi atención no fue el archivo en sí. Fue la cantidad de confianza que había depositado en sistemas que casi nunca cuestionaba. Nunca me pregunté dónde se almacenaban las cosas, quién mantenía la infraestructura o cómo verificaría cualquiera de eso si cambiaba algo.
Esa constatación se me quedó durante más tiempo del que esperaba.
La mayoría de nosotros nos hemos acostumbrado a capas de tecnología que funcionan en silencio en segundo plano. Confiamos en ellas porque son convenientes, y la conveniencia tiene la manera de volverse invisible. Sin embargo, en el momento en que algo se rompe, de repente queremos transparencia. Queremos saber qué pasó, quién tomó la decisión y si el proceso puede confiarse.
Creo que ese deseo va más allá de la tecnología. Las personas, en general, están dispuestas a aceptar la complejidad mientras sientan que pueden seguir el camino que llevó a un resultado. La confianza se siente diferente cuando proviene de la visibilidad, en lugar de la suposición.
Últimamente, he estado pensando en eso en el contexto de la inteligencia artificial. Los modelos se están volviendo más capaces, pero la capacidad por sí sola no responde todas las preguntas. Saber que ocurrió una inferencia es una cosa; poder verificar dónde ocurrió y bajo qué condiciones se siente igual de importante. Por eso, en parte, proyectos como @OpenGradient captaron mi atención. La idea de una infraestructura descentralizada que pueda alojar, ejecutar y verificar modelos de IA a escala parece menos una preferencia técnica y más un intento por hacer que la inteligencia en sí sea más responsable.
Quizá la propiedad en los sistemas digitales esté evolucionando más allá de la posesión y hacia la participación en procesos que realmente puedan inspeccionarse y confiarse.
Sigo preguntándome si, en los años venideros, los sistemas que la gente valore más serán los que simplemente funcionan, o los que además pueden demostrar cómo funcionaron en primer lugar.
@OpenGradient
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Hace un par de noches, estaba revisando un disco duro antiguo, tratando de encontrar un documento que había guardado hacía años. Al final lo encontré, pero lo que llamó mi atención no fue el archivo en sí. Fue la cantidad de confianza que había depositado en sistemas que casi nunca cuestionaba. Nunca me pregunté dónde se almacenaban las cosas, quién mantenía la infraestructura o cómo verificaría cualquiera de eso si cambiaba algo.
Esa constatación se me quedó durante más tiempo del que esperaba.
La mayoría de nosotros nos hemos acostumbrado a capas de tecnología que funcionan en silencio en segundo plano. Confiamos en ellas porque son convenientes, y la conveniencia tiene la manera de volverse invisible. Sin embargo, en el momento en que algo se rompe, de repente queremos transparencia. Queremos saber qué pasó, quién tomó la decisión y si el proceso puede confiarse.
Creo que ese deseo va más allá de la tecnología. Las personas, en general, están dispuestas a aceptar la complejidad mientras sientan que pueden seguir el camino que llevó a un resultado. La confianza se siente diferente cuando proviene de la visibilidad, en lugar de la suposición.
Últimamente, he estado pensando en eso en el contexto de la inteligencia artificial. Los modelos se están volviendo más capaces, pero la capacidad por sí sola no responde todas las preguntas. Saber que ocurrió una inferencia es una cosa; poder verificar dónde ocurrió y bajo qué condiciones se siente igual de importante. Por eso, en parte, proyectos como @OpenGradient captaron mi atención. La idea de una infraestructura descentralizada que pueda alojar, ejecutar y verificar modelos de IA a escala parece menos una preferencia técnica y más un intento por hacer que la inteligencia en sí sea más responsable.
Quizá la propiedad en los sistemas digitales esté evolucionando más allá de la posesión y hacia la participación en procesos que realmente puedan inspeccionarse y confiarse.
Sigo preguntándome si, en los años venideros, los sistemas que la gente valore más serán los que simplemente funcionan, o los que además pueden demostrar cómo funcionaron en primer lugar.
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