Me sorprendo una y otra vez sintiéndome un poco incómodo, y no estoy seguro de que sea por los modelos ya.
Durante mucho tiempo, la IA y las criptomonedas parecían estar resolviendo problemas distintos. La IA perseguía mejores resultados. Las criptomonedas daban vueltas en torno a la confianza, la verificación y quién controla el sistema subyacente. Últimamente esas conversaciones parecen estar chocando, y no creo que sea una casualidad.
Cuanto más útil se vuelve la IA, menos parece que sé sobre lo que ocurre por debajo de la superficie. Hago una pregunta, obtengo una respuesta convincente y sigo adelante. La mayoría de los días no podría decirte de dónde salió esa respuesta, qué infraestructura la produjo o si alguien más podría verificarla de forma independiente. Eso se siente como un problema más grande que la capacidad bruta.
Por eso, en parte, OpenGradient ($OPG ) me hizo detenerme. No porque suponga que la infraestructura descentralizada es la respuesta, sino porque llama la atención sobre la parte de la IA que normalmente queda fuera de la vista: alojar modelos, ejecutar inferencias y hacer que esos procesos sean más transparentes y verificables. Que eso funcione realmente a escala es otra cuestión.
He visto suficientes sistemas centralizados volverse invisibles hasta que, de repente, se convirtieron en el único punto del que todos dependían. La infraestructura rara vez se comenta hasta que algo se rompe.
Quizá sea posible la "inteligencia abierta". Quizá no. La apertura, la propiedad y la verificación no siempre tiran en la misma dirección cuando los incentivos se vuelven reales.
Sigo preguntándome si el problema más difícil ahora no es construir una IA más inteligente, sino averiguar quién puede verificarla antes de que los sistemas que hay debajo se vuelvan demasiado opacos como para cuestionarlos.#opg $OPG @OpenGradient
Durante mucho tiempo, la IA y las criptomonedas parecían estar resolviendo problemas distintos. La IA perseguía mejores resultados. Las criptomonedas daban vueltas en torno a la confianza, la verificación y quién controla el sistema subyacente. Últimamente esas conversaciones parecen estar chocando, y no creo que sea una casualidad.
Cuanto más útil se vuelve la IA, menos parece que sé sobre lo que ocurre por debajo de la superficie. Hago una pregunta, obtengo una respuesta convincente y sigo adelante. La mayoría de los días no podría decirte de dónde salió esa respuesta, qué infraestructura la produjo o si alguien más podría verificarla de forma independiente. Eso se siente como un problema más grande que la capacidad bruta.
Por eso, en parte, OpenGradient ($OPG ) me hizo detenerme. No porque suponga que la infraestructura descentralizada es la respuesta, sino porque llama la atención sobre la parte de la IA que normalmente queda fuera de la vista: alojar modelos, ejecutar inferencias y hacer que esos procesos sean más transparentes y verificables. Que eso funcione realmente a escala es otra cuestión.
He visto suficientes sistemas centralizados volverse invisibles hasta que, de repente, se convirtieron en el único punto del que todos dependían. La infraestructura rara vez se comenta hasta que algo se rompe.
Quizá sea posible la "inteligencia abierta". Quizá no. La apertura, la propiedad y la verificación no siempre tiran en la misma dirección cuando los incentivos se vuelven reales.
Sigo preguntándome si el problema más difícil ahora no es construir una IA más inteligente, sino averiguar quién puede verificarla antes de que los sistemas que hay debajo se vuelvan demasiado opacos como para cuestionarlos.#opg $OPG @OpenGradient