Últimamente, siento que el desarrollo de la IA está cambiando algo muy interesante.
En el pasado, lo más importante en internet era obtener información.
Quien sabe más, tiene la ventaja.
Pero ahora las cosas son diferentes.
Muchos problemas, casi todos, pueden ser respondidos por la IA con una respuesta que parece bastante buena.
Cuando las respuestas se vuelven cada vez más accesibles, empiezo a pensar en otra cuestión:
¿Qué será realmente escaso en el futuro?
Después de revisar varios proyectos de IA, me he dado cuenta de que cada vez me interesa más la 'fuente'.
Porque la misma frase, la misma conclusión, puede provenir de sistemas de conocimiento completamente diferentes.
Algunos provienen de datos profesionales acumulados a largo plazo, otros son solo fragmentos de información que se han propagado repetidamente.
Los resultados pueden parecer similares, pero el valor no es el mismo.
Esa es una de las razones por las que he estado prestando atención a @OpenLedger últimamente.
En lugar de simplemente perseguir modelos más potentes, me ha llevado a reflexionar sobre una pregunta más fundamental:
En la era de la IA, ¿cómo puede el conocimiento demostrar su valía?
Si en el futuro todos pueden obtener respuestas, entonces lo realmente importante quizás no sea la respuesta en sí.
Y quién los proporciona, de dónde vienen y por qué deberían ser creíbles.
Mucha gente cree que la IA hará que el conocimiento pierda valor.
Pero cada vez tengo más la sensación de que la IA podría hacer que el conocimiento común se vuelva barato.
Aquellos conocimientos que pueden ser verificados, rastreados y probados como valiosos, se volverán aún más escasos.
Y lo que es escaso, eventualmente será revalorizado.
#openledgee $OPEN $OPEN#OpenLedger OpenL