Estamos Construyendo Accidentalmente Pools Oscuros de IA
El mes pasado, estaba planeando la cena con dos amigos.
Jake abrió Google Maps.
Tom abrió ChatGPT.
Unos minutos después, estaban recomendando restaurantes completamente diferentes.
"¿Por qué este?" le pregunté a Tom.
Él se rió.
"Probablemente porque ChatGPT me conoce mejor que Google."
Esa respuesta se quedó conmigo.
Porque la recomendación no provenía solo del modelo.
Venía del contexto.
Conversaciones pasadas.
Preferencias.
Patrones acumulados a lo largo del tiempo.
Y ahí fue cuando algo hizo clic.
En las finanzas tradicionales, los pools oscuros surgieron porque no toda la actividad valiosa ocurre en mercados públicos.
Algunas transacciones requieren privacidad.
La IA parece estar yendo en la misma dirección.
Cuanto más útil se vuelve la IA, más depende del contexto privado.
No de datos públicos.
No de puntajes de referencia.
Contexto.
Dos usuarios pueden acceder al mismo modelo y obtener resultados completamente diferentes porque efectivamente están trayendo diferentes entornos de información a la conversación.
El problema es que el contexto de hoy en día vive principalmente dentro de plataformas cerradas.
Los usuarios lo generan.
Las plataformas lo almacenan.
El modelo de propiedad sigue sin estar claro.
Eso es lo que hace interesante a OpenGradient.
En lugar de tratar el contexto como un subproducto de la IA, OpenGradient lo trata como un activo.
Algo que puede ser poseído.
Con permisos.
Monetizado.
Potencialmente incluso portátil entre diferentes sistemas de IA.
Si esa visión funciona, la IA no solo tendrá capas de inteligencia.
Tendrá infraestructura de contexto.
Y eso se siente importante.
Porque la próxima ventaja competitiva en IA puede no venir de construir un modelo más inteligente.
Puede venir de controlar, acceder y coordinar el contexto que lo rodea.@OpenGradient #opg $OPG $RE $LAB
El mes pasado, estaba planeando la cena con dos amigos.
Jake abrió Google Maps.
Tom abrió ChatGPT.
Unos minutos después, estaban recomendando restaurantes completamente diferentes.
"¿Por qué este?" le pregunté a Tom.
Él se rió.
"Probablemente porque ChatGPT me conoce mejor que Google."
Esa respuesta se quedó conmigo.
Porque la recomendación no provenía solo del modelo.
Venía del contexto.
Conversaciones pasadas.
Preferencias.
Patrones acumulados a lo largo del tiempo.
Y ahí fue cuando algo hizo clic.
En las finanzas tradicionales, los pools oscuros surgieron porque no toda la actividad valiosa ocurre en mercados públicos.
Algunas transacciones requieren privacidad.
La IA parece estar yendo en la misma dirección.
Cuanto más útil se vuelve la IA, más depende del contexto privado.
No de datos públicos.
No de puntajes de referencia.
Contexto.
Dos usuarios pueden acceder al mismo modelo y obtener resultados completamente diferentes porque efectivamente están trayendo diferentes entornos de información a la conversación.
El problema es que el contexto de hoy en día vive principalmente dentro de plataformas cerradas.
Los usuarios lo generan.
Las plataformas lo almacenan.
El modelo de propiedad sigue sin estar claro.
Eso es lo que hace interesante a OpenGradient.
En lugar de tratar el contexto como un subproducto de la IA, OpenGradient lo trata como un activo.
Algo que puede ser poseído.
Con permisos.
Monetizado.
Potencialmente incluso portátil entre diferentes sistemas de IA.
Si esa visión funciona, la IA no solo tendrá capas de inteligencia.
Tendrá infraestructura de contexto.
Y eso se siente importante.
Porque la próxima ventaja competitiva en IA puede no venir de construir un modelo más inteligente.
Puede venir de controlar, acceder y coordinar el contexto que lo rodea.@OpenGradient #opg $OPG $RE $LAB