Todavía tengo una carpeta de recibos antiguos en un cajón. La mayoría de ellos son inútiles ahora, pero nunca los tiro porque responden a una pregunta simple: ¿Puedo probar lo que realmente sucedió?
Ese pensamiento volvió a mí mientras seguía a OpenGradient ($OPG ).
Durante años, la conversación sobre IA se ha centrado en modelos más grandes y respuestas más rápidas. Lo que me molestaba era que rara vez preguntábamos si alguien más podía verificar de manera independiente cómo se produjeron esas respuestas. A menudo aceptamos los resultados de la IA porque suenan convincentes, no porque puedan ser probados.
Esa parece ser la pregunta que OpenGradient está explorando. En lugar de actuar como otra blockchain de propósito general, OpenGradient funciona como un coprocesador de IA donde los modelos se ejecutan en nodos de GPU descentralizados y Entorno de Ejecución Confiable (TEE), con la ejecución verificada a través de atestaciones de TEE o pruebas zkML antes de ser aceptadas en la cadena. El objetivo no es simplemente generar inteligencia, sino hacer que la inferencia de IA sea algo que otros puedan auditar en lugar de confiar ciegamente.
Cuanto más observaba a OpenGradient, más empezaba a pensar en un "estándar de inteligencia". Ya tenemos estándares comunes para auditorías financieras, seguridad en internet y firmas digitales. Quizás la IA eventualmente necesitará su propio estándar compartido para probar que el cálculo realmente ocurrió como se afirma.
Por supuesto, todavía me pregunto sobre la adopción. Incluso si OpenGradient hace posible la IA verificable, ¿los desarrolladores aceptarán la complejidad adicional si los usuarios no notan de inmediato la diferencia? Los mejores estándares no siempre se convierten en estándares universales.
Quizás esa sea la verdadera pregunta.
El futuro de la IA podría no pertenecer al modelo que suena más inteligente. Podría pertenecer al que su inteligencia realmente puede ser verificada por otras personas.
@OpenGradient $MUB #Web3 #AI $H #OpG
Ese pensamiento volvió a mí mientras seguía a OpenGradient ($OPG ).
Durante años, la conversación sobre IA se ha centrado en modelos más grandes y respuestas más rápidas. Lo que me molestaba era que rara vez preguntábamos si alguien más podía verificar de manera independiente cómo se produjeron esas respuestas. A menudo aceptamos los resultados de la IA porque suenan convincentes, no porque puedan ser probados.
Esa parece ser la pregunta que OpenGradient está explorando. En lugar de actuar como otra blockchain de propósito general, OpenGradient funciona como un coprocesador de IA donde los modelos se ejecutan en nodos de GPU descentralizados y Entorno de Ejecución Confiable (TEE), con la ejecución verificada a través de atestaciones de TEE o pruebas zkML antes de ser aceptadas en la cadena. El objetivo no es simplemente generar inteligencia, sino hacer que la inferencia de IA sea algo que otros puedan auditar en lugar de confiar ciegamente.
Cuanto más observaba a OpenGradient, más empezaba a pensar en un "estándar de inteligencia". Ya tenemos estándares comunes para auditorías financieras, seguridad en internet y firmas digitales. Quizás la IA eventualmente necesitará su propio estándar compartido para probar que el cálculo realmente ocurrió como se afirma.
Por supuesto, todavía me pregunto sobre la adopción. Incluso si OpenGradient hace posible la IA verificable, ¿los desarrolladores aceptarán la complejidad adicional si los usuarios no notan de inmediato la diferencia? Los mejores estándares no siempre se convierten en estándares universales.
Quizás esa sea la verdadera pregunta.
El futuro de la IA podría no pertenecer al modelo que suena más inteligente. Podría pertenecer al que su inteligencia realmente puede ser verificada por otras personas.
@OpenGradient $MUB #Web3 #AI $H #OpG