Kiedyś myślałem, że najtrudniejszą częścią wdrażania AI jest poprawa modelu.
Mira sprawia, że wydaje się, iż trudniejszą częścią jest poprawa przekazania.
W większości przepływów pracy, kruchy moment nie jest generacją. To natychmiast, gdy wynik przechodzi od sugestii do działania. To tam zespoły się wahają. To tam ręczne kontrole się gromadzą. Nie dlatego, że odpowiedź wydaje się błędna – ale dlatego, że nikt nie może wskazać na wspólny proces, który uzasadniałby zaufanie do tego.
Ciekawe w Mirze jest to, że koncentruje się na tym punkcie przejścia. Traktuje akceptację jako coś uporządkowanego, a nie nieformalnego. Wyniki nie poruszają się naprzód tylko dlatego, że wydają się rozsądne. Poruszają się naprzód, ponieważ przeszły przez środowisko walidacyjne zaprojektowane do wchłaniania krytyki.
To przekształca AI z czegoś, co nadzorujesz, w coś, co możesz kierować.
Różnica jest subtelna.
Nadzór skalować się źle.
Ustrukturyzowana akceptacja skalować się czysto.
Jeśli AI ma istnieć w realnych systemach operacyjnych, pytanie nie będzie „Jak mądre to jest?”
Będzie „Co się dzieje w momencie, gdy decydujemy się na to polegać?”
Mira wydaje się stworzona na ten moment.