#opg $OPG Estou achando mais difícil sentir confiança sobre para onde tudo isso está indo. Talvez seja só o que acontece depois de assistir a ciclos suficientes se repetirem. Novos modelos chegam, debates antigos voltam com nomes diferentes, e, de alguma forma, as partes por baixo de tudo permanecem quase invisíveis.
O estranho é que a IA fica cada vez mais fácil de usar, enquanto se torna cada vez mais difícil de inspecionar. A maioria das pessoas, inclusive eu às vezes, aceita uma resposta sem realmente saber de onde ela veio ou como foi produzida. Isso é um pouco desconfortável. Não porque cada resultado esteja errado, mas porque o hábito de confiar em algo que não conseguimos verificar se instala de um jeito surpreendentemente rápido.
Parte disso é por que eu continuo voltando a projetos como o OpenGradient ($OPG ). Não porque eu ache que eles têm todas as respostas, mas porque eles estão olhando para a camada que raramente recebe muita atenção. Se computação, inferência e acesso ao modelo ficarem concentrados em poucos lugares, então a confiança começa a parecer menos uma questão de modelo e mais uma questão de infraestrutura.
Ainda não sei se "inteligência aberta" consegue sobreviver a incentivos reais. A abertura soa bem até que a questão de propriedade entre em cena. Verificação parece simples até que os sistemas sejam pressionados, em vez de operarem sob condições ideais.
Talvez a gente tenha passado anos perguntando quem vai construir a IA mais inteligente, quando a pergunta mais difícil é quem consegue verificá-la, quem a mantém responsável, e se essas coisas conseguem permanecer visíveis. Eu ainda não tenho certeza se essas respostas já existem. #OpenGradient @OpenGradient $OPG