O întrebare mă tot frământă: dacă instituțiile reglementate sunt responsabile de protejarea datelor utilizatorilor, de ce atâtea sisteme AI depind în continuare de colectarea și expunerea mai multor informații decât este necesar?
În practică, asta creează o tensiune ciudată. Băncile, furnizorii de servicii medicale și companiile vor eficiența AI-ului, dar fiecare model nou ridică întrebări despre confidențialitate, răspundere, conformitate și responsabilitate. Cele mai multe soluții par să trateze confidențialitatea ca pe o excepție, un strat adăugat ulterior pentru a reduce riscurile. Această abordare se simte ciudat deoarece sistemul de bază nu a fost niciodată conceput având confidențialitatea ca prioritate.
De aceea continui să fiu atent la @OpenGradient OpenGradient și la ideea mai largă din spatele OpenGradient Chat. Partea interesantă nu este chatbot-ul în sine. Este presupunerea că confidențialitatea ar trebui să fie integrată în stratul de infrastructură, mai degrabă decât negociată ulterior prin politici și documente.
Aceeași gândire se aplică și noului Image Studio disponibil prin OpenGradient Chat. Generarea de imagini din modele de la Gemini, ByteDance și xAI este utilă, dar ceea ce contează mai mult este principiul de a fi privat prin default. În medii reglementate, setările implicite determină adesea comportamentul din lumea reală mai mult decât o fac documentele de politică.
Datele sunt adesea numite noul petrol. Dar proprietatea, controlul și verificarea par să fie din ce în ce mai importante decât extracția. Dacă adoptarea AI-ului va scala în sectoare reglementate, sistemele vor trebui să dovedească încredere fără a necesita expuneri inutile.
Poate că aici proiectele de infrastructură precum OpenGradient au succes sau eșuează. Tehnologia este importantă, dar încrederea este ceea ce, în cele din urmă, este implementat.
#opg $OPG
În practică, asta creează o tensiune ciudată. Băncile, furnizorii de servicii medicale și companiile vor eficiența AI-ului, dar fiecare model nou ridică întrebări despre confidențialitate, răspundere, conformitate și responsabilitate. Cele mai multe soluții par să trateze confidențialitatea ca pe o excepție, un strat adăugat ulterior pentru a reduce riscurile. Această abordare se simte ciudat deoarece sistemul de bază nu a fost niciodată conceput având confidențialitatea ca prioritate.
De aceea continui să fiu atent la @OpenGradient OpenGradient și la ideea mai largă din spatele OpenGradient Chat. Partea interesantă nu este chatbot-ul în sine. Este presupunerea că confidențialitatea ar trebui să fie integrată în stratul de infrastructură, mai degrabă decât negociată ulterior prin politici și documente.
Aceeași gândire se aplică și noului Image Studio disponibil prin OpenGradient Chat. Generarea de imagini din modele de la Gemini, ByteDance și xAI este utilă, dar ceea ce contează mai mult este principiul de a fi privat prin default. În medii reglementate, setările implicite determină adesea comportamentul din lumea reală mai mult decât o fac documentele de politică.
Datele sunt adesea numite noul petrol. Dar proprietatea, controlul și verificarea par să fie din ce în ce mai importante decât extracția. Dacă adoptarea AI-ului va scala în sectoare reglementate, sistemele vor trebui să dovedească încredere fără a necesita expuneri inutile.
Poate că aici proiectele de infrastructură precum OpenGradient au succes sau eșuează. Tehnologia este importantă, dar încrederea este ceea ce, în cele din urmă, este implementat.
#opg $OPG